Эксплуатация моделей (ModelOps)

Вот важная новость с фронта ИИ: ph_piter 2 минуты назад Эксплуатация моделей (ModelOps) 18 мин 4 Блог компании Издательский дом «Питер» R * Машинное обучение * DevOps * Привет, Хаброжители! Сегодня мы поделимся с вами отрывком из книги: "Современная бизнес-аналитика. Увеличьте ценность данных с помощью Python и R".

Статья посвящена ModelOps — набору практик для эффективного развертывания и эксплуатации моделей машинного обучения. Вы узнаете, как организовать полный жизненный цикл модели: от оценки и мониторинга до переобучения. В материале приведены практические примеры создания приложений для пакетной и онлайн-оценки с помощью R Shiny и Python Streamlit, а также дашборда для мониторинга производительности в реальном времени.

Технические детали

ModelOps (операции с моделями, или их эксплуатация) — набор практик, нацеленных на надежное и эффективное развертывание и поддержание аналитических моделей машинного обучения в реальных приложениях. Мало разработать точную и надежную модель — нужно еще успешно ее развернуть в производственной среде, для чего необходимо учесть множество нюансов эксплуатации. Суть в следующем: если аналитическая модель не развернута или не используется, организация не получает от нее никакой выгоды.

Обзор ModelOpsНадежная работа моделей в технических производственных средах обеспечивается через наблюдение их производительности, выявление аномалий и при необходимости запуск нового цикла обучения. Техническая производственная среда — это операционная инфраструктура, в которой развертываются и выполняются программные приложения или аналитические модели для использования в реальных условиях. Она включает аппаратное и программное обеспечение, сети и конфигурации, необходимые для непрерывной работы и эффективного функционирования этих приложений.

Для внедрения модели в технической производственной среде бизнесаналитикам может потребоваться сотрудничество с техническими командами. Рассмотрим компоненты этой среды. Вычислительные ресурсыДостаточная вычислительная мощность и объем памяти для эффективного функционирования модели, обработки больших наборов данных и поддержки одновременных запросов пользователей.

Отраслевые последствия

Программная средаПрограммный стек, необходимый для запуска модели, включая языки программирования, библиотеки, фреймворки и среды выполнения, такие как Python, R, TensorFlow или PyTorch. Надежные конвейеры данных для приема, предварительной обработки и преобразования входных данных, необходимых для модели. Сюда входят процессы извлечения данных, очистки, нормализации и разработки новых признаков.

Инфраструктура для внедрения моделиСистема для размещения и внедрения обученной модели конечными пользователями или приложениями, часто реализуемая с использованием таких технологий, как REST API, микросервисы или платформы бессерверных вычислений. Мониторинг и ведение журналаМеханизмы для мониторинга производительности и поведения модели в режиме реального времени, включая такие показатели, как точность, задержка, пропускная способность и использование ресурсов.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.