Informasi singkat tentang platform MLOps:
MLOps, atau Operasi Pembelajaran Mesin, mengacu pada praktik menggabungkan Pembelajaran Mesin (ML), DevOps, dan rekayasa data untuk mengotomatiskan siklus hidup pembelajaran mesin ujung ke ujung. Platform MLOps menyediakan alat dan kerangka kerja untuk memfasilitasi integrasi ini, memungkinkan organisasi untuk mengelola, menerapkan, dan memantau model pembelajaran mesin secara efisien.
Sejarah Asal Usul Platform MLOps dan Penyebutan Pertama Kalinya
MLOps adalah bidang yang relatif baru yang muncul pada akhir tahun 2010-an. Istilah ini terinspirasi oleh DevOps, sebuah praktik mapan dalam mengotomatisasi pengembangan perangkat lunak, dan disesuaikan dengan tantangan unik alur kerja ML. Platform MLOps pertama mulai bermunculan sekitar tahun 2017-2018, menyediakan alat khusus untuk menangani kompleksitas pelatihan model, validasi, penerapan, dan pemantauan.
Informasi Lengkap Tentang Platform MLOps. Memperluas Platform Topik MLOps
Platform MLOps menyediakan serangkaian layanan yang menyederhanakan siklus hidup ML, termasuk:
- Pengembangan dan Pelatihan Model: Alat untuk mengembangkan dan melatih model menggunakan berbagai framework ML.
- Validasi dan Pengujian Model: Dukungan untuk menguji dan memvalidasi model untuk memastikan keakuratan dan ketahanannya.
- Penyebaran: Penerapan model secara otomatis ke lingkungan produksi.
- Pemantauan dan Manajemen: Pemantauan model secara terus menerus untuk mendeteksi penyimpangan dan memberikan pelatihan ulang jika perlu.
- Kolaborasi dan Tata Kelola: Alat untuk kolaborasi antara data scientist, engineer, dan pemangku kepentingan lainnya, serta mekanisme tata kelola untuk kepatuhan dan keamanan.
Struktur Internal Platform MLOps. Cara Kerja Platform MLOps
Platform MLOps biasanya terdiri dari beberapa komponen yang saling berhubungan:
- Saluran Data: Mengelola aliran data melalui pra-pemrosesan, rekayasa fitur, dan memasukkannya ke dalam jalur pelatihan.
- Mesin Pelatihan dan Evaluasi Model: Mengatur pelatihan dan validasi model.
- Repositori Model: Penyimpanan terpusat untuk model, termasuk metadata, pembuatan versi, dan garis keturunan.
- Mesin Penerapan: Menangani penerapan model ke lingkungan yang berbeda (misalnya, pementasan, produksi).
- Sistem Pemantauan: Memantau kinerja model dan penyimpangan data secara real-time.
Analisis Fitur Utama Platform MLOps
Fitur utama platform MLOps meliputi:
- Otomatisasi alur kerja ML
- Integrasi dengan kerangka kerja dan alat ML yang ada
- Skalabilitas untuk menangani data besar dan ukuran model
- Kolaborasi dan kontrol akses
- Pemantauan dan peringatan
- Mekanisme kepatuhan dan keamanan
Jenis Platform MLOps
Berikut tabel yang merinci berbagai jenis platform MLOps:
| Jenis | Keterangan |
|---|---|
| Sumber terbuka | Platform berbasis komunitas seperti MLflow, Kubeflow. |
| Berbasis cloud | Platform yang dikelola oleh penyedia cloud seperti AWS, Azure, GCP. |
| Perusahaan | Solusi khusus yang disesuaikan untuk organisasi besar. |
Cara Menggunakan Platform MLOps, Permasalahan dan Solusinya Terkait Penggunaannya
Platform MLOps dapat dimanfaatkan untuk berbagai tujuan:
- Memperlancar Pembangunan: Dengan mengotomatiskan tugas yang berulang.
- Meningkatkan Kolaborasi: Memfasilitasi kerja tim yang lebih baik di antara berbagai peran dalam suatu organisasi.
- Memastikan Kepatuhan: Menegakkan peraturan dan standar.
Permasalahan umum dan solusinya:
- Model Melayang: Memantau dan melatih ulang model sesuai kebutuhan.
- Masalah Skalabilitas: Menggunakan infrastruktur terukur dan komputasi terdistribusi.
- Perhatian pada keamanan: Menerapkan kontrol akses dan enkripsi yang tepat.
Ciri-ciri Utama dan Perbandingan Lain dengan Istilah Serupa
| Fitur | Platform MLOps | DevOps Tradisional |
|---|---|---|
| Fokus | Model Pembelajaran Mesin | Pengembangan perangkat lunak |
| Otomatisasi | Meluas ke Data dan Pipeline ML | Terutama Penerapan Kode |
| Pemantauan | Termasuk Performa Model | Berfokus pada Kesehatan Aplikasi |
| Kolaborasi | Antara Ilmuwan Data dan Pengembang | Antara Pengembang dan Operasi TI |
Perspektif dan Teknologi Masa Depan Terkait Platform MLOps
Tren dan teknologi yang muncul di MLOps meliputi:
- ML Otomatis: Otomatisasi pemilihan model dan penyetelan hyperparameter.
- AI yang dapat dijelaskan: Alat untuk memahami dan menafsirkan keputusan model.
- Pembelajaran Federasi: Pelatihan model kolaboratif di seluruh sumber data yang terdesentralisasi.
Bagaimana Server Proxy Dapat Digunakan atau Dikaitkan dengan Platform MLOps
Server proxy seperti OneProxy dapat dimanfaatkan di MLOps untuk:
- Privasi data: Dengan menganonimkan akses data dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan privasi.
- Keamanan: Dengan bertindak sebagai penghalang terhadap akses yang tidak sah.
- Penyeimbang beban: Mendistribusikan permintaan ke berbagai komponen platform MLOps, meningkatkan kinerja dan skalabilitas.
tautan yang berhubungan
- aliran ml
- aliran kube
- Layanan Pembelajaran Mesin AWS
- Pembelajaran Mesin Azure
- Google Cloud AI & Pembelajaran Mesin
Sumber daya di atas memberikan wawasan mendalam dan panduan praktis untuk berbagai platform MLOps, memfasilitasi pemahaman dan implementasi yang lebih baik.
