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:
- การทำงานร่วมกัน: เสริมสร้างความร่วมมือระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่นๆ
- ระบบอัตโนมัติ: ทำให้วงจรชีวิตของโมเดล ML เป็นอัตโนมัติเพื่อให้แน่ใจว่าการเปลี่ยนจากการพัฒนาไปสู่การใช้งานจริงเป็นไปอย่างราบรื่น
- การตรวจสอบ: ตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดล ML อย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่ายังคงมีความเกี่ยวข้องและมีประสิทธิภาพ
- ธรรมาภิบาล: สร้างความมั่นใจในการปฏิบัติตามกฎหมายและกฎระเบียบ ความปลอดภัย และจริยธรรม
- ความสามารถในการขยายขนาด: การปรับขนาดโมเดล ML เพื่อรองรับโหลดที่เพิ่มขึ้นและชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้น
โครงสร้างภายในของ MLOps (การดำเนินการเรียนรู้ของเครื่อง): MLOps ทำงานอย่างไร
โครงสร้างภายในของ MLOps ประกอบด้วยองค์ประกอบหลักหลายประการ:
- การพัฒนาแบบจำลอง: รวมถึงการประมวลผลล่วงหน้า การฝึกอบรม การตรวจสอบ และการทดสอบ
- การปรับใช้โมเดล: เกี่ยวข้องกับการย้ายแบบจำลองที่ได้รับการตรวจสอบแล้วไปยังการใช้งานจริง
- การตรวจสอบและบำรุงรักษา: การตรวจสอบและบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่องเพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพสูงสุด
- เครื่องมือการทำงานร่วมกัน: แพลตฟอร์มที่อำนวยความสะดวกในการสื่อสารที่ราบรื่นระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่างๆ
- การควบคุมเวอร์ชัน: ติดตามการเปลี่ยนแปลงและเวอร์ชันของโมเดลและข้อมูล
- 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:
| พิมพ์ | คำอธิบาย |
|---|---|
| MLOps ในสถานที่ | จัดการภายในโครงสร้างพื้นฐานขององค์กร |
| MLOps บนคลาวด์ | ใช้บริการคลาวด์เพื่อความสามารถในการขยายขนาดและความยืดหยุ่น |
| MLOps ไฮบริด | รวมความสามารถทั้งในสถานที่และระบบคลาวด์ |
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
| ภาคเรียน | ลักษณะเฉพาะ | MLOps |
|---|---|---|
| DevOps | วงจรชีวิตการพัฒนาซอฟต์แวร์ | ขยายไปสู่วงจรชีวิตการเรียนรู้ของเครื่อง |
| DataOps | มุ่งเน้นไปที่ไปป์ไลน์ข้อมูลและบูรณาการ | รวมถึงการจัดการข้อมูลและแบบจำลอง |
| AIOps | ใช้ AI เพื่อดำเนินการด้านไอทีโดยอัตโนมัติ | จัดการการดำเนินงาน AI และ ML |
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
ข้อมูลที่นำเสนอในบทความนี้ให้ภาพรวมที่ครอบคลุมของ MLOps ฟังก์ชัน แอปพลิเคชัน และวิธีการรวมเข้ากับบริการต่างๆ เช่นเดียวกับที่ OneProxy นำเสนอ ด้วยการทำความเข้าใจ MLOps องค์กรต่างๆ จะสามารถปรับปรุงการพัฒนา การปรับใช้ และการบำรุงรักษาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ทำให้พวกเขาสามารถควบคุมศักยภาพของ AI และ ML ได้อย่างเต็มที่
