Η κατάσταση των MLOps το 2023

Καθώς οι εταιρείες αναζητούν τρόπους για να αυξήσουν την παραγωγικότητα και να βελτιώσουν την αποδοτικότητα, είναι σημαντικό να χρησιμοποιείτε τα σωστά εργαλεία Δεν αποδεικνύονται όλες οι μέθοδοι χρήσιμες.

Πριν από μερικά χρόνια, οι εταιρείες βασίζονταν αποκλειστικά στη μηχανική μάθηση, η οποία παρέχει σημαντικά οφέλη. Σήμερα, ένας μεγάλος αριθμός εταιρειών εφαρμόζουν τα MLOps ως το ισχυρό σχοινί που συνδέει τη μηχανική μάθηση και τα δεδομένα μαζί, επιτρέποντας στις εταιρείες να αναπτύσσουν γρήγορα νέα μοντέλα με τη μέγιστη ακρίβεια.

Η ενσωμάτωση τέτοιων λειτουργιών είναι μακρά, καθώς κάθε στάδιο περιλαμβάνει την εργασία μιας ομάδας επαγγελματιών που πρέπει να διασφαλίζουν την αποτελεσματικότητα κάθε διαδικασίας. Ωστόσο, ως αποτέλεσμα, οι οργανισμοί έχουν μια εντελώς νέα σειρά ευκαιριών για την επίλυση πολλών προβλημάτων.

Με απλά λόγια, MLOps είναι καταλύτης για τη χρήση της μηχανικής μάθησης. Οι εφαρμογές που βασίζονται σε αυτήν την τεχνολογία βοηθούν τους οργανισμούς να λύσουν μια μυριάδα προβλημάτων που σχετίζονται με το ανθρώπινο λάθος και την ποιότητα. Το επόμενο έτος, θα ακούσουμε περισσότερα νέα σχετικά με την ανάπτυξη και τη χρήση αυτής της τεχνολογίας.

Τι επιφυλάσσει το 2023 για τις εταιρείες που ενσωματώνουν MLOps;

Αξιοπιστία και Ποιότητα Δεδομένων

Οι ειδικοί γνωρίζουν καλά ότι πολλά εξαρτώνται από την ποιότητα των δεδομένων. Τα δεδομένα που θα χρησιμοποιηθούν επηρεάζουν άμεσα το αποτέλεσμα και οι οργανισμοί εξαρτώνται από αυτό το αποτέλεσμα. Το ίδιο ισχύει και για τα MLOps όπου η ποιότητα των δεδομένων μπορεί να επηρεάσει τα αποτελέσματα. Χρησιμοποιώντας αξιόπιστα στοιχείανα είστε σίγουροι ότι η εκπαίδευση θα είναι υψηλής ποιότητας.

Η υψηλή ποιότητα των δεδομένων βοηθά στην απλοποίηση των αγωγών ML. Τα τελευταία χρόνια, πολλοί ειδικοί έχουν επαληθεύσει ότι τα δεδομένα υψηλής ποιότητας βοηθούν στην απλοποίηση των αγωγών ML. Εάν τα δεδομένα είναι υψηλής ποιότητας, οι ειδικοί μπορούν εύκολα και γρήγορα να εντοπίσουν προβληματικά ζητήματα για να τα διορθώσουν άμεσα. Αυτό επηρεάζει το πόσο γρήγορα οι οργανισμοί μπορούν να επιταχύνουν την ανάπτυξη των αναπτύξεων μηχανικής μάθησης.

Μεταβλητότητα Δεδομένων

Ονομάζεται επίσης μετατόπιση δεδομένων, τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται στη μοντελοποίηση μπορούν να αλλάξουν με την πάροδο του χρόνου λόγω διαφόρων περιστάσεων. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε προβλήματα όπου το μοντέλο δεν εμφανίζει πλέον το ίδιο επίπεδο απόδοσης.

Τα δεδομένα ενδέχεται να αλλάξουν, για παράδειγμα, λόγω δυσλειτουργίας του αισθητήρα που συλλέγει τα δεδομένα. Εάν παρουσιαστεί αποτυχία ή έχει εγκατασταθεί μια νέα έκδοση του λογισμικού, μπορεί επίσης να προκύψει μετατόπιση δεδομένων. Πολλοί άλλοι παράγοντες, όπως η συμπεριφορά, τα δημογραφικά στοιχεία και οι μεταβαλλόμενες τάσεις στην αγορά μπορούν επίσης να προκαλέσουν μετατόπιση δεδομένων. Ως αποτέλεσμα, τα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύτηκε το μοντέλο δεν ταιριάζουν με τα δεδομένα που επεξεργάζεται στην παραγωγή. Το επόμενο έτος, μία από τις σημαντικές τάσεις θα είναι η δυνατότητα γρήγορου και ακριβούς προσδιορισμού των λόγων για το drift, ώστε να είναι δυνατή η ανάπτυξη ενός επιτυχημένου μοντέλου.

Η αξία των μοντέλων που χρησιμοποιούνται

Λαμβάνοντας υπόψη την επικράτηση της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης, οι ηγέτες των επιχειρήσεων θα πρέπει να αξιολογούν τακτικά τα μοντέλα που χρησιμοποιούν προκειμένου να παραμείνουν ανταγωνιστικοί. Η ακριβής μοντελοποίηση επηρεάζει την απόδοση, την ασφάλεια και τη φήμη πολλών οργανισμών. Χρησιμοποιώντας MLOps, θα είναι πολύ πιο εύκολο για έναν οργανισμό να παρακολουθεί θέματα και να βελτιώνει τα μοντέλα.

Προσέλκυση ειδικευμένων ειδικών

Καθώς ο αριθμός των οργανισμών που ενσωματώνουν MLOps θα αυξηθεί μόνο στο μέλλον, θα υπάρχει αυξανόμενη ζήτηση για καταρτισμένους επαγγελματίες που κατανοούν αυτήν την τεχνολογία. Για επιτυχημένη ενσωμάτωση, οι εταιρείες χρειάζονται επαγγελματίες όπως επιστήμονες δεδομένων, μηχανικούς δεδομένων, DevOps, αρχιτέκτονες ML, προγραμματιστές και πολλούς άλλους.

Επειδή η διαδικασία υλοποίησης και ανάπτυξης είναι χρονοβόρα, οι ειδικοί πρέπει να διασφαλίζουν ότι κάθε βήμα είναι καλά μελετημένο. Για να γίνει αυτό, χρειάζονται σχετική εμπειρία, καθώς και βαθιά γνώση σε αυτόν τον τομέα.

Αύξηση Επενδύσεων

Μπορούμε να περιμένουμε ότι η επένδυση στην τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθηση θα αυξηθεί μόνο τον επόμενο χρόνο. Ομοίως, οι επενδύσεις σε MLOps θα αυξηθούν ανάλογα.

Μερικά προβληματικά σημεία θα παραμείνουν

Οι εταιρείες που αποφασίζουν να αναπτύξουν και να ενσωματώσουν MLO γνωρίζουν από πρώτο χέρι ότι αυτή η διαδικασία έχει ορισμένα εμπόδια που πρέπει να ξεπεραστούν—εμπόδια που δεν θα επιλυθούν πλήρως τον επόμενο χρόνο.

Η ενοποίηση τεχνολογίας εξαρτάται από πολλά στοιχεία, συμπεριλαμβανομένης της πολυπλοκότητας του φόρτου εργασίας, της απόδοσης του διακομιστή, της επισκεψιμότητας των χρηστών και πολλά άλλα. Εξαιτίας όλων αυτών, μπορούμε να περιμένουμε να εμφανιστούν διάφορα συγκεκριμένα σημεία προβλημάτων.

Ποικιλία εργαλείων MLOps

Προς το παρόν, οι ειδικοί δεν μπορούν να συμφωνήσουν σχετικά με το ποια εργαλεία ή εφαρμογές MLOps να χρησιμοποιήσουν για να επιτύχουν το καλύτερο αποτέλεσμα. Οι εταιρείες μπορούν να στραφούν σε εργαλεία ανοιχτού κώδικα, ιδιόκτητα εργαλεία, SaaS και λύσεις εσωτερικής εγκατάστασης.

Κάθε ένα από αυτά τα εργαλεία έχει τόσο πλεονεκτήματα όσο και μειονεκτήματα. Οι οργανισμοί πρέπει να αξιολογήσουν μόνοι τους τους στόχους και τα προβλήματά τους για να επιλέξουν την καλύτερη λύση για αυτούς. Επιπλέον, οι οργανισμοί μπορούν να επιλέξουν είτε δημόσιους είτε υβριδικούς παρόχους cloud.

συμπέρασμα

Η ανάπτυξη των MLOps προχωρά με άλματα και όρια. Ένας τεράστιος αριθμός εταιρειών μηχανικής εκμάθησης αναδύεται, καθώς και ένας μεγάλος αριθμός εταιρειών που θέλουν να επωφεληθούν από τα MLOps για να αυξήσουν την παραγωγικότητα και την αποδοτικότητα. Ενώ η τεχνολογία σημειώνει πρόοδο, θα υπάρξουν ορισμένες συγκεκριμένες προκλήσεις που θα πρέπει να αντιμετωπίσουν οι εταιρείες το επόμενο έτος. Η δημοτικότητα της τεχνολογίας σημαίνει επίσης ότι θα υπάρξει ζήτηση για ειδικευμένους ανθρώπους και οι εταιρείες θα μπορούν να βελτιώσουν τα μοντέλα τους με βάση πιο ακριβή δεδομένα.