Концепції MLOps і DevOps набирають обертів у технологічній індустрії, що швидко розвивається. Що являють собою ці концепції та чим вони відрізняються? У цій статті ми розглянемо відмінності між MLOps і DevOps і проллємо світло на їхні унікальні функції в рамках розробки програмного забезпечення.
У міру інтеграції ШІ та машинного навчання (ML) у повсякденні технології ми очікуємо значного зростання кількості пристроїв із підтримкою ШІ та ML. Про цю тенденцію свідчать вихід на ринок Galaxy AI від Samsung і плани Apple щодо впровадження функцій генеративного ШІ в iPhone 16, що готується до випуску.
Автомобільна промисловість не відстає: компанія Volkswagen інтегрувала ChatGPT у свій голосовий помічник IDA для майбутніх моделей.
Сучасні споживачі вимагають негайного доступу до інформації, продуктів і послуг, що скорочує час, необхідний для того, щоб привернути й утримати їхню увагу. Ті, кому потрібна допомога у швидкій адаптації, ризикують відстати.
Саме тут інтелектуальна автоматизація стає стратегічною перевагою, виступаючи в ролі невтомного помічника, який оптимізує процеси, усуває перешкоди і прискорює роботу. І DevOps, і MLOps перебувають в авангарді цієї революції автоматизації.
За даними Statista, 2022 року DevOps стала провідною методологією розробки програмного забезпечення в усьому світі, а 47 % учасників опитування використовували модель DevOps або DevSecOps.
Штучний інтелект – це вже не футуристична концепція, а поточна реальність, що має помітний вплив. Для бізнесу це означає, що освоєння автоматизації, головним чином за допомогою спеціалізованих MLOps і DevOps-сервісів, має важливе значення для процвітання в технологічно орієнтованому середовищі. Розгляньмо цю тему детальніше.
Короткий огляд MLOps
MLOps, або операції машинного навчання, включають методології, які покращують весь життєвий цикл моделей машинного навчання, натхненні принципами DevOps. MLOps долає розрив між складними етапами розробки, розгортання та постійного моніторингу моделей.
Щоб повною мірою оцінити MLOps та його переваги, необхідно розглянути, як розвиваються проекти машинного навчання від створення моделі. Починається все з встановлення фундаментальних практик, таких як вибір джерел даних, визначення місця зберігання моделі, моніторинг проблем тощо. Звідси можна починати будувати конвеєр машинного навчання.
Стандартний цикл обробки даних ML містить такі етапи:
- Виконання процесу ухвалення рішень: Співпраця з наукою про дані та інженерними командами для розробки алгоритмів, які аналізують дані, виявляють закономірності та роблять прогнози.
- Валідація в процесі обробки помилок: Перевірка точності прогнозів на відомих прикладах і коригування залежно від величини помилки.
- Розроблення характеристик для швидкості та точності: Управління атрибутами даних у сховищі ознак для прискорення навчання моделі, що може включати зміну ознак для підвищення продуктивності та точності.
- Ініціювання оновлень та оптимізація: Оновлення процесу ухвалення рішень і перенавчання ML-моделі для наближення до бажаних результатів.
- Ітерація: Безперервно повторюйте процес конвеєра до досягнення поставлених цілей.
MLOps сприяє безперешкодній співпраці між вченими, які вивчають дані, інженерами DevOps та іншими зацікавленими особами, які беруть участь у виробництві ML. Його мета – поліпшити співпрацю, прискорити розробку моделей і забезпечити безперервний моніторинг. MLOps може спрямовувати компанії в умовах мінливого ландшафту машинного навчання, пропонуючи ефективні та якісні рішення в галузі ШІ та машинного навчання.
Найважливіші переваги впровадження MLOps
Прискорена готовність до виходу на ринок
MLOps підвищує швидкість розробки ML та інтеграції моделей завдяки конвеєрам безперервної інтеграції та доставлення (CI/CD), які усувають необхідність у виконанні завдань вручну і сприяють швидкому проведенню ітерацій.
Підвищене масштабування та ефективність
MLOps сприяє стабільній роботі рішень машинного навчання шляхом автоматизації таких важливих завдань, як перевірка, моніторинг, перенавчання і переоцінка моделей. Інженери MLOps вміють тонко налаштовувати інфраструктуру й оптимізувати робочі процеси, що допомагає швидко виявляти й усувати потенційні проблеми. Такий проактивний підхід забезпечує масштабованість і підвищує загальну ефективність операцій машинного навчання.
Збільшення рентабельності інвестицій
Впровадження MLOps може значно збільшити вплив проєктів із машинного навчання на підсумковий прибуток вашого бізнесу. Організації можуть домогтися вищої рентабельності інвестицій шляхом оптимізації використання ресурсів, автоматизації управління моделями, вдосконалення процесів машинного навчання і підвищення точності ML-моделей. Така оптимізація скорочує час виходу на ринок і підвищує рентабельність і бізнес-цінність ініціатив у сфері машинного навчання.
Відмінність MLOps від DevOps
У сфері розробки програмного забезпечення і MLOps, і DevOps націлені на оптимізацію і поліпшення операцій. Вони приділяють першочергову увагу автоматизації та підкреслюють важливість моніторингу та зворотного зв'язку для оптимальної роботи моделі та застосунку.
Крім того, інструменти MLOps часто добре інтегруються з наявними ланцюжками інструментів DevOps, як-от Jenkins, Terraform або Helm, що полегшує включення MLOps у ширші процеси DevOps.
Попри схожість, MLOps і DevOps мають різні фокуси. DevOps покращує співпрацю між командами розробки та експлуатації в рамках традиційної розробки програмного забезпечення. Його основна мета – оптимізувати й автоматизувати різні етапи розроблення програмного застосунку – від створення і тестування до розгортання.
І навпаки, MLOps поширює ці принципи на машинне навчання, розв'язуючи унікальні проблеми ML-моделей, як-от контроль версій, відтворюваність і управління життєвим циклом. Ось більш детальний погляд на деякі з їхніх відмінностей:
- Версіонування: DevOps фокусується на коді та пов'язаних із ним елементах із простим процесом відстеження. MLOps, що займається природними експериментами, відстежує різні елементи, як-от набори даних і алгоритми, що ускладнює процес.
- Тестування: Тестування DevOps забезпечує функціональність, надійність і продуктивність у рамках традиційного програмного циклу. Тестування MLOps йде далі, оцінюючи продуктивність моделі на різних наборах даних і в реальних сценаріях.
- Моніторинг: Моніторинг DevOps спрямований на забезпечення продуктивності програмного забезпечення протягом усього його життєвого циклу. Моніторинг MLOps необхідний для динамічної природи моделей машинного навчання, що підтримують безперервну адаптацію і перенавчання в міру зміни даних.
Розуміння цих відмінностей вкрай важливе для організацій, що перебувають на стику розроблення програмного забезпечення і машинного навчання. Правильні принципи можуть поліпшити співпрацю, прискорити цикли розроблення і забезпечити надійне розгортання програмних додатків і моделей машинного навчання.
Висновки
Злиття ШІ, машинного навчання й розробки програмного забезпечення змінить бізнес-операції в технологічному майбутньому. Хоча MLOps і DevOps мають спільні принципи, вони пропонують різні фокуси, орієнтовані на розв'язання завдань традиційного програмного забезпечення та моделей машинного навчання відповідно. Тонке розуміння обох методологій дає змогу компаніям досягти успіху в цьому динамічному ландшафті, забезпечуючи безперешкодне розгортання програмного забезпечення та моделей машинного навчання.