Domino 的 Enterprise MLOps 平台將如何使您的組織受益？

已發表: 2022-08-09

介紹

人工智能正在改變世界。 此外，我們還目睹了對人工智能開發專業人員的需求空前激增。 採用 AI 解決業務問題的公司面臨的最大挑戰之一是尋找能夠大規模構建和部署 ML 模型的熟練資源。 另一個挑戰是有效地管理他們的數據，以便他們能夠從中獲得最大價值。 Domino Data Lab 的企業級 MLOps 平台通過提供全棧自動化來解決這兩個問題，從而加速您的 AI 項目並確保其每個階段的合規性——從模型開發到部署和監控

Domino 企業級 MLOps 平台的業務優勢

Domino 的企業 MLOps 平台是一個基於雲的平台，使企業能夠大規模構建和部署機器學習模型。 該平台允許企業利用現有的數據科學家和機器學習工程師來利用現有的雲基礎設施。 它還提供了一個集中的儀表板來監控您的 ML 模型的性能，以及一種管理用戶和權限的簡單方法。

Domino 的 Enterprise ML Ops Platform 建立在名為“Kafka RabbitMQ”的 Apache Kafka 之上，該平台通過 ZooKeeper 或 Paxos 共識算法提供持久的消息傳遞保證來提供高可用性。 單個實例每秒可以處理數万條消息，同時能夠根據需要將大量數據存儲在內存或磁盤存儲中每天/每晚的運行時間週期取決於所述集群中有多少節點可用。

MLOps 流水線

MLOps 管道是模型從開始到部署的生命週期。

ML Ops 管道由四個步驟組成：

  • 模型創建——這一步從數據準備開始，到訓練、測試或評估結束。 它包括預處理、特徵工程和選擇； 降維； 清理文本數據； 歸一化（特徵縮放）； 標記化/詞幹（如果需要）等，具體取決於您要構建的模型類型。
  • 訓練——這一步涉及使用監督學習技術（如線性回歸或神經網絡）從你的訓練數據中學習，在這些技術中，你已經標記了你自己或你的客戶提供的示例。
  • 部署——這涉及將訓練有素的機器學習器部署到生產環境中，使其能夠實時使用，而無需在完成培訓階段後進行任何人工干預

機器學習部署管道

MLDeployment Pipeline 是部署和管理模型的關鍵。 它是一組工具，可用於：

  • 從 Domino 的 Enterprise MLOps 平台部署模型
  • 在我們的生產環境中訓練您的模型，然後將其部署到您的雲或本地環境（或兩者）
  • 隨著時間的推移監控已部署模型在生產中的性能

您還可以通過平臺本身訪問所有這些功能，因此您不需要 Domino 的 Enterprise MLOps 平台之外的任何額外軟件或服務。

什麼是模型監控？

監控您訓練有素的模型，以確保它們處於最佳狀態。

監控是監控訓練模型性能的過程。 監控的主要目的是找出模型是否存在任何問題，例如：

數據治理（GDPR、HIPAA）

GDPR 和 HIPAA 是分別管理歐洲和美國個人數據使用的兩組法規。 引入 GDPR 是為了保護個人對其個人信息的權利，而 HIPAA 是一套規範醫療保健組織如何處理醫療記錄的法規。 這些框架已經存在了幾十年，但最近更新了新標準，要求公司在使用/共享信息的方式上更加透明。

Domino Data Lab Enterprise MLOps 平台具有可幫助您遵守這些法規的功能，包括：

  • 數據治理 (GDPR/HIPAA) - 此功能可幫助您通過單個界面管理組織的所有數據治理策略，因此當涉及到財務或財務等敏感信息的項目時，每個相關人員都可以更輕鬆地了解需要關注的內容客戶數據；
  • 合規風險評估工具包——該工具包提供基於行業標準（如 ISO 27001 或 SOC 1 Type 2）的最佳實踐指南。

什麼是模型版本控制？

模型版本控制是 MLOps 平台的關鍵組件。 它允許您在一個地方管理您的數據、模型和模型版本。

模型版本控制允許您根據用戶要求創建具有不同功能或限制的多個版本，從而幫助提高模型的質量。 例如，如果客戶希望在下達後 7 天內交付的所有訂單以及在 30 分鐘內下達但在下午 5 點之前收到的訂單都包含在他們的分析集中，那麼他們可以使用此功能而無需更改任何其他內容關於他們的管道代碼或基礎設施設置

人工智能發展需要高度自動化

人工智能開發需要高度自動化，這就是為什麼許多組織發現難以擴展其工作量的原因。 這是因為從頭開始開發 AI 解決方案的過程涉及許多不同的工具和流程。

這個過程涉及多個階段：前期需求收集、數據收集和分析、開發階段、測試階段等，每個階段都需要人工干預，以確保一切順利、正確。 當您考慮到在任何給定時間可能有數百或數千人在您的項目上工作（取決於您運行的組織類型），那麼就很清楚為什麼像 Domino 的 Enterprise MLOps 平台這樣的組織很難實現自動化盡可能地降低成本，同時在通過人工智能解決方案實現目標的過程中的每一步仍保持質量標準

Domino Data lab 企業級 mlops 平台能夠加速您的 AI 項目。

Domino Data lab 企業級 mlops 平台能夠加速您的 AI 項目。 它為數據科學家、ML 工程師和數據分析師提供了一個完整的端到端 MLOps 平台。

它通過為他們提供一套全面的工具來加速人工智能模型的開發，使他們能夠輕鬆地構建、訓練和部署他們的模型。 該平台還簡化了跨多種語言（包括 Python）的培訓，因此您可以立即開始使用機器學習，而不必擔心每種語言所需的代碼語法或庫。

結論

在這篇博文中，我們討論了 Domino 的企業 MLOps 平台的主要優勢。 憑藉其通過基礎架構和自動化工具支持您的 AI 項目的能力，您可以專注於構建出色的產品，而不必擔心管理 ML 模型的基礎架構和部署管道。

作者簡介

Priya 在市場研究方面擁有約 7 年的經驗。 目前，她在 Valasys Media 工作，擔任助理經理 - 內容策略師，該公司是全球頂級 B2B 媒體出版商之一。 她一直在為我們的客戶準備幾份個性化報告，並對市場細分、受眾群體分析和入站方法進行了大量研究。 她曾在多個項目中與政府機構和公司合作過。 她擁有各種興趣，並相信以數據驅動的方法來解決問題。 除了市場營銷、科學、數據科學和統計學，她擁有科學專業的研究生學位，還廣泛撰寫有關生活的所有內容。 她堅信更高的現實，生活總是比我們理解的要多。 她是一位心理治療師和塔羅牌練習者，她相信一種精神生活方式，並練習瑜伽和冥想。 不寫作時，您會發現她喜歡音樂或烹飪。