MLOps، مخفف عملیات یادگیری ماشین، تمرینی برای همکاری و ارتباط بین دانشمندان داده و متخصصان عملیات برای کمک به مدیریت چرخه زندگی یادگیری ماشینی (ML) تولید است. این برای ساده‌سازی و خودکارسازی چرخه عمر ML سرتاسر طراحی شده است و فرآیند توسعه و ارائه مدل‌های ML را قوی‌تر و تکرارپذیرتر می‌کند.
تاریخچه پیدایش MLOps (عملیات یادگیری ماشین) و اولین ذکر آن
MLOps ریشه‌های خود را در ظهور DevOps، مجموعه‌ای از شیوه‌ها که فرآیندهای بین توسعه نرم‌افزار و تیم‌های IT را خودکار می‌کند، ردیابی می‌کند. با ظهور هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، نیاز به رویکردی مشابه متناسب با ML آشکار شد. اصطلاح "MLOps" اولین بار در حدود سال 2015 ظاهر شد، زیرا سازمان ها شروع به درک چالش های منحصر به فرد مربوط به استقرار و حفظ مدل های یادگیری ماشین کردند.
اطلاعات دقیق درباره MLOps (عملیات یادگیری ماشین): گسترش موضوع
MLOps مبتنی بر اصول DevOps است اما به طور خاص ویژگی های منحصر به فرد ML را هدف قرار می دهد. بر روی این موارد تمرکز دارد:
- همکاری: افزایش همکاری بین دانشمندان داده، مهندسان و سایر ذینفعان.
- اتوماسیون: خودکار کردن چرخه عمر مدل ML برای اطمینان از انتقال یکپارچه از توسعه به تولید.
- نظارت بر: نظارت مستمر بر عملکرد مدل‌های ML برای اطمینان از مرتبط بودن و کارآمد بودن آنها.
- حکومت: حصول اطمینان از رعایت قوانین و مقررات، امنیت و اخلاقیات.
- مقیاس پذیری: مقیاس بندی مدل های ML برای مدیریت بارهای افزایش یافته و مجموعه داده های بزرگتر.
ساختار داخلی MLOps (عملیات یادگیری ماشین): نحوه کار MLOps
ساختار داخلی MLO ها شامل چندین جزء اصلی است:
- توسعه مدل: شامل پیش پردازش، آموزش، اعتبار سنجی و آزمایش است.
- استقرار مدل: شامل انتقال مدل معتبر به سمت تولید است.
- نظارت و نگهداری: نظارت و نگهداری مداوم برای اطمینان از عملکرد مطلوب.
- ابزارهای همکاری: بسترهایی که ارتباط یکپارچه بین سهامداران مختلف را تسهیل می کند.
- کنترل نسخه: ردیابی تغییرات و نسخه های مدل ها و داده ها.
- ابزارهای اتوماسیون: استفاده از ابزارهایی برای خودکارسازی چرخه حیات ML، از توسعه تا استقرار.
تجزیه و تحلیل ویژگی های کلیدی MLOps (عملیات یادگیری ماشین)
ویژگی های کلیدی MLOps عبارتند از:
- اتوماسیون انتها به انتها: ساده کردن کل فرآیند توسعه مدل تا استقرار.
- تکرارپذیری مدل: حصول اطمینان از اینکه مدل ها می توانند به طور مداوم بازآفرینی شوند.
- مانیتورینگ مدل: مدل های نظارت در تولید برای تشخیص زودهنگام مسائل.
- مقیاس پذیری: حمایت از رشد در اندازه و پیچیدگی داده ها.
- امنیت و انطباق: رعایت استانداردهای امنیتی و انطباق با مقررات.
انواع MLOps (عملیات یادگیری ماشینی)
MLO ها را می توان بر اساس استقرار و استفاده طبقه بندی کرد:
| تایپ کنید | شرح |
|---|---|
| MLOهای داخلی | در زیرساخت های سازمان مدیریت می شود |
| MLO های مبتنی بر ابر | از خدمات ابری برای مقیاس پذیری و انعطاف پذیری استفاده می کند |
| MLO های ترکیبی | هم قابلیت های داخلی و هم قابلیت های ابری را با هم ترکیب می کند |
راه های استفاده از MLOps (عملیات یادگیری ماشین)، مسائل و راه حل های آنها
راه های استفاده:
- مراقبت های بهداشتی: تجزیه و تحلیل پیش بینی، تشخیص و غیره
- دارایی، مالیه، سرمایه گذاری: تشخیص تقلب، تجزیه و تحلیل ریسک و غیره
- خرده فروشی: تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، مدیریت موجودی و غیره.
چالش ها و مسائل:
- انحراف داده ها: ناهماهنگی بین داده های آموزشی و تولید.
- دریفت مدل: تغییرات در داده های اساسی که بر دقت مدل تأثیر می گذارد.
- نگرانی های امنیتی: تضمین حریم خصوصی داده ها و یکپارچگی مدل.
راه حل ها:
- نظارت مستمر: برای تشخیص و اصلاح زودهنگام مسائل.
- کنترل نسخه: برای ردیابی تغییرات و اطمینان از ثبات.
- پروتکل های امنیتی: اجرای تدابیر امنیتی قوی.
ویژگی های اصلی و مقایسه های دیگر با اصطلاحات مشابه
| مدت، اصطلاح | مشخصات | MLOs |
|---|---|---|
| DevOps | چرخه عمر توسعه نرم افزار | به چرخه زندگی یادگیری ماشینی گسترش می یابد |
| DataOps | بر خط لوله داده و یکپارچه سازی تمرکز می کند | شامل مدیریت داده و مدل است |
| AIOps | از هوش مصنوعی برای خودکارسازی عملیات فناوری اطلاعات استفاده می کند | عملیات هوش مصنوعی و ML را مدیریت می کند |
دیدگاه ها و فناوری های آینده مرتبط با MLO ها
پیشرفت های آینده در MLO ها ممکن است شامل موارد زیر باشد:
- ادغام هوش مصنوعی: برای خودکار کردن مراحل بیشتر چرخه عمر ML.
- ابزارهای همکاری پیشرفته: برای ارتباط حتی یکپارچه تر.
- اخلاق در هوش مصنوعی: گنجاندن ملاحظات اخلاقی در MLOs.
چگونه می توان از سرورهای پروکسی استفاده کرد یا با MLO ها مرتبط شد
سرورهای پروکسی مانند سرورهای ارائه شده توسط OneProxy می توانند در MLO ها برای موارد زیر ارزشمند باشند:
- جمع آوری داده ها: جمع آوری داده ها به صورت ناشناس از منابع مختلف.
- تعادل بار: توزیع درخواست ها برای جلوگیری از اضافه بار سرور در طول آموزش مدل.
- امنیت: به عنوان یک لایه امنیتی اضافی عمل می کند، از داده ها و مدل های حساس محافظت می کند.
لینک های مربوطه
اطلاعات ارائه شده در این مقاله یک نمای کلی از MLOps، عملکردها، برنامه های کاربردی و نحوه ادغام آن با سرویس هایی مانند خدمات ارائه شده توسط OneProxy را ارائه می دهد. با درک MLO ها، سازمان‌ها می‌توانند توسعه، استقرار و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین را ساده‌سازی کنند و آنها را قادر می‌سازد تا از پتانسیل کامل هوش مصنوعی و ML استفاده کنند.
