MLOps; Veriye dayalı yolda bir kısayol
MLOps nedir?
MLOps, Makine Öğrenimi İşlemleri anlamına gelir ; Makine öğrenimi mühendisliğinin temel işlevlerinden biri , makine öğrenimi modelleri oluşturma , bunları sürdürme ve izleme sürecini basitleştirmeye odaklanır . Bu özellikleriyle kuruluşların yapay zeka, makine öğrenmesi ve veri bilimini uygulama yolunu kolaylaştırıyor.
MLOps’tan bahsederken bu aracın isimlendirilmesinde bir tolerans olduğunu dikkate almamız gerekiyor. Aslında bu araç sadece makine öğrenmesi süreçlerine yönelik değil. Bu nedenle bu aracın adının başında iki harf ML veya Machine Learning görünür çünkü makine öğrenimi endüstrisindeki diğer her şeyden daha etkilidir.
Neden MLOps’a ihtiyacımız var?
Kuruluşların yapay zeka kullanımı alanında başlattıkları faaliyetler iki şekilde gerçekleşmektedir:
- Bazı kuruluşlar, veri analizi ve yapay zeka ekiplerini konuşlandırarak analitik motorlar üretir
- Bazı kuruluşlar bunu dışarıdan temin ediyor.
Birinci grupta genellikle ekipler ve bireyler arasında standart veya aynı araç ve teknolojinin bulunmaması, kurumun işleme ve depolama altyapısının analitik motorların üretimi doğrultusunda optimum şekilde kullanılamaması, CI’nın otomatikleştirilmesinin imkansızlığı gibi pek çok sorun vardır. /CD süreçleri ve buna benzer pek çok durumda veriyi kullanma sürecinin kendileri için zor, maliyetli ve zaman alıcı olduğuyla karşı karşıya kalıyorlar. Bu küçük ve büyük sorunların varlığı nedeniyle işletmelerin MLOps araçlarının uygun bir kombinasyonunu kullanmaları önerilir.
Bu açıklama ile işletmelerin MLOps’a aşağıdaki 4 ana nedenden dolayı ihtiyacı vardır:
- Modellerin dağıtımıyla ilgili sorunlar
- Model izleme sorunları
- Modellerin yaşam döngüsü yönetimiyle ilgili sorunlar
- Model yönetim sorunları
MLOps, makine öğrenimi yaşam döngüsünün test edilmesini, yinelenmesini ve sürekli olarak iyileştirilmesini içerir. Aslında bu döngü, veri toplama, veri hazırlama, model eğitimi, model kurulumu, model konuşlandırma, model izleme, açıklanabilirlik ve daha fazlası gibi karmaşık bileşenleri içerir; Aynı zamanda farklı ekiplerin işbirliğini de gerektirir. Bu noktada makine öğrenimi projelerinin yaşam döngüsünü biraz daha detaylı incelemek istiyoruz.
Makine öğrenimi projelerinin yaşam döngüsü
Bir projeye başlamak için öncelikle iş hedefleri ve makine öğrenmesi probleminin çerçevesi tanımlanır. Daha sonra projenin yazılım aşamalarına geliyoruz.
İlk adım: Sorunun tanımlanması
Bu projede hangi iş zorluklarını ve hedeflerimizin neler olduğunu çözmeyi amaçlıyoruz.
İkinci aşama: veri toplama ve işleme
Makine öğrenimi projelerinin başarılı olması için doğru verileri toplamamız gerekiyor. Veri miktarının yanı sıra kalitesi ve güncelliği de yapay zeka modelinin çıktısının doğruluğunu arttırabilmektedir. Bu nedenle veri toplamanın farklı zaman aralıklarında tekrarlanması gerekmektedir.
Üçüncü adım: model öğrenme
Makine öğrenmesi projelerinin yaşam döngüsündeki en önemli ve zaman alıcı adımlardan biri model öğrenme sürecidir. Bazı metaparametrelerin de ayarlanması gerekebileceği göz önüne alındığında bu işlem farklı metaparametreler için birkaç kez yapılabilir. Öğrenme sonrasında model testi de bu aşamada yapılır.
Dördüncü aşama: kuruluş
Bu noktada model hizmete hazırdır. Modelin kullanım yüküne göre birden fazla sunucuya dağıtılması gerekebilecek ve zamanla bu sunucuların sayısı artıp azalacaktır.
Beşinci adım: izleme
Bu izlemenin doğası diğer yazılım projelerinden farklıdır. Tipik post prodüksiyon yazılım projelerinde ürünün kullanım için bir süre sınırı yoktur. Ancak makine öğrenimi projelerinde zaman geçtikçe yeni verilerin üretilmesiyle ürünün kalitesi düşebilir ve üretilen verilerin dağıtımı hatta öğrenme işlevi bile değişebilir. Bu nedenle ürünün kalitesinin sürekli kontrol edilmesi ve öğrenme modelinin belirli zamanlarda yeni verilerle tekrarlanması gerekir. Sürekli eğitim olarak adlandırılan bu konu CI/CD’nin yanına yerleştirilmiştir ve bu nedenle makine öğrenimi projelerinde CI/CD/CT’ye sahibiz.
MLOps’un kullanım alanları nelerdir?
MLOps, veri toplama, veri depolama, özellik ve model, veri iyileştirme, gereksinim mühendisliği, özellik mühendisliği, veri mühendisliği, model mühendisliği , model testi ve doğrulama, model kurulumu ve kurulumu, model CI alanlarında kullanılabilecek bir araçtır. /CD akışı, veri ve kod, izleme ve tetikleme (İzleme & Tetikleme) ve bir işleme platformu ve merkezi depolama sağlama ve analitik motorların geliştirme sürecinde rol oynamasını kolaylaştırır.
MLOps, makine öğrenimi ve yapay zeka çözümlerinin oluşturulması ve kalitesinin değerlendirilmesi için uygun bir yaklaşımdır. Bu yaklaşımla veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri, ML modellerinin uygun şekilde izlenmesi, doğrulanması ve yönetilmesiyle sürekli entegrasyon ve dağıtım (CI/CD) uygulamalarını uygulayarak işbirliği yapabilir ve model geliştirme ve oluşturmayı hızlandırabilir. Peki MLOps’un işletmeler için avantajları nelerdir?
MLOps kullanmanın en önemli avantajları nelerdir?
Veri odaklı bir yaklaşıma sahip büyük kuruluşlarda MLOps kullanımı, veri bilimi projelerinin başarılı bir şekilde devreye alınmasında kritik bir bileşendir. MLOps altyapısı, kuruluşların ve yöneticilerin yapay zeka ve makine öğrenimi ile ilgili projeleri daha düşük maliyet, daha yüksek doğruluk ve üretkenlikle ve farklı ekiplerin daha iyi işbirliğiyle yönetmesine ve tamamlamasına yardımcı olur.
Verim:
MLOps, veri ekiplerinin daha hızlı model geliştirmesine, daha yüksek kaliteli makine öğrenimi modelleri üretmesine ve daha hızlı dağıtımlar sunmasına olanak tanır.
Ölçeklenebilirlik:
MLOps, entegrasyon, sürekli teslimat ve sürekli dağıtım için binlerce modelin izlenebildiği, kontrol edilebildiği ve yönetilebildiği daha fazla ölçeklenebilirlik ve yönetilebilirlik sağlar.
Risk azaltma:
Makine öğrenimi modelleri genellikle denetleyici inceleme ve sapma kontrolü gerektirir. MLOps, daha fazla şeffaflık ve bu tür taleplere daha hızlı yanıt verilmesini sağlayarak organizasyonel veya sektör politikalarına daha fazla uyum sağlar.
MLOps’u kullanma nedenlerini ve avantajlarını anlattığımıza göre şimdi özelliklerini tanıyalım.
MLOps’un en önemli özellikleri nelerdir?
MLOps’un en önemli özellikleri şunlardır:
Bina ve eğitim modelleri üzerinde tam kontrol
Veri arama, model seçimi, özellik mühendisliği, model eğitimi, son dağıtım, modellerin zaman içindeki performansının takip edilmesi vb. dahil olmak üzere makine öğreniminin farklı aşamalarının entegre yönetimi.
bütünlük
TensorFlow, PyTorch, scikit-learn gibi çeşitli araçlarla koordinasyon ve çeşitli formatlarda çıktı alma
Kubernetes ile sorunsuz entegrasyon
Kaynakları yönetmek, modelleri dağıtmak ve öğrenme etkinliklerini izlemek için Kubernetes’i kullanarak Kubernetes ile entegrasyon ve uçtan uca bir çözüm oluşturma
Modellerin kolay dağıtımı
Konteynerli modellerin Kubernetes platformunda, fiziksel makinelerde ve bulutta kolay dağıtımı
Makine öğrenimi modelleri oluşturma iş akışını otomatikleştirme
Veri iyileştirme, model seçimi, hiperparametrelerin ayarlanması vb. dahil olmak üzere farklı yöntemlerin bir kombinasyonunu kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturma iş akışını otomatikleştirme.
Kayıt defteri ve model depoları
Oluşturulan makine öğrenimi modellerinin farklı versiyonlarının değerlendirme sonuçlarını koruyun, yayınlayın, paylaşın, takip edin ve karşılaştırın.
Entegrasyon, test ve devreye alma süreçleri
Kodları, makine öğrenimi modellerini sürdürmek ve CI/CT/CD iş akışları oluşturmak için depoların varlığı
Paylaşılan not defterleri
Veri uzmanları kodu, sonuçları ve içgörüleri tek bir yerde paylaşır; veri araştırmasını, ön işlemeyi, özellik mühendisliğini, model oluşturmayı, doğrulamayı, iyileştirmeyi ve devreye almayı geliştirir.
Meta verileri saklama ve kopyalama
Eğitildiği veriler, kullanılan parametreler ve oluşturulan sonuçlar da dahil olmak üzere modelle ilişkili tüm meta verileri takip etmek, verileri gelecekte kolayca almak ve kullanmak için aranabilir bir veritabanında depolamak ve kopyalamak ve makine öğrenimine harcanan zamandan tasarruf etmek.
Sahab’ın MLOps platformu
Sahab’ın MLOps platformu, modellerin dağıtımını ve izlenmesini otomatikleştirerek pazara sunma süresini kısaltarak, modelin tüm yaşam döngüsünü izleyerek makine öğrenimi modellerinin doğruluğunu ve verimliliğini artırarak, kullanımdaki işlem gücünü kolayca artırıp azaltarak kapsamlı ölçeklenebilirlik sağlar. Birden fazla teknik ve veri ekibi arasındaki gelişmiş işbirliği yetenekleri birçok sektör için uygun olabilir.
Perakende, hızlı tüketim malları (FMCG), bankacılık, sigorta ve finansal hizmetler, telekom ve iletişim, eğlence ve multimedya içeriği, turizm ve konaklama, ulaşım ve sağlık hizmetleri bu platformun yardımcı olabileceği sektörlerden bazılarıdır.
Çözüm
NewVantage Partners’ın yakın zamanda yaptığı bir araştırmaya göre dünyanın önde gelen 70 şirketinden yalnızca %15’i ürünlerinde yapay zeka yeteneklerini kullanıyor. Yapay zeka değer üretmek için kullanılmazsa çok pahalı bir deneyim olacaktır. Bu deneyimlerin karmaşık teknik başarılar taşıdığı doğrudur ancak bunlar yatırım getirisine dönüşmemektedir. MLOps, şirketlerin modelleri kolayca dağıtmasına ve izlemesine olanak tanır. Bu süreçlerin MLOps yardımıyla otomatikleştirilmesi kuruluşun gelirini ve yatırım getirisini artırır.
Son yıllarda MLOps’un popülaritesinin artması, hatta bu alanda bazı açık kaynaklı çerçevelerin piyasaya çıkması bu aracın önemini göstermektedir. Veri ve ilgili teknolojiler inanılmaz bir hızla genişliyor ve her gün yeni zirvelere ulaşıyor! Şu anda makine öğrenimi stratejilerinin geliştirilmesi, büyüklükleri ve faaliyet türleri ne olursa olsun tüm kuruluşların daha başarılı bir geleceğe sahip olmasına yardımcı olacaktır.
