Комплексные услуги MLOps
Усильте свою инфраструктуру разработки машинного обучения экспертизой удалённой MLOps-команды.
Сейчас все хотят стать героями машинного обучения, но лишь немногие технические лидеры знают, как без дополнительных забот (и неловких разговоров с генеральным директором) превратить ИИ-проект из концепции в рабочий продукт.
Вы можете стать таким героем, даже не расширяя инженерную команду.
Получить консультацию
Вы можете стать таким героем, даже не расширяя инженерную команду.
До MLOps платформы:
Развёртывание каждой модели машинного обучения — это мучительная борьба. Команда специалистов по анализу данных находится в постоянном напряжении из-за того, что модели дают сбои. Инфраструктура настраивается долго, контроль версий отсутствует, и вы не можете масштабировать свои ИИ-проекты. Ситуация в целом начинает напоминает огромную пропасть.
С MLOps платформой:
Погодите, а где же хаос? Вся облачная и локальная инфраструктура полностью настроена и готова к использованию. Развёртывание пайплайнов частично автоматизировано. Среда разработки аккуратно интегрирована. Данные очищаются, проверяются и подготавливаются к новой итерации обучения. Вашей команде по анализу данных остаётся только изучать новые идеи.
Внедрение проектов машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL) в производство можно сравнить с решением однотонного пазла – это крайне монотонная и сложная с технической точки зрения задача. Мы знаем это, потому что каждый день пытаемся выводить на рынок революционные продукты ИИ.
Если вы знакомы с лучшими практиками машинного обучения, то понимаете, что для масштабирования нужны повторяемые, непрерывные и автоматизированные процессы. Чего сложно достичь, когда 95% продуктивного времени ваших ML-команд уходит на настройку и обслуживание инфраструктуры.
MLOps платформа изменит ситуацию в вашу пользу – эта платформа была создана нами для того, чтобы вы могли работать над своими проектами машинного обучения быстро и легко.
Если вы знакомы с лучшими практиками машинного обучения, то понимаете, что для масштабирования нужны повторяемые, непрерывные и автоматизированные процессы. Чего сложно достичь, когда 95% продуктивного времени ваших ML-команд уходит на настройку и обслуживание инфраструктуры.
MLOps платформа изменит ситуацию в вашу пользу – эта платформа была создана нами для того, чтобы вы могли работать над своими проектами машинного обучения быстро и легко.
Расскажите подробнее, что такое MLOps?
Machine Learning Operations (MLOps) решает проблемы на всех этапах жизненного цикла моделей машинного обучения. Это достигается путём объединения проверенных подходов DevOps с передовыми практиками управления данными и создания воспроизводимой структуры для разработки, тестирования и развёртывания моделей. С помощью платформы вы сможете поставлять новые модели так же, как и любые другие приложения.
Вы уже знаете, как обычно происходит работа со среднестатистическим проектом машинного обучения. Пайплайны взламываются вместе с нестабильными скриптами. О непрерывном тестировании можно даже не заикаться. Совместная работа беспорядочна, так как данные и фрагменты кода постоянно теряются из-за проблем с контролем моделей. Речь идет всего лишь о первом этапе разработки.
Вы уже знаете, как обычно происходит работа со среднестатистическим проектом машинного обучения. Пайплайны взламываются вместе с нестабильными скриптами. О непрерывном тестировании можно даже не заикаться. Совместная работа беспорядочна, так как данные и фрагменты кода постоянно теряются из-за проблем с контролем моделей. Речь идет всего лишь о первом этапе разработки.
Без какого-либо контроля за их состоянием, пережившие процесс модели все ещё ломаются в производственной среде. И вашей команде нужно возвращаться к ужасному первому этапу подготовки данных и интеграции очередного набора инструментов, которые могут помочь (а могут и не помочь) наконец-то запустить многострадальный проект.
Тем временем в соседней комнате сидит довольная команда разработчиков. Их работа происходит быстро и скоординированно благодаря практикам постоянной поставки/постоянной интеграции (CI/CD) с автоматическим тестированием, развёрнутым на самых важных контрольных точках. Приложения прекрасно помещаются в свои контейнеры и проходят по пайплайну, как нож по маслу.
Тем временем в соседней комнате сидит довольная команда разработчиков. Их работа происходит быстро и скоординированно благодаря практикам постоянной поставки/постоянной интеграции (CI/CD) с автоматическим тестированием, развёрнутым на самых важных контрольных точках. Приложения прекрасно помещаются в свои контейнеры и проходят по пайплайну, как нож по маслу.
MLOps предоставляет командам по анализу данных следующие решения:
Обеспечение более эффективного сотрудничества при планировании и разработке.
Повышенная воспроизводимость обучения, настройки и развертывания моделей.
Повышенная масштабируемость благодаря горячим клавишам доступа к необходимым инструментам и ресурсам.
Обеспечение непрерывности производственного процесса.
Основные принципы MLOps
Автоматизированная подготовка данных и управление ими
Полная интеграция и проверка данных
Совместные рабочие области с единым управлением
Установка библиотек, блокнотов и фреймворков одним щелчком мыши
Быстрая репликация и переобучение моделей
Проверенные и автоматизированные пайплайны
Масштабируемое выделение ресурсов
Быстрая настройка, обучение и тестирование моделей
Преимущества MLOps
Быстрый вывод новых моделей на рынок
Поскольку большая часть предварительной подготовки уже завершена и автоматизирована, ваша команда может полностью сосредоточиться на создании жизнеспособных моделей машинного обучения.
Полная наглядность и воспроизводимость
Вы будете точно знать, что именно работает и когда нужно переобучать модели, используя среду версионирования и инструменты для создания, оценки и сравнения производительности моделей.
Снижение риска сбоев
Устранение разрыва в коммуникации между исследовательской и производственной средами с помощью реестра, содержащего подробные описания всех метаданных моделей.
Ускорение экспериментов
Когда жизнеспособные модели можно воспроизводить в несколько щелчков и разворачивать полуавтоматически, у вас наконец-то появляется время для реализации новых проектов.
Как MLOps улучшает каждый этап жизненного цикла моделей машинного обучения
Жизненный цикл моделей машинного обучения охватывает подготовку данных, управление, обучение модели, оценку, выкладку и мониторинг. Обычно на каждом этапе вы пытаетесь уследить за многими вещами одновременно (и изо всех сил надеетесь, чтобы ни одна из них не сломалась). Цель MLOps — освободить вас от этого жонглирования и превратить его в один непрерывный скоординированный поток.
Подготовка и управление данными
Ручная подготовка и обработка данных могут отнимать до 80% рабочего времени вашей команды. Хотя MLOps не сможет улучшить качество ваших данных, он может помочь вам лучше справляться с ними.Метод MLOps: создание автоматизированного пайплайна подготовки и управления данными.
Как мы это делаем в MLOps платформе:
Программируем оффлайн-извлечение или пакетную выборку из целевого источника данных.
Автоматизируем проверку и очистку данных по заданной схеме.
Автоматически распределяем проверенные данные в наборы для обучения и валидации.
Создаём feature store - каталог для организации готовых характеристик.
Обучение моделей
Обучение моделей может стать довольно хаотичным, если вы не можете должным образом группировать сгенерированные артефакты и многочисленные ветки кода и управлять ими. Когда ни одна их этих вещей не регистрируется, не сохраняется и не версионируется, производительность команды резко падает.
Метод MLOps: автоматизирование версионирования и управления метаданными.
Как мы это делаем в MLOps платформе:
Выбираем набор систем контроля версий, не зависящих от хранилища и адаптированных для ML-процессов.
Интегрируем их в платформу и настраиваем.
Убеждаемся, что метаданные из новых итераций обучения автоматически фиксируются в системе контроля версиями.
Создаём хранилище метаданных, чтобы собирать важную информацию для дальнейшего анализа.
Оценка моделей
Ручное тестирование моделей — неблагодарная работа и верный способ упустить важные показатели производительности, особенно при тестировании на разных сегментах данных. Но это решающий шаг для запуска проекта в производство.
Метод MLOps: автоматизация оценки модели и последующего переобучения.
Как мы это делаем в MLOps платформе:
Настраиваем структуру для мониторинга и проверки модели, используя выбранный инструментарий.
Обеспечиваем автоматический сбор всех важных данных о производительности при каждом запуске модели.
Записываем и сохраняем всё самое важное для лёгкости воспроизведения.
Создаём специальные триггеры для запуска предварительного обучения в случае неудовлетворительного качества работы модели.
Выкладка моделей
Менее 10% моделей машинного обучения доходят до успешного развёртывания — часто потому, что ваша исследовательская группа не может должным образом передать модель в производство. Вы можете решить эту проблему с помощью MLOps.
Метод MLOps: облачное развёртывание «Model as a Service».
Как мы это делаем в MLOps платформе:
Определяемся с оптимальной структурой для упаковки модели как службы API.
Или выбираем и настраиваем контейнерную службу для развёртывания.
Создаём готовый к производству репозиторий моделей.
И создаём реестр моделей, в котором хранятся все необходимые метаданные.
Мониторинг моделей
Мониторинг моделей — такое тоже есть? Если вы не следите за производительностью своей модели в реальных условиях, вы легко можете пропустить огромный концептуальный дрейф, приближающийся в совсем недалёком будущем.Метод MLOps: автоматический мониторинг модели и автоматические триггеры для переобучения.
Как мы это делаем в MLOps платформе:
Выбираем оптимальный агент для мониторинга модели в реальном времени.
Настраиваем его на регистрацию аномалий, обнаружения концептуального дрейфа и контроль точности модели.
Добавляем дополнительные меры для оценки потребления ресурсов моделью.
Указываем триггеры переобучения и настраиваем оповещения.
Почему выбирают платформу MLOps
Наши услуги MLOps покрывают сразу две потребности: отдельную SaaS MLOps платформу и опытную команду MLOps.
Быстрый старт
Настроив инфраструктуру и рабочие процессы, ваша команда сможет немедленно приступить к действиям и оставаться продуктивной.
Воспроизводимые эксперименты
Повторяйте и анализируйте эксперименты в конкретных условиях благодаря нашему функционалу по отслеживанию экспериментов.
Гибкий набор инструментов MLOps
Объедините лучшие в своем деле инструменты ос множеством библиотек на одной платформе.
Снижение ССВ для ML проектов
С MLOps платформой вы сможете выполнять операции в облаке, локально или в гибридных средах, без привязки к поставщику конкретных облачных сервисов.
Эффективное сотрудничество
Ваша команда сможет легко собирать и анализировать данные, модели и результаты, аккуратно сохранённые и организованные нами.
Высшая безопасность
Мы используем герметичные протоколы шифрования для защиты всех данных в облаке, что обеспечивает безопасность их интеграции.
Получите MLOps-консультацию
Наша команда с радостью поможет разобраться с любыми вопросами, касающимися интеграции практик MLOps в вашей организации. Первая 15-минутная консультация покажет вам общее направление, в котором стоит двигаться и основные аспекты, на которых стоит сфокусироваться.