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 быть одним из них, даже не расширяя инженерную команду.
Получить консультацию
Вы можете быть одним из них, 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 так же сложно, как решать одноцветные паззлы. Мы знаем это, потому что каждый день пытаемся выводить на рынок революционные продукты ИИ.
Если вы знакомы с лучшими практиками машинного обучения, то знаете, что для масштабирования нужны повторяемые, непрерывные и автоматизированные процессы. Но этого сложно достичь, когда 95% продуктивного времени ваших ML-команд уходит на настройку и обслуживание инфраструктуры.
MLOps платформа поможет изменить ситуацию в вашу пользу – эта платформа была создана нами для того, чтобы вы могли быстро и легко начать работать над вашими проектами машинного обучения.
Если вы знакомы с лучшими практиками машинного обучения, то знаете, что для масштабирования нужны повторяемые, непрерывные и автоматизированные процессы. Но этого сложно достичь, когда 95% продуктивного времени ваших ML-команд уходит на настройку и обслуживание инфраструктуры.
MLOps платформа поможет изменить ситуацию в вашу пользу – эта платформа была создана нами для того, чтобы вы могли быстро и легко начать работать над вашими проектами машинного обучения.
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 неё 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. И это только если говорить о шаге разработке.
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. И это только если говорить о шаге разработке.
Без какого-либо контроля за их состоянием, пережившие процесс модели все ещё ломаются в производственной среде. И вашей команде нужно возвращаться к ужасному первому шагу подготовки данных и интеграции очередного набора инструментов, которые могут помочь (а могут и не помочь) наконец-то запустить долгострадающий 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 пытается принести этот опыт командам по анализу данных:
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 унифицированным 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
Знайте, 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
ООбучение 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.