У світі сучасних технологій нові терміни та концепції з’являються практично щодня. Сьогодні ми поговоримо про MLOps та його відмінності від DevOps. MLOps та DevOps – два поняття, які активно використовуються у розробці та розгортанні програмного забезпечення та моделей машинного навчання. Розуміння відмінностей та подібностей між ними важливе для успішної реалізації проектів.
Що таке MLOps?
Визначення
MLOps, або Machine Learning Operations, є набором практик, які поєднують машинне навчання (ML) і операції (Ops) для забезпечення ефективного і стабільного розгортання моделей машинного навчання у виробничому середовищі.
Основні завдання MLOps
Основні завдання MLOps включають автоматизацію процесів машинного навчання, керування та моніторинг моделей, а також забезпечення якості даних. Ці завдання дозволяють організаціям швидше та якісніше розгортати моделі машинного навчання.
Компоненти MLOps
Автоматизація
Автоматизація відіграє ключову роль у MLOps. Вона включає автоматизацію підготовки даних, навчання моделей, тестування та розгортання. Автоматизація допомагає скоротити час та зменшити помилки під час розгортання моделей.
Моніторинг та управління моделями
Моніторинг та управління моделями включають відстеження продуктивності моделей у реальному часі, оновлення моделей та керування їх версіями. Це дозволяє підтримувати високу якість моделей та швидко реагувати на зміни.
Забезпечення якості даних
Якість даних є критичною для успіху машинного навчання. MLOps включає практики для забезпечення точності, повноти та актуальності даних, що сприяє покращенню якості моделей.
Переваги MLOps
Прискорення розгортання моделей
MLOps дає змогу значно прискорити процес розгортання моделей машинного навчання. Завдяки автоматизації та стандартизації процесів, компанії можуть швидше впроваджувати інновації.
Поліпшення якості моделей
Постійний моніторинг та управління моделями дозволяють підтримувати та покращувати якість моделей протягом усього їх життєвого циклу.
Зниження витрат
Автоматизація та ефективне управління ресурсами допомагають скоротити витрати на розробку та розгортання моделей машинного навчання.
Що таке DevOps?
Визначення
DevOps , або Development Operations, є набір практик, спрямованих на об’єднання розробки (Development) і операцій (Operations) для поліпшення якості та швидкості розгортання програмного забезпечення.
Основні завдання DevOps
Основні завдання DevOps включають автоматизацію процесів розробки та розгортання, покращення співпраці між командами розробки та операцій, а також забезпечення безперервної інтеграції та розгортання.
Компоненти DevOps
Безперервна інтеграція (CI)
Безперервна інтеграція включає автоматичне тестування та інтеграцію змін у коді, що дозволяє швидко виявляти та виправляти помилки.
Безперервне розгортання (CD)
Безперервне розгортання включає автоматичне розгортання оновлень на виробничі сервери, що прискорює впровадження нових функцій та виправлень.
Інфраструктура як код (IaC)
Інфраструктура як код дозволяє описувати інфраструктуру за допомогою коду, що робить управління ресурсами більш гнучким та масштабованим.
Переваги DevOps
Швидкість розробки
DevOps дозволяє значно прискорити процес розробки програмного забезпечення завдяки автоматизації та ефективному управлінню процесами.
Поліпшення співробітництва
Об’єднання команд розробки та операцій сприяє покращенню співробітництва та розуміння спільних цілей.
Підвищення надійності
Автоматичне тестування та розгортання дозволяють покращити якість програмного забезпечення та зменшити кількість помилок.
Подібності MLOps та DevOps
Автоматизація процесів
Як MLOps, так і DevOps активно використовують автоматизацію для підвищення ефективності та скорочення часу виконання завдань.
Культура співробітництва
Обидві практики наголошують на важливості співпраці між різними командами для досягнення спільних цілей.
Використання CI/CD
Безперервна інтеграція та розгортання є ключовими компонентами як MLOps, так і DevOps, сприяючи прискоренню розробки та розгортання.
Відмінності між MLOps та DevOps
Цілі і завдання
Хоча обидві практики спрямовані на покращення розробки та розгортання, MLOps фокусується на моделях машинного навчання, тоді як DevOps орієнтований на програмне забезпечення загалом.
Інструменти та технології
Для реалізації MLOps та DevOps використовуються різні інструменти та технології. MLOps включає спеціалізовані інструменти для роботи з моделями машинного навчання, такі як TensorFlow Extended та Kubeflow, тоді як DevOps використовує інструменти для автоматизації процесів розробки, такі як Jenkins та Docker.
Підхід до даних
MLOps надає великого значення якості даних та їх підготовці для навчання моделей, тоді як у DevOps акцент робиться на управлінні інфраструктурою та процесами розробки.
Ключові технології та інструменти MLOps
TensorFlow Extended (TFX)
TFX – це платформа для створення та розгортання моделей машинного навчання на основі TensorFlow. Вона забезпечує автоматизацію та керування всіма етапами життєвого циклу моделей.
Kubeflow
Kubeflow – це відкрита платформа для розробки, розгортання та керування робочими процесами машинного навчання на Kubernetes.
MLflow
MLflow – це платформа з відкритим вихідним кодом, призначена для управління життєвим циклом моделей машинного навчання, включаючи їхнє навчання, розгортання та моніторинг.
Ключові технології та інструменти DevOps
Jenkins
Jenkins – це інструмент для безперервної інтеграції, який дозволяє автоматизувати процес складання та тестування програмного забезпечення.
Docker
Docker — це платформа для створення та розгортання контейнерів, яка спрощує керування додатками та їх залежностями.
Kubernetes
Kubernetes – це система оркестрації контейнерів, яка дозволяє автоматизувати розгортання, масштабування та керування контейнеризованими додатками.
Реальні приклади використання MLOps
Компанії зі сфери охорони здоров’я
Компанії зі сфери охорони здоров’я використовують MLOps для розробки та розгортання моделей машинного навчання, які допомагають у діагностиці захворювань та персоналізованому лікуванні пацієнтів.
Фінансові установи
Фінансові установи застосовують MLOps для створення моделей, які прогнозують ринкові тенденції, аналізують ризики та виявляють шахрайські операції.
Рітейл
У рітейлі MLOps використовується для аналізу купівельної поведінки, прогнозування попиту та оптимізації ланцюжків поставок.
Реальні приклади використання DevOps
Технологічні компанії
Технологічні компанії широко використовують DevOps для прискорення розробки та розгортання нових функцій, покращення якості програмного забезпечення та підвищення надійності систем.
Онлайн-платформи
Онлайн-платформи застосовують DevOps для забезпечення стабільної роботи сервісів, швидкого впровадження оновлень та покращення користувальницького досвіду.
Виробничі підприємства
Виробничі підприємства використовують DevOps для автоматизації процесів управління виробництвом, покращення якості продукції та підвищення ефективності роботи.
Висновок
MLOps та DevOps – це дві потужні методології, які допомагають організаціям покращити процеси розробки та розгортання. Незважаючи на їх подібність у використанні автоматизації та культурі співробітництва, вони мають різні цілі та застосовуються в різних контекстах. Розуміння цих відмінностей допомагає вибрати найбільш підходящий для конкретних завдань.
Часті питання (FAQ)
Що таке MLOps?
MLOps (Machine Learning Operations) – це набір практик для автоматизації та управління життєвим циклом моделей машинного навчання.
Чим відрізняється MLOps від DevOps?
MLOps фокусується на моделях машинного навчання, тоді як DevOps орієнтований програмне забезпечення загалом. Вони використовують різні інструменти та методи для досягнення своїх цілей.
Які переваги дає використання MLOps?
Переваги MLOps включають прискорення розгортання моделей, покращення їх якості та зниження витрат на розробку та управління.
Які інструменти використовують у MLOps?
Популярні інструменти MLOps включають TensorFlow Extended (TFX), Kubeflow та MLflow.
Які інструменти використовують у DevOps?
Основні інструменти DevOps включають Jenkins, Docker та Kubernetes.