Wat is MLOps?

Machine learning operations (MLOps) is een reeks praktijken en tools voor het automatiseren van het end-to-end beheer van de ontwikkelingscyclus van machine learning (ML ). MLOps leent concepten van DevOps (ontwikkeling en operaties) en past deze toe op de unieke uitdagingen van machine learning-ontwikkeling en -implementatie. Het primaire doel van MLOps is het verbeteren van de samenwerking en communicatie tussen datawetenschappers, machine learning engineers en operationele teams om de naadloze integratie van machine learning-modellen in productieomgevingen te garanderen.

Voordelen van MLOps

De voordelen van MLOps zijn onder andere:

Efficiëntie

MLOps stroomlijnt de levenscyclus van machine learning, waardoor het efficiënter wordt en de tijd die nodig is om over te stappen van modelontwikkeling naar implementatie wordt verkort.

Schaalbaarheid

MLOps-praktijken maken het schalen van machine learning-workflows mogelijk door repetitieve taken te automatiseren en een gestructureerd kader voor samenwerking te bieden.

Betrouwbaarheid

Automatisering en versiebeheer dragen bij aan de betrouwbaarheid van machine learning-systemen, minimaliseren het risico op fouten tijdens de implementatie en zorgen voor reproduceerbaarheid.

Samenwerking

MLOps moedigt samenwerking aan tussen verschillende teams die betrokken zijn bij machine learning-projecten en bevordert een cultuur van gedeelde verantwoordelijkheid en kennis.

Aanpassingsvermogen

Met MLOps kunnen organisaties zich snel aanpassen aan veranderingen in modellen, data en vereisten, zodat machine learning-systemen effectief en up-to-date blijven.

Belangrijkste componenten van MLOps

Naast de reeds genoemde samenwerking, versiebeheer en automatisering zijn andere belangrijke componenten van MLOps:

Continue integratie/continue implementatie (CI/CD)

MLOps past CI/CD-principes toe op machine learning, waardoor de geautomatiseerde en Doorlopende integratie van codewijzigingen, modeltraining en implementatie mogelijk is.

Infrastructuur als code (IaC)

MLOps volgt de principes van infrastructuur als code (IaC) om consistentie tussen ontwikkelings-, test- en productieomgevingen te garanderen, waardoor de kans op implementatieproblemen wordt verminderd.

Automatisering

Bouw geautomatiseerde pijplijnen voor taken zoals voorverwerking van data, modeltraining, testen en implementatie. Implementeer CI/CD om de integratie- en implementatieprocessen te automatiseren.

Modelmonitoring en -beheer

MLOps omvat tools en praktijken voor het monitoren van modelprestaties, driftdetectie en het beheren van de levenscyclus van modellen in productie. Dit zorgt ervoor dat modellen goed blijven presteren en in de loop van de tijd aan de bedrijfsvereisten voldoen.

Feedback loops

Als belangrijk onderdeel van MLOps zorgen feedbackloops voor continue verbetering. Feedback over modelprestaties in de productie kan worden gebruikt om modellen opnieuw te trainen en hun nauwkeurigheid in de loop van de tijd te verbeteren.

Best practices voor het implementeren van MLOps

Bij de implementatie van MLOps zijn er bepaalde best practices die men moet volgen. Deze omvatten:

1. Zorg voor duidelijke communicatiekanalen

Bevorder open communicatie tussen datawetenschappers, machine learning engineers en operationele teams. Gebruik samenwerkingstools en -platforms om updates, inzichten en feedback effectief te delen. Voer regelmatig functieoverschrijdende bijeenkomsten om doelen, vooruitgang en uitdagingen op elkaar af te stemmen.

2. Creëer uitgebreide documentatie

Documenteer de volledige machine learning-pijplijn, inclusief voorverwerking van data, modelontwikkeling en implementatieprocessen. Duidelijk schetsen van afhankelijkheden, configuraties en versie-informatie voor reproduceerbaarheid. Documentatie bijhouden voor infrastructuurinstellingen, implementatiestappen en monitoringprocedures.

3. Omarm IaC

Definieer infrastructuurcomponenten (bijv. servers, databases) als code om consistentie tussen ontwikkelings-, test- en productieomgevingen te garanderen. Gebruik tools zoals Terraform of Ansible om infrastructuurwijzigingen programmatisch te beheren.

4. Prioriteit geven aan modelmonitoring

Robuuste monitoringmechanismen opzetten om de prestaties van het model te volgen, drift te detecteren en afwijkingen te identificeren. Implementeer logpraktijken om relevante informatie vast te leggen tijdens elke stap van de machine learning-workflow voor probleemoplossing en auditing.

5. Automatiseringstests implementeren

Neem unittests, integratietests en prestatietests op in uw MLOps-pijplijnen.

Test modelgedrag in verschillende omgevingen om problemen vroegtijdig op te sporen en te zorgen voor consistentie tussen implementaties.

6. Maak reproduceerbaarheid mogelijk

Registreer en volg de versies van bibliotheken, afhankelijkheden en configuraties die in de ML-pipeline worden gebruikt. Gebruik containerisatietools zoals Docker om de hele omgeving in te kapselen, waardoor deze reproduceerbaar is in verschillende systemen.

7. Geef prioriteit aan beveiliging

Implementeer best practices op het gebied van beveiliging voor dataverwerking, modelopslag en netwerkcommunicatie. Werk regelmatig afhankelijkheden bij, voer beveiligingsaudits uit en dwing toegangscontroles af.

8. Schaal verantwoord

Ontwerp MLOps-workflows om horizontaal te schalen om toenemende datavolumes en modelcomplexiteiten aan te kunnen. Maak gebruik van cloudservices voor schaalbare infrastructuur en parallelle verwerkingscapaciteiten. Gebruik diensten zoals Portworx ® van Pure Storage om te helpen bij het optimaliseren van workloads in de cloud.

MLOps vs. AIOps

AIOps (artificiële intelligentie voor IT-operaties) en MLOps (machine learning-operaties) zijn gerelateerde maar verschillende concepten op het gebied van technologie en datamanagement. Ze hebben beide te maken met de operationele aspecten van artificiële intelligentie en machine learning, maar ze hebben verschillende focuspunten en doelen:

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)

• Focus: AIOps richt zich voornamelijk op het gebruik van kunstmatige intelligentie en machine learning-technieken om de prestaties, betrouwbaarheid en efficiëntie van IT-activiteiten en infrastructuurbeheer te optimaliseren en te verbeteren.
• Doelen: De primaire doelen van AIOps zijn het automatiseren van taken, het voorspellen en voorkomen van IT-incidenten, het bewaken van de gezondheid van het systeem, het optimaliseren van de toewijzing van middelen en het verbeteren van de algehele prestaties en beschikbaarheid van de IT-infrastructuur.
• Gebruikssituaties: AIOps wordt vaak gebruikt in IT-omgevingen voor taken zoals netwerkbeheer, systeemmonitoring, loganalyse en incidentdetectie en -respons.

MLOps (Machine Learning Operations)

• Focus: MLOps daarentegen richt zich specifiek op de operationalisering van machine learning-modellen en het end-to-end beheer van de levenscyclus van de machine learning-ontwikkeling.
• Doelen: Het primaire doel van MLOps is het stroomlijnen van het proces van het ontwikkelen, implementeren, bewaken en onderhouden van machine learning-modellen in productieomgevingen. Het legt de nadruk op samenwerking tussen datawetenschappers, machine learning engineers en operationele teams.
• Gebruikssituaties: MLOps wordt gebruikt om ervoor te zorgen dat machine learning-modellen worden geïmplementeerd en soepel in productie draaien. Het gaat om praktijken zoals modelversiering, CI/CD voor ML , modelmonitoring en modelhertraining.

Hoewel zowel AIOps als MLOps het gebruik van kunstmatige intelligentie en machine learning in operationele contexten omvatten, hebben ze verschillende aandachtsgebieden. AIOps streeft ernaar IT-activiteiten en infrastructuurbeheer te optimaliseren en te automatiseren met behulp van AI, terwijl MLOps zich richt op het beheer en de implementatie van machine learning-modellen in productieomgevingen. Ze zijn in sommige gevallen complementair, omdat AIOps kan helpen ervoor te zorgen dat de onderliggende infrastructuur MLOps-praktijken ondersteunt, maar ze behandelen verschillende aspecten van technologie en activiteiten.

Waarom Pure Storage voor MLOps 

Het toepassen van MLOps-praktijken is cruciaal voor het behalen van succes in de huidige machine learning-projecten. MLOps zorgt voor efficiëntie, schaalbaarheid en reproduceerbaarheid in ML-projecten, waardoor het risico op storingen wordt verminderd en de algehele projectresultaten worden verbeterd.

Maar om MLOps met succes toe te passen, hebt u eerst een flexibele, AI-Ready Infrastructuur nodig die AI-orkestratie ondersteunt. Pure Storage biedt de producten en oplossingen die u nodig hebt om de grote datavereisten van AI-workloads bij te houden. Door gebruik te maken van Pure Storage verbetert u de implementatie van MLOps door snellere, efficiëntere en betrouwbaardere modeltraining mogelijk te maken. De integratie van Pure Storage-technologie draagt ook bij aan het optimaliseren van de algehele pijplijn voor machine learning, wat resulteert in verbeterde prestaties en productiviteit voor organisaties die zich bezighouden met datagestuurde initiatieven.