Domino 的 Enterprise MLOps 平台将如何使您的组织受益？

已发表: 2022-08-09

介绍

人工智能正在改变世界。 此外，我们还目睹了对人工智能开发专业人员的需求空前激增。 采用 AI 解决业务问题的公司面临的最大挑战之一是寻找能够大规模构建和部署 ML 模型的熟练资源。 另一个挑战是有效地管理他们的数据，以便他们能够从中获得最大价值。 Domino Data Lab 的企业级 MLOps 平台通过提供全栈自动化来解决这两个问题，从而加速您的 AI 项目并确保其每个阶段的合规性——从模型开发到部署和监控

Domino 企业级 MLOps 平台的业务优势

Domino 的企业 MLOps 平台是一个基于云的平台，使企业能够大规模构建和部署机器学习模型。 该平台允许企业利用现有的数据科学家和机器学习工程师来利用现有的云基础设施。 它还提供了一个集中的仪表板来监控您的 ML 模型的性能，以及一种管理用户和权限的简单方法。

Domino 的 Enterprise ML Ops Platform 建立在名为“Kafka RabbitMQ”的 Apache Kafka 之上，该平台通过 ZooKeeper 或 Paxos 共识算法提供持久的消息传递保证来提供高可用性。 单个实例每秒可以处理数万条消息，同时能够根据需要将大量数据存储在内存或磁盘存储中每天/每晚的运行时间周期取决于所述集群中有多少节点可用。

MLOps 流水线

MLOps 管道是模型从开始到部署的生命周期。

ML Ops 管道由四个步骤组成：

  • 模型创建——这一步从数据准备开始，到训练、测试或评估结束。 它包括预处理、特征工程和选择； 降维； 清理文本数据； 归一化（特征缩放）； 标记化/词干（如果需要）等，具体取决于您要构建的模型类型。
  • 训练——这一步涉及使用监督学习技术（如线性回归或神经网络）从你的训练数据中学习，在这些技术中，你已经标记了你自己或你的客户提供的示例。
  • 部署——这涉及将训练有素的机器学习器部署到生产环境中，使其能够实时使用，而无需在完成培训阶段后进行任何人工干预

机器学习部署管道

MLDeployment Pipeline 是部署和管理模型的关键。 它是一组工具，可用于：

  • 从 Domino 的 Enterprise MLOps 平台部署模型
  • 在我们的生产环境中训练您的模型，然后将其部署到您的云或本地环境（或两者）
  • 随着时间的推移监控已部署模型在生产中的性能

您还可以通过平台本身访问所有这些功能，因此您不需要 Domino 的 Enterprise MLOps 平台之外的任何额外软件或服务。

什么是模型监控？

监控您训练有素的模型，以确保它们处于最佳状态。

监控是监控训练模型性能的过程。 监控的主要目的是找出模型是否存在任何问题，例如：

数据治理（GDPR、HIPAA）

GDPR 和 HIPAA 是分别管理欧洲和美国个人数据使用的两组法规。 引入 GDPR 是为了保护个人对其个人信息的权利，而 HIPAA 是一套规范医疗保健组织如何处理医疗记录的法规。 这些框架已经存在了几十年，但最近更新了新标准，要求公司在使用/共享信息的方式上更加透明。

Domino Data Lab Enterprise MLOps 平台具有可帮助您遵守这些法规的功能，包括：

  • 数据治理 (GDPR/HIPAA) - 此功能可帮助您通过单个界面管理组织的所有数据治理策略，因此当涉及到财务或财务等敏感信息的项目时，每个相关人员都可以更轻松地了解需要关注的内容客户数据；
  • 合规风险评估工具包——该工具包提供基于行业标准（如 ISO 27001 或 SOC 1 Type 2）的最佳实践指南。

什么是模型版本控制？

模型版本控制是 MLOps 平台的关键组件。 它允许您在一个地方管理您的数据、模型和模型版本。

模型版本控制允许您根据用户要求创建具有不同功能或限制的多个版本，从而帮助提高模型的质量。 例如，如果客户希望在下达后 7 天内交付的所有订单以及在 30 分钟内下达但在下午 5 点之前收到的订单都包含在他们的分析集中，那么他们可以使用此功能而无需更改任何其他内容关于他们的管道代码或基础设施设置

人工智能发展需要高度自动化

人工智能开发需要高度自动化，这就是为什么许多组织发现难以扩展其工作量的原因。 这是因为从头开始开发 AI 解决方案的过程涉及许多不同的工具和流程。

这个过程涉及多个阶段：前期需求收集、数据收集和分析、开发阶段、测试阶段等，每个阶段都需要人工干预，以确保一切顺利、正确。 当您考虑到在任何给定时间可能有数百或数千人在您的项目上工作（取决于您运行的组织类型），那么就很清楚为什么像 Domino 的 Enterprise MLOps 平台这样的组织很难实现自动化尽可能地降低成本，同时在通过人工智能解决方案实现目标的过程中的每一步仍保持质量标准

Domino Data lab 企业级 mlops 平台能够加速您的 AI 项目。

Domino Data lab 企业级 mlops 平台能够加速您的 AI 项目。 它为数据科学家、ML 工程师和数据分析师提供了一个完整的端到端 MLOps 平台。

它通过为他们提供一套全面的工具来加速人工智能模型的开发，使他们能够轻松地构建、训练和部署他们的模型。 该平台还简化了跨多种语言（包括 Python）的培训，因此您可以立即开始使用机器学习，而不必担心每种语言所需的代码语法或库。

结论

在这篇博文中，我们讨论了 Domino 的企业 MLOps 平台的主要优势。 凭借其通过基础架构和自动化工具支持您的 AI 项目的能力，您可以专注于构建出色的产品，而不必担心管理 ML 模型的基础架构和部署管道。

作者简介

Priya 在市场研究方面拥有约 7 年的经验。 目前，她在 Valasys Media 工作，担任助理经理 - 内容策略师，该公司是全球顶级 B2B 媒体出版商之一。 她一直在为我们的客户准备几份个性化报告，并对市场细分、受众群体分析和入站方法进行了大量研究。 她曾在多个项目中与政府机构和公司合作过。 她拥有各种兴趣，并相信以数据驱动的方法来解决问题。 除了市场营销、科学、数据科学和统计学，她拥有科学专业的研究生学位，还广泛撰写有关生活的所有内容。 她坚信更高的现实，生活总是比我们理解的要多。 她是一位心理治疗师和塔罗牌练习者，她相信一种精神生活方式，并练习瑜伽和冥想。 不写作时，您会发现她喜欢音乐或烹饪。