Best practice per l'implementazione di MLOps
Quando si implementa MLOps, è necessario seguire alcune best practice. tra cui:
1. Stabilire canali di comunicazione chiari
Promuovi una comunicazione aperta tra data scientist, ingegneri di machine learning e team operativi. Usa gli strumenti e le piattaforme di collaborazione per condividere aggiornamenti, informazioni approfondite e feedback in modo efficace. Conduci regolarmente riunioni interfunzionali per allinearti a obiettivi, progressi e sfide.
2. Crea una documentazione completa
Documenta l'intera pipeline di machine learning, inclusi i processi di pre-elaborazione dei dati, sviluppo dei modelli e deployment. Descrive chiaramente dipendenze, configurazioni e informazioni sulla versione per la riproducibilità. Conservare la documentazione per le configurazioni dell'infrastruttura, le fasi di deployment e le procedure di monitoraggio.
3. Abbraccia IaC
Definire i componenti dell'infrastruttura (ad esempio server, database) come codice per garantire la coerenza tra gli ambienti di sviluppo, test e produzione. Usa strumenti come Terraform o Ansible per gestire i cambiamenti dell'infrastruttura in modo programmatico.
4. Dai priorità al monitoraggio dei modelli
Stabilisci meccanismi di monitoraggio solidi per monitorare le performance dei modelli, rilevare le derive e identificare le anomalie. Implementa procedure di registrazione per acquisire informazioni rilevanti durante ogni fase del flusso di lavoro di machine learning per la risoluzione dei problemi e l'auditing.
5. Implementa i test di automazione
Includi test delle unità, test di integrazione e test delle performance nelle pipeline MLOps.
Testa il comportamento dei modelli in ambienti diversi per rilevare i problemi in anticipo e garantire la coerenza tra i deployment.
6. Abilita la riproducibilità
Registra e monitora le versioni di librerie, dipendenze e configurazioni utilizzate nella pipeline ML. Usa strumenti di containerizzazione come Docker per incapsulare l'intero ambiente, rendendolo riproducibile tra sistemi diversi.
7. Priorità alla sicurezza
Implementa le best practice di sicurezza per la gestione dei dati, il model storage e la comunicazione di rete. Aggiorna regolarmente le dipendenze, esegui audit di sicurezza e applica i controlli degli accessi.
8. Scalabilità responsabile
Progetta workflow MLOps per scalare orizzontalmente e gestire volumi di dati crescenti e complessità di modelli. Sfrutta i servizi cloud per un'infrastruttura scalabile e funzionalità di elaborazione parallela. Usa servizi come Portworx ® di Pure Storage per ottimizzare i workload nel cloud.
MLOps e AIOps
AIOps (intelligenza artificiale per le operazioni IT) e MLOps (operazioni di machine learning) sono concetti correlati ma distinti nel campo della tecnologia e della gestione dei dati. Entrambi si occupano degli aspetti operativi dell'intelligenza artificiale e del machine learning, ma hanno obiettivi e obiettivi diversi:
AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)
- Focus: AIOps si concentra principalmente sull'uso dell'intelligenza artificiale e delle tecniche di machine learning per ottimizzare e migliorare le performance, l'affidabilità e l'efficienza delle operations IT e della gestione dell'infrastruttura.
- Obiettivi: Gli obiettivi principali dell'AIOps includono l'automazione delle attività, la previsione e la prevenzione degli incidenti IT, il monitoraggio dello stato del sistema, l'ottimizzazione dell'allocazione delle risorse e il miglioramento delle performance e della disponibilità dell'infrastruttura IT complessiva.
- Casi d'uso: L'AIOps viene comunemente utilizzato negli ambienti IT per attività come la gestione della rete, il monitoraggio dei sistemi, l'analisi dei log e il rilevamento e la risposta agli incidenti.
MLOps (Operazioni di machine learning)
- Attenzione: MLOps, invece, si concentra in particolare sull'operatività dei modelli di machine learning e sulla gestione end-to-end del ciclo di vita dello sviluppo del machine learning.
- Obiettivi: L'obiettivo principale di MLOps è semplificare il processo di sviluppo, deployment, monitoraggio e manutenzione dei modelli di machine learning negli ambienti di produzione. Enfatizza la collaborazione tra data scientist, ingegneri di machine learning e team operativi.
- Casi d'uso: MLOps viene utilizzato per garantire che i modelli di machine learning siano distribuiti e funzionino senza problemi in produzione. Si tratta di procedure come il versioning dei modelli, CI/CD per ML, il monitoraggio dei modelli e il riaddestramento dei modelli.
Anche se AIOps e MLOps implicano l'uso dell'intelligenza artificiale e del machine learning nei contesti operativi, hanno aree di interesse diverse. AIOps mira a ottimizzare e automatizzare le operazioni IT e la gestione dell'infrastruttura utilizzando l'AI, mentre MLOps si concentra sulla gestione e il deployment di modelli di machine learning negli ambienti di produzione. In alcuni casi sono complementari, poiché AIOps può aiutare a garantire che l'infrastruttura sottostante supporti le pratiche MLOps, ma affronta diversi aspetti della tecnologia e delle operazioni.
Perché scegliere Pure Storage per MLOps
L'adozione di procedure MLOps è cruciale per raggiungere il successo nei progetti di machine learning odierni. MLOps garantisce efficienza, scalabilità e riproducibilità nei progetti ML, riducendo il rischio di guasti e migliorando i risultati complessivi dei progetti.
Ma per applicare con successo MLOps, è necessaria un'AI-Ready Infrastructure che supporti l'orchestrazione AI. Pure Storage fornisce i prodotti e le soluzioni di cui hai bisogno per stare al passo con le grandi esigenze di dati dei workload di AI. Lo sfruttamento di Pure Storage migliora l'implementazione MLOps facilitando un addestramento dei modelli più rapido, efficiente e affidabile. L'integrazione della tecnologia Pure Storage contribuisce inoltre a ottimizzare la pipeline complessiva di machine learning, migliorando le performance e la produttività delle organizzazioni impegnate in iniziative basate sui dati.
