MLOps Platform
Платформа для разработки и внедрения проектов машинного обучения
Что такое MLOps
MLOps (machine learning operations) или МашОпс (операции машинного обучения) – это набор практик, направленных на то, чтобы сделать разработку и поддержку моделей машинного обучения эффективным и удобным. Область MLOps довольно молодая, при этом профессиональное сообщество сходится в том, что термин MLOps является обобщающим для лучших практик и направляющих принципов всего, что связано с машинных обучением.
Задачи MLOps Platform
Оркестрация ресурсов
Решение устанавливается в любое распределённое окружение и выполняет задачи распределения ресурсов для разработки машинного обучения, включая ресурсы на обучение и хранение моделей.
Оркестрация процессов
Платформа позволяет полностью автоматизировать процессы обучения и валидации моделей, а также процессы создания, обновления и валидации датасетов.
Оркестрация прав доступа
MPOps Platform позволяет гибко настраивать права доступа пользователям к различным ресурсам и артефактам проектов машинного обучения. Схема прав имеет ролевую модель.
Особенности MLOps Platform
Гибкость
Платформа построена на основании технологии Kubernetes, что позволяет запускать на ней большое количество различных инструментов машинного обучения. За счёт этой особенности, на платформе можно строить сложные системы MLOps, максимально точно отвечающие требованиям заказчика.
Независимость от инфраструктуры
Ядро платформы MLOps Platform может быть развёрнуто в любых распределенных окружениях: в публичных облаках, в приватных (на серверах заказчика), а также в гибридных окружениях.
Безопасность
Процессы в ядре платформы MLOps Platform запускаются в контейнерах (технология Docker), что обеспечивает взаимную независимость процессов различных пользователей. Кроме того, доступ к ресурсам и артефактом регламентируется ролевой моделью прав доступа.
Пример внедрения
MLOps Platform была внедрена в компании, которая занимается развитием и использованием синтетических данных для более эффективного применения технологий искусственного интеллекта.

До внедрения MLOps Platform компания использовала решение Kubeflow для всех процессов, связанных с MLOps.

Процесс перехода на платформу MLOps Platform включал в себя следующие этапы:

1) Развертывание кластера в существующей инфраструктуре команды ML разработчиков
2) Миграция команды с Kubeflow на MLOps Platform
3) Настройка инфраструктуры на AWS, включая распределение необходимых вычислительных мощностей
4) Развертывание кластера MLOps Platform на новой AWS инфраструктуре
5) Миграция данных и результатов вычислений из старого облака на AWS

Переход на MLOps Platform позволил:

1) Использовать AWS (глобального лидера в облачной AI/ML инфраструктуре) в качестве провайдера облачных вычислительных мощностей, которые обладают высокими показателями как масштабирования, так и надежности.
2) В первый месяцу использования MLOps Platform компания утроила продуктивность своего направления по машинному обучению, а также сэкономила значительную сумму расходов на оплату вычислительных мощностей.
3) MLOps Platform позволила масштабировать собственное решение компании по использованию синтетических данных
    Наши контакты
    Телефон: +79037369914
    Почта: help@mlopsplatform.ru
    ООО "Ди Вотер"
    Адрес: г. Москва, пер. Живарев, д.8/3