پلتفرم های MLOps

اطلاعات مختصری در مورد پلتفرم های MLOps:

MLOps یا عملیات یادگیری ماشینی، به تمرین ترکیب یادگیری ماشین (ML)، DevOps و مهندسی داده برای خودکارسازی چرخه عمر یادگیری ماشین انتها به انتها اشاره دارد. پلتفرم‌های MLOps ابزارها و چارچوب‌هایی را برای تسهیل این ادغام فراهم می‌کنند و به سازمان‌ها اجازه می‌دهند تا مدل‌های یادگیری ماشین را به طور موثر مدیریت، استقرار و نظارت کنند.

تاریخچه پیدایش پلتفرم های MLOps و اولین ذکر آن

MLOps یک زمینه نسبتاً جدید است که در اواخر دهه 2010 ظهور کرد. این اصطلاح از DevOps الهام گرفته شده است، یک روش ثابت برای خودکارسازی توسعه نرم‌افزار، و با چالش‌های منحصر به فرد جریان‌های کاری ML سازگار شده است. اولین پلتفرم‌های MLOps در حدود سال‌های 2017-2018 ظاهر شدند و ابزارهای تخصصی را برای رسیدگی به پیچیدگی‌های آموزش مدل، اعتبارسنجی، استقرار و نظارت ارائه کردند.

اطلاعات دقیق درباره پلتفرم های MLOps. گسترش بسترهای موضوعی MLOps

پلتفرم‌های MLOps مجموعه‌ای از خدمات را ارائه می‌کنند که چرخه حیات ML را ساده می‌کند، از جمله:

1. توسعه و آموزش مدل: ابزارهایی برای توسعه و آموزش مدل ها با استفاده از چارچوب های مختلف ML.
2. اعتبارسنجی و آزمایش مدل: پشتیبانی از آزمایش و اعتبارسنجی مدل ها برای اطمینان از دقت و استحکام آنها.
3. گسترش: استقرار خودکار مدل ها در محیط های تولید.
4. نظارت و مدیریت: نظارت مستمر بر مدل ها برای تشخیص رانش و ارائه بازآموزی در صورت لزوم.
5. همکاری و حاکمیت: ابزارهایی برای همکاری بین دانشمندان داده، مهندسان، و سایر ذینفعان، همراه با مکانیسم های حاکمیتی برای انطباق و امنیت.

ساختار داخلی پلتفرم های MLOps. پلتفرم های MLOps چگونه کار می کند

پلتفرم های MLOps معمولاً از چندین جزء به هم پیوسته تشکیل شده اند:

1. خط لوله داده: جریان داده ها را از طریق پیش پردازش، مهندسی ویژگی ها و تغذیه آن در خطوط لوله آموزشی مدیریت می کند.
2. موتور آموزش و ارزیابی مدل: آموزش و اعتبارسنجی مدل ها را هماهنگ می کند.
3. مخزن مدل: یک ذخیره سازی متمرکز برای مدل ها، از جمله ابرداده، نسخه سازی، و اصل و نسب.
4. موتور استقرار: استقرار مدل ها را در محیط های مختلف (به عنوان مثال، مرحله بندی، تولید) مدیریت می کند.
5. سیستم نظارت: عملکرد مدل و جابجایی داده ها را در زمان واقعی نظارت می کند.

تجزیه و تحلیل ویژگی های کلیدی پلتفرم های MLOps

ویژگی های کلیدی پلتفرم های MLOps عبارتند از:

• اتوماسیون گردش کار ML
• ادغام با چارچوب ها و ابزارهای ML موجود
• مقیاس پذیری برای مدیریت داده های بزرگ و اندازه های مدل
• همکاری و کنترل دسترسی
• نظارت و هشدار
• انطباق و مکانیسم های امنیتی

انواع پلتفرم های MLOps

در اینجا جدولی وجود دارد که انواع مختلف پلتفرم های MLOps را شرح می دهد:

راه‌های استفاده از پلتفرم‌های MLOps، مشکلات و راه‌حل‌های آنها مرتبط با استفاده

پلتفرم های MLOps را می توان برای اهداف مختلف مورد استفاده قرار داد:

• ساده سازی توسعه: با خودکار کردن کارهای تکراری
• تقویت همکاری: تسهیل کار تیمی بهتر در میان نقش های مختلف در یک سازمان.
• اطمینان از رعایت: اجرای مقررات و استانداردها.

مشکلات رایج و راه حل آنها:

• دریفت مدل: مدل های نظارت و بازآموزی در صورت نیاز.
• مسائل مقیاس پذیری: استفاده از زیرساخت های مقیاس پذیر و محاسبات توزیع شده
• نگرانی های امنیتی: پیاده سازی کنترل های دسترسی و رمزگذاری مناسب.

ویژگی های اصلی و مقایسه های دیگر با اصطلاحات مشابه

دیدگاه ها و فناوری های آینده مرتبط با پلتفرم های MLOps

روندها و فناوری های نوظهور در MLO ها عبارتند از:

• AutoML: اتوماسیون انتخاب مدل و تنظیم هایپرپارامتر.
• هوش مصنوعی قابل توضیح: ابزارهایی برای درک و تفسیر تصمیمات مدل.
• آموزش فدرال: آموزش مدل مشارکتی در منابع داده غیرمتمرکز

چگونه می توان از سرورهای پروکسی استفاده کرد یا با پلتفرم های MLOps مرتبط شد

سرورهای پروکسی مانند OneProxy را می توان در MLO ها برای موارد زیر استفاده کرد:

• حریم خصوصی داده ها: با ناشناس کردن دسترسی به داده ها و اطمینان از رعایت مقررات حفظ حریم خصوصی.
• امنیت: با عمل به عنوان مانعی برای دسترسی غیرمجاز.
• تعادل بار: توزیع درخواست ها در اجزای مختلف پلت فرم MLOps، بهبود عملکرد و مقیاس پذیری.

لینک های مربوطه

• MLflow
• Kubeflow
• خدمات یادگیری ماشین AWS
• یادگیری ماشین لاجورد
• هوش مصنوعی گوگل ابری و یادگیری ماشینی

منابع فوق بینش عمیق و راهنماهای عملی را برای پلتفرم های مختلف MLOs ارائه می دهند که درک و پیاده سازی بهتر را تسهیل می کند.