Domino'nun Kurumsal MLOps Platformu Kuruluşunuza Nasıl Fayda Sağlayacak?

giriiş

Yapay zeka dünyayı dönüştürüyor. Ve bununla birlikte, yapay zeka geliştirme uzmanlarına olan talepte benzeri görülmemiş bir artışa da tanık oluyoruz. İş sorunlarını çözmek için yapay zekayı benimseyen şirketlerin karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, ML modellerini uygun ölçekte oluşturup dağıtabilecek yetenekli kaynaklar bulmaktır. Diğer bir zorluk da verilerini verimli bir şekilde yönetmek ve böylece onlardan maksimum değer elde edebilmektir. Domino Data Lab'ın kurumsal MLOps platformu, yapay zeka projelerinizi hızlandıran ve model geliştirmeden dağıtım ve izlemeye kadar her aşamasında uyumluluğu sağlayan tam yığın otomasyon sağlayarak bu iki sorunu da çözer.

Domino'nun Kurumsal MLOps Platformunun İş Avantajları

Domino'nun kurumsal MLOps platformu, kuruluşların makine öğrenimi modellerini uygun ölçekte oluşturmasına ve dağıtmasına olanak tanıyan bulut tabanlı bir platformdur. Platform, işletmelerin mevcut veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendislerini kullanarak mevcut bulut altyapısından yararlanmasına olanak tanır. Ayrıca, makine öğrenimi modelinizin performansını izlemek için merkezi bir gösterge panosunun yanı sıra kullanıcıları ve izinleri yönetmenin kolay bir yolunu sağlar.

Domino'nun Enterprise ML Ops Platformu, ZooKeeper veya Paxos konsensüs algoritmaları aracılığıyla dayanıklı mesaj teslimi garantileri sağlayarak yüksek kullanılabilirlik sunan “Kafka RabbitMQ” adlı Apache Kafka üzerine inşa edilmiştir. Tek bir eşgörünüm saniyede on binlerce iletiyi işleyebilirken, normal çalışma sırasında hiçbir kesinti veya tek nokta hatası senaryoları olmadan küme yapılandırmasında birden çok makinede yatay olarak ölçeklendirerek ihtiyaca göre büyük miktarda veriyi bellekte veya disk depolamada depolayabilir. söz konusu küme(ler) içinde kaç tane düğüm bulunduğuna bağlı olarak operasyon saatleri günlük/gecelik döngülerdir.

MLOps Boru Hattı

MLOps ardışık düzeni, bir modelin başlangıcından dağıtıma kadar olan yaşam döngüsüdür.

ML Ops ardışık düzeni dört adımdan oluşur:

• Model Oluşturma – Bu adım, veri hazırlama ile başlar ve eğitim, test veya değerlendirme ile biter. Ön işleme, özellik mühendisliği ve seçimi içerir; Boyutsal küçülme; metin verilerini temizleme; normalleştirme (özellik ölçeklendirme); Oluşturmak istediğiniz modelin türüne bağlı olarak gerekirse tokenizasyon/stemming vb.
• Eğitim – Bu adım, kendiniz veya müşterileriniz tarafından sağlanan örnekleri etiketlediğiniz doğrusal regresyon veya sinir ağları gibi denetimli öğrenme tekniklerini kullanarak eğitim verilerinizden öğrenmeyi içerir.
• Dağıtım – Bu, eğitim aşamasının tamamlanmasından sonra herhangi bir manuel müdahale gerekmeden gerçek zamanlı olarak kullanılmasını sağlayan eğitimli makine öğrenicinizi üretim ortamına dağıtmayı içerir.

ML Dağıtım Ardışık Düzeni

MLDeployment Pipeline, modelleri dağıtmak ve yönetmek için anahtarınızdır. Şunlar için kullanabileceğiniz bir dizi araç:

• Modelleri Domino's Enterprise MLOps Platformundan dağıtın
• Modelinizi üretim ortamımızda eğitin, ardından bulutunuza veya şirket içi ortamınıza (veya her ikisine) dağıtın
• Üretimde dağıtılan bir modelin performansını zaman içinde izleyin

Ayrıca, platformun kendisi aracılığıyla tüm bu özelliklere erişiminiz vardır, bu nedenle Domino'nun Kurumsal MLOps Platformu dışında herhangi bir ekstra yazılıma veya hizmete ihtiyacınız yoktur.

Model İzleme nedir?

En iyi performanslarını sergilediklerinden emin olmak için eğitimli modellerinizi izleyin.

İzleme, eğitilmiş bir modelin performansını izleme sürecidir. İzlemenin temel amacı, modelle ilgili aşağıdakiler gibi herhangi bir sorun olup olmadığını bulmaktır:

Veri Yönetimi (GDPR, HIPAA)

GDPR ve HIPAA, sırasıyla Avrupa ve ABD'de kişisel verilerin kullanımını yöneten iki düzenleme grubudur. GDPR, bireylerin kendi kişisel bilgileriyle ilgili haklarını korumak için tanıtıldı, HIPAA ise sağlık kuruluşlarının tıbbi kayıtları nasıl ele aldığını düzenleyen bir dizi düzenlemedir. Bu çerçeveler on yıllardır var ama son zamanlarda şirketlerin bilgilerinizi nasıl kullandıkları/paylaştıkları konusunda daha şeffaf olmalarını gerektiren yeni standartlarla güncellendi.

Domino Data Lab Enterprise MLOps Platformu, aşağıdakiler dahil olmak üzere bu düzenlemelere uymanıza yardımcı olabilecek özelliklere sahiptir:

• Veri Yönetişimi (GDPR/HIPAA) – Bu özellik, kuruluşunuzun tüm veri yönetişim politikalarını tek bir arayüz üzerinden yönetmenize yardımcı olur, böylece ilgili herkesin, mali veya müşteri bilgisi;

• Uyumluluk Riski Değerlendirme Araç Seti – Bu araç seti, ISO 27001 veya SOC 1 Tip 2 gibi endüstri standartlarına dayalı en iyi uygulamalar hakkında rehberlik sağlar.

Model Sürüm Oluşturma nedir?

Model sürüm oluşturma, MLOps platformunun önemli bir bileşenidir. Verilerinizi, modellerinizi ve model sürümlerinizi tek bir yerden yönetmenizi sağlar.

Model sürümü oluşturma, kullanıcı gereksinimlerine göre farklı özelliklere veya sınırlamalara sahip birden çok sürüm oluşturmanıza olanak sağlayarak modellerinizin kalitesini artırmanıza yardımcı olur. Örneğin, bir müşteri, verildikten sonraki yedi gün içinde teslim edilen tüm siparişlerin yanı sıra 30 dakika içinde verilen ancak 17:00'ye kadar alınan siparişlerin analiz setine dahil edilmesini isterse, başka hiçbir şeyi değiştirmeden bu işlevi kullanabilir. işlem hattı kodları veya altyapı kurulumları hakkında

Yapay Zeka Geliştirme Çabası Yüksek Düzeyde Otomasyon Gerektirir

AI geliştirme, yüksek düzeyde otomasyon gerektirir, bu nedenle birçok kuruluş çabalarını ölçeklendirmeyi zor buluyor. Bunun nedeni, sıfırdan bir AI çözümü geliştirme sürecinde yer alan birçok farklı araç ve sürecin olmasıdır.

Bu sürece dahil olan birden fazla aşama vardır: Ön Gereksinim toplama, veri toplama ve analizi, geliştirme aşaması, test aşaması vb. ve bunların tümü, her şeyin sorunsuz ve doğru bir şekilde gittiğinden emin olmak için her aşamada insan müdahalesini gerektirir. Herhangi bir zamanda (ne tür bir organizasyon yürüttüğünüze bağlı olarak) projeniz üzerinde çalışan yüzlerce veya binlerce kişinin olabileceğini hesaba kattığınızda, Domino's Enterprise MLOps Platform gibi organizasyonların otomatikleştirmesinin neden bu kadar zor olduğu anlaşılır. Yapay Zeka çözümleriyle hedeflerine ulaşma yolundaki bu yolculuğun her adımında kalite standartlarını korurken maliyetleri düşürebilmeleri için mümkün olduğunca

Domino Data lab kurumsal mlops platformu, AI projelerinizi hızlandırma yeteneğine sahiptir.

Domino Data lab kurumsal mlops platformu, AI projelerinizi hızlandırma yeteneğine sahiptir. Veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve veri analistleri için eksiksiz bir uçtan uca MLOps platformu sağlar.

Onlara modellerini oluşturmalarını, eğitmelerini ve dağıtmalarını kolaylaştıran kapsamlı bir araç seti sağlayarak AI modellerinin geliştirilmesini hızlandırır. Platform ayrıca birden çok dilde (Python dahil) eğitimi basitleştirir, böylece kod sözdizimi veya her dilin gerektirdiği kitaplıklar hakkında endişelenmenize gerek kalmadan hemen makine öğrenimini kullanmaya başlayabilirsiniz.

Çözüm

Bu blog yazısında, Domino'nun kurumsal MLOps platformunun temel faydalarını tartıştık. Yapay zeka projelerinizi altyapı ve otomasyon araçlarıyla destekleme yeteneği sayesinde, makine öğrenimi modelleriniz için altyapı ve dağıtım hattını yönetme konusunda endişelenmek yerine harika bir ürün oluşturmaya odaklanabilirsiniz.

Yazar Biyografisi

Priya, Pazar Araştırmasında yaklaşık 7 yıllık deneyime sahiptir. Şu anda Valasys Media'da, dünyanın en iyi B2B Medya Yayıncıları arasında yer alan İçerik Stratejisti - Müdür Yardımcısı olarak çalışmaktadır. Müşterilerimiz için birkaç kişiselleştirilmiş rapor hazırlıyor ve pazar bölümlendirme, kitlelerin küme analizi ve gelen metodolojiler hakkında birçok araştırma yaptı. Devlet kurumları ve kurumsal evlerle çeşitli projelerde çalıştı. Çeşitli ilgi alanlarına sahiptir ve problem çözmede veriye dayalı bir yaklaşıma inanır. Bilim alanında yüksek lisans derecesine sahiptir ve pazarlama, bilim, veri bilimi ve istatistiklerin yanı sıra yaşamla ilgili her şey hakkında kapsamlı yazılar yazmaktadır. Daha yüksek gerçekliklere ve hayatta her zaman bizim anladığımızdan daha fazlası olduğuna kesin olarak inanıyor. Ruhsal bir yaşam biçimine inanan ve Yoga ve meditasyon uygulayan bir psişik şifacı ve tarot uygulayıcısıdır. Yazmadığı zamanlarda müzikten veya yemek yapmaktan keyif aldığını görebilirsiniz.