MLOps (การดำเนินการเรียนรู้ของเครื่อง)

MLOps ย่อมาจาก Machine Learning Operations คือแนวทางปฏิบัติสำหรับการทำงานร่วมกันและการสื่อสารระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านการปฏิบัติงานเพื่อช่วยจัดการวงจรการเรียนรู้ของ Machine Learning (ML) ได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับปรุงและทำให้วงจรการใช้งาน ML ตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทางเป็นอัตโนมัติ ทำให้กระบวนการพัฒนาและส่งมอบโมเดล ML แข็งแกร่งและทำซ้ำได้มากขึ้น

ประวัติความเป็นมาของต้นกำเนิดของ MLOps (การดำเนินการเรียนรู้ของเครื่อง) และการกล่าวถึงครั้งแรก

MLOps ติดตามต้นกำเนิดของ DevOps ซึ่งเป็นชุดแนวทางปฏิบัติที่ทำให้กระบวนการระหว่างการพัฒนาซอฟต์แวร์และทีมไอทีเป็นไปโดยอัตโนมัติ ด้วยการถือกำเนิดของ AI และ Machine Learning ความต้องการแนวทางที่คล้ายกันซึ่งปรับให้เหมาะกับ ML ก็ปรากฏชัดเจน คำว่า “MLOps” ปรากฏครั้งแรกประมาณปี 2558 เนื่องจากองค์กรต่างๆ เริ่มตระหนักถึงความท้าทายเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับการปรับใช้และบำรุงรักษาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับ MLOps (การดำเนินการเรียนรู้ของเครื่อง): การขยายหัวข้อ

MLOps สร้างขึ้นจากหลักการ DevOps แต่มุ่งเป้าไปที่คุณลักษณะเฉพาะของ ML โดยเฉพาะ โดยมุ่งเน้นไปที่:

1. การทำงานร่วมกัน: เสริมสร้างความร่วมมือระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่นๆ
2. ระบบอัตโนมัติ: ทำให้วงจรชีวิตของโมเดล ML เป็นอัตโนมัติเพื่อให้แน่ใจว่าการเปลี่ยนจากการพัฒนาไปสู่การใช้งานจริงเป็นไปอย่างราบรื่น
3. การตรวจสอบ: ตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดล ML อย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่ายังคงมีความเกี่ยวข้องและมีประสิทธิภาพ
4. ธรรมาภิบาล: สร้างความมั่นใจในการปฏิบัติตามกฎหมายและกฎระเบียบ ความปลอดภัย และจริยธรรม
5. ความสามารถในการขยายขนาด: การปรับขนาดโมเดล ML เพื่อรองรับโหลดที่เพิ่มขึ้นและชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้น

โครงสร้างภายในของ MLOps (การดำเนินการเรียนรู้ของเครื่อง): MLOps ทำงานอย่างไร

โครงสร้างภายในของ MLOps ประกอบด้วยองค์ประกอบหลักหลายประการ:

1. การพัฒนาแบบจำลอง: รวมถึงการประมวลผลล่วงหน้า การฝึกอบรม การตรวจสอบ และการทดสอบ
2. การปรับใช้โมเดล: เกี่ยวข้องกับการย้ายแบบจำลองที่ได้รับการตรวจสอบแล้วไปยังการใช้งานจริง
3. การตรวจสอบและบำรุงรักษา: การตรวจสอบและบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่องเพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพสูงสุด
4. เครื่องมือการทำงานร่วมกัน: แพลตฟอร์มที่อำนวยความสะดวกในการสื่อสารที่ราบรื่นระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่างๆ
5. การควบคุมเวอร์ชัน: ติดตามการเปลี่ยนแปลงและเวอร์ชันของโมเดลและข้อมูล
6. เครื่องมืออัตโนมัติ: การใช้เครื่องมือเพื่อทำให้วงจรการใช้งาน ML เป็นอัตโนมัติ ตั้งแต่การพัฒนาไปจนถึงการใช้งาน

การวิเคราะห์คุณสมบัติหลักของ MLOps (การดำเนินการเรียนรู้ของเครื่อง)

คุณสมบัติที่สำคัญของ MLOps ได้แก่:

• ระบบอัตโนมัติแบบครบวงจร: ปรับปรุงกระบวนการทั้งหมดของการพัฒนาโมเดลไปจนถึงการใช้งาน
• ความสามารถในการทำซ้ำของโมเดล: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแบบจำลองสามารถสร้างขึ้นใหม่ได้อย่างสม่ำเสมอ
• การตรวจสอบโมเดล: การตรวจสอบโมเดลในการผลิตเพื่อตรวจพบปัญหาตั้งแต่เนิ่นๆ
• ความสามารถในการขยายขนาด: รองรับการเติบโตของขนาดข้อมูลและความซับซ้อน
• ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด: เป็นไปตามมาตรฐานความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ประเภทของ MLOps (การดำเนินการเรียนรู้ของเครื่อง)

MLOps สามารถจัดหมวดหมู่ตามการใช้งานและการใช้งาน:

วิธีใช้ MLOps (การดำเนินการเรียนรู้ของเครื่อง) ปัญหาและแนวทางแก้ไข

วิธีใช้:

• ดูแลสุขภาพ: การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การวินิจฉัย ฯลฯ
• การเงิน: การตรวจจับการฉ้อโกง การวิเคราะห์ความเสี่ยง ฯลฯ
• ขายปลีก: การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า การจัดการสินค้าคงคลัง ฯลฯ

ปัญหา:

• ข้อมูลบิดเบือน: ความไม่สอดคล้องกันระหว่างข้อมูลการฝึกอบรมและการผลิต
• โมเดลดริฟท์: การเปลี่ยนแปลงข้อมูลพื้นฐานที่ส่งผลต่อความแม่นยำของโมเดล
• ข้อกังวลด้านความปลอดภัย: รับประกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความสมบูรณ์ของโมเดล

โซลูชั่น:

• การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง: เพื่อตรวจจับและแก้ไขปัญหาตั้งแต่เนิ่นๆ
• การควบคุมเวอร์ชัน: สำหรับการติดตามการเปลี่ยนแปลงและรับรองความสม่ำเสมอ
• โปรโตคอลความปลอดภัย: การใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง

ลักษณะหลักและการเปรียบเทียบอื่น ๆ ที่มีข้อกำหนดที่คล้ายกัน

มุมมองและเทคโนโลยีแห่งอนาคตที่เกี่ยวข้องกับ MLOps

ความก้าวหน้าในอนาคตของ MLOps อาจรวมถึง:

• บูรณาการของเอไอ: สำหรับขั้นตอนเพิ่มเติมของวงจรชีวิต ML โดยอัตโนมัติ
• เครื่องมือการทำงานร่วมกันที่ได้รับการปรับปรุง: เพื่อการสื่อสารที่ราบรื่นยิ่งขึ้น
• จริยธรรมในเอไอ: ผสมผสานการพิจารณาด้านจริยธรรมเข้ากับ MLOps

วิธีการใช้หรือเชื่อมโยงกับพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์กับ MLOps

พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์เช่นเดียวกับที่ OneProxy มอบให้สามารถมีคุณค่าใน MLOps สำหรับ:

• การเก็บรวบรวมข้อมูล: รวบรวมข้อมูลโดยไม่ระบุชื่อจากแหล่งต่างๆ
• โหลดบาลานซ์: กระจายคำขอเพื่อป้องกันเซิร์ฟเวอร์โอเวอร์โหลดระหว่างการฝึกโมเดล
• ความปลอดภัย: ทำหน้าที่เป็นชั้นการรักษาความปลอดภัยเพิ่มเติม ปกป้องข้อมูลและแบบจำลองที่ละเอียดอ่อน

ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง

• บริการ OneProxy
• ชุมชน MLOps
• กรอบ MLOps ของ Google
• บริการ AWS MLOps

ข้อมูลที่นำเสนอในบทความนี้ให้ภาพรวมที่ครอบคลุมของ MLOps ฟังก์ชัน แอปพลิเคชัน และวิธีการรวมเข้ากับบริการต่างๆ เช่นเดียวกับที่ OneProxy นำเสนอ ด้วยการทำความเข้าใจ MLOps องค์กรต่างๆ จะสามารถปรับปรุงการพัฒนา การปรับใช้ และการบำรุงรักษาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ทำให้พวกเขาสามารถควบคุมศักยภาพของ AI และ ML ได้อย่างเต็มที่