MLOps, kependekan dari Machine Learning Operations, adalah praktik kolaborasi dan komunikasi antara data scientist dan profesional operasi untuk membantu mengelola siklus hidup Machine Learning (ML) produksi. Hal ini dirancang untuk menyederhanakan dan mengotomatiskan siklus hidup ML end-to-end, membuat proses pengembangan dan penyampaian model ML lebih kuat dan dapat diulang.
Sejarah Asal Usul MLOps (Machine Learning Operations) dan Penyebutan Pertama Kalinya
MLOps berawal dari munculnya DevOps, serangkaian praktik yang mengotomatiskan proses antara pengembangan perangkat lunak dan tim TI. Dengan munculnya AI dan Machine Learning, kebutuhan akan pendekatan serupa yang disesuaikan dengan ML menjadi jelas. Istilah “MLOps” pertama kali muncul sekitar tahun 2015, ketika organisasi mulai menyadari tantangan unik dalam penerapan dan pemeliharaan model pembelajaran mesin.
Informasi Lengkap Tentang MLOps (Operasi Pembelajaran Mesin): Memperluas Topik
MLOps dibangun berdasarkan prinsip-prinsip DevOps tetapi secara khusus menargetkan karakteristik unik ML. Ini berfokus pada:
- Kolaborasi: Meningkatkan kolaborasi antara ilmuwan data, insinyur, dan pemangku kepentingan lainnya.
- Otomatisasi: Mengotomatiskan siklus hidup model ML untuk memastikan transisi yang mulus dari pengembangan ke produksi.
- Pemantauan: Terus memantau performa model ML untuk memastikan model tersebut tetap relevan dan efisien.
- Tata Kelola: Memastikan kepatuhan terhadap kepatuhan hukum dan peraturan, keamanan, dan etika.
- Skalabilitas: Menskalakan model ML untuk menangani peningkatan beban dan kumpulan data yang lebih besar.
Struktur Internal MLOps (Operasi Pembelajaran Mesin): Cara Kerja MLOps
Struktur internal MLOps mencakup beberapa komponen inti:
- Pengembangan Model: Meliputi preprocessing, pelatihan, validasi, dan pengujian.
- Penerapan Model: Melibatkan pemindahan model yang divalidasi ke produksi.
- Pemantauan dan Pemeliharaan: Pemantauan dan pemeliharaan berkelanjutan untuk memastikan kinerja optimal.
- Alat Kolaborasi: Platform yang memfasilitasi komunikasi lancar antara berbagai pemangku kepentingan.
- Kontrol Versi: Melacak perubahan dan versi model dan data.
- Alat Otomasi: Menggunakan alat untuk mengotomatiskan siklus hidup ML, mulai dari pengembangan hingga penerapan.
Analisis Fitur Utama MLOps (Operasi Pembelajaran Mesin)
Fitur utama MLOps meliputi:
- Otomatisasi Ujung-ke-Ujung: Menyederhanakan seluruh proses pengembangan model hingga penerapan.
- Reproduksibilitas Model: Memastikan bahwa model dapat dibuat ulang secara konsisten.
- Pemantauan Model: Memantau model dalam produksi untuk mendeteksi masalah sejak dini.
- Skalabilitas: Mendukung pertumbuhan ukuran dan kompleksitas data.
- Keamanan dan Kepatuhan: Memenuhi standar keamanan dan kepatuhan terhadap peraturan.
Jenis MLOps (Operasi Pembelajaran Mesin)
MLOps dapat dikategorikan berdasarkan penerapan dan penggunaan:
| Jenis | Keterangan |
|---|---|
| MLOps Lokal | Dikelola dalam infrastruktur organisasi |
| MLOps Berbasis Cloud | Memanfaatkan layanan cloud untuk skalabilitas dan fleksibilitas |
| MLOp hibrida | Menggabungkan kemampuan lokal dan cloud |
Cara Menggunakan MLOps (Machine Learning Operations), Permasalahan dan Solusinya
Cara Menggunakan:
- Kesehatan: Analisis prediktif, diagnostik, dll.
- Keuangan: Deteksi penipuan, analisis risiko, dll.
- Pengecer: Analisis perilaku pelanggan, manajemen inventaris, dll.
Masalah:
- Kemiringan Data: Inkonsistensi antara data pelatihan dan produksi.
- Model Melayang: Perubahan data mendasar yang memengaruhi akurasi model.
- Perhatian pada keamanan: Memastikan privasi data dan integritas model.
Solusi:
- Pemantauan Berkelanjutan: Untuk mendeteksi dan memperbaiki masalah sejak dini.
- Kontrol Versi: Untuk melacak perubahan dan memastikan konsistensi.
- Protokol Keamanan: Menerapkan langkah-langkah keamanan yang kuat.
Ciri-ciri Utama dan Perbandingan Lain dengan Istilah Serupa
| Ketentuan | Karakteristik | MLOps |
|---|---|---|
| DevOps | Siklus Hidup Pengembangan Perangkat Lunak | Meluas ke Siklus Hidup Machine Learning |
| Operasi Data | Berfokus pada Saluran Data dan Integrasi | Termasuk Manajemen Data dan Model |
| AIOps | Menggunakan AI untuk Mengotomatiskan Operasi TI | Mengelola Operasi AI dan ML |
Perspektif dan Teknologi Masa Depan Terkait MLOps
Kemajuan masa depan dalam MLOps mungkin termasuk:
- Integrasi AI: Untuk mengotomatiskan lebih banyak tahapan siklus hidup ML.
- Alat Kolaborasi yang Ditingkatkan: Untuk komunikasi yang lebih lancar.
- Etika dalam AI: Memasukkan pertimbangan etis ke dalam MLOps.
Bagaimana Server Proxy Dapat Digunakan atau Dikaitkan dengan MLOps
Server proxy seperti yang disediakan oleh OneProxy dapat bermanfaat di MLOps untuk:
- Pengumpulan data: Mengumpulkan data secara anonim dari berbagai sumber.
- Penyeimbang beban: Mendistribusikan permintaan untuk mencegah kelebihan beban server selama pelatihan model.
- Keamanan: Bertindak sebagai lapisan keamanan tambahan, melindungi data dan model sensitif.
tautan yang berhubungan
Informasi yang disajikan dalam artikel ini memberikan gambaran menyeluruh tentang MLOps, fungsinya, aplikasinya, dan bagaimana MLOps dapat diintegrasikan dengan layanan seperti yang ditawarkan oleh OneProxy. Dengan memahami MLOps, organisasi dapat menyederhanakan pengembangan, penerapan, dan pemeliharaan model pembelajaran mesin, sehingga memungkinkan mereka memanfaatkan potensi penuh AI dan ML.
