پلتفرم MLOps
یک راهکار انتها-به-انتها برای استقرار خودکار و نگهداری
از مدلهای هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
نگاه کلی
تا به امروز، عمده استفاده از علم داده معطوف به فضای دانشگاهی بوده است. باتوجه به دستاوردها و قابلیتهای این حوزه، در سالیان اخیر شاهد تلاشها برای بهرهگیری از آن در صنعت هستیم. مشابه با حوزه نرمافزار، در این حوزه نیز چالشهای بسیاری برای استفاده از محصول تولیدی در محیط عملیاتی وجود دارد. در پاسخ به این چالشها، حوزه نرمافزار مفهوم DevOps را ارائه داد که دربرگیرنده راهکارها و ابزارهای مختلف جهت کمینه کردن زمان لازم برای راهاندازی و نگهداری از اپلیکیشن تولیدی است.
دو حوزه نرمافزار و علم داده با وجود مشابهت بسیار، تفاوت کلیدی نیز با یکدیگر دارند؛ تفاوت در ماهیت محصول ارائه شده. یک محصول نرمافزاری که در قالب یک مجموعه کد ارائه میشود، ماهیت استاتیک یا ایستا دارد. در حوزه علم داده، محصول تولیدی نه صرف یک کد، بلکه یک مدل هوش مصنوعی است که برای حفظ دقت خود لازمست در طول زمان به صورت خودکار بروزرسانی شود. افت کارایی مدل دلایلی نظیر پدیدار شدن تغییرات الگویی در طول زمان در داده ورودی به آن دارد.
باتوجه به چالش بیان شده، در حوزه علم داده نیازمند سازوکاری هستیم که در صورت افت کارایی محصول (یا همان مدل) به صورت خودکار و بدون دخالت مستقیم متخصصان علم داده، مدل جدیدی آموزش داده شده و جایگزین مورد قبل شود. در پاسخ به این نیاز، مفهوم MLOps معرفی شد که در مقایسه با DevOps علاوه بر دو راهکار کلیدی پایپلاینهای CI/CD، شامل پایپلاین یادگیری مستمر یا CT نیز هست.
مزایای کلیدی
ارائه زیرساخت یکپارچه توسعه و استقرار مدل
به کمک پلتفرم یکپارچه MLOps، کافی است دانشمندان داده تنها بر توسعه مدل متمرکز باشند و دیگر کارها نظیر ورژنینگ کد و داده، مدیریت آزمایشها و پایش کیفیت مدلها را به پلتفرم بسپارند. علاوه بر آن، انتقال مدل از محیط توسعه به محیط عملیاتی و بروزرسانی آن در طی طول عمر آن، به صورت خودکار انجام میگیرد.
کاهش زمان ورود به بازار محصول هوشمصنوعی
با استفاده از پلتفرم MLOps، به دلیل فراهم بودن زیرساخت سختافزاری و نرمافزاری لازم برای ارائه یک محصول هوش مصنوعی، زمان لازم برای عملیاتیسازی و ورود به بازار محصول از چند ماه به چند روز کاهش مییابد.
امکان ریشهیابی علل خطاهای مدل
یکی از راهکارهای کلیدی ارائه شده توسط یک پلتفرم MLOps قابلیت Model Lineage است که طبق آن امکان رهگیری مدل از انتها تا ابتدا فرایند تولید آن وجود دارد. این قابلیت از طریق نگهداری یکسری متادیتاها از هر مرحله از فرایند ساخت مدل انجام میگیرد تا امکان شناسایی علل خطاهای رخداده در کمترین زمان فراهم باشد.
پایش لحظهای مدل و آموزش مجدد خودکار آن
یکی از واحدهای کلیدی در یک پلتفرم MLOps، قسمت پایش یا مانیتورینگ آن است. این واحد به صورت مستمر و بلادرنگ، داده ورودی و مدل تولیدی را از منظر معیارهای مختلف پایش و ارزیابی میکند تا در صورت رخ دادن هرگونه افت کیفیت در کارایی مدل، آموزش مدل جدید و دیگر اقدامات به صورت خودکار انجام گیرد.
مقیاسپذیری
ابعاد یک مسئله هوشمصنوعی در طول زمان ممکن است تغییر کند. به کمک یک پلتفرم MLOps مناسب این امکان وجود دارد تا در صورت افزایش ابعاد و حجم مسئله، به صورت خودکار منابع سختافزاری بیشتری به آن تخصیص یابد تا سرویس بدون مشکل به کار خود ادامه دهد.
MLOps به عنوان یک راهکار
تیم دایوتک، جزء اولین تیمهای فعال در حوزه داده و هوشمندی در ایران است که از مفهوم MLOps در پیادهسازی پروژههای صنعتی خود بهره میگیرد. همچنین دایوتک اولین شرکت ایرانی است که این پلتفرم را به عنوان یک سرویس در اختیار شرکتها، استارتاپها و حتی سازمانهای بزرگ قرار داده است. به دلیل طراحی منعطف پلتفرم، امکان شخصیسازی آن جهت پاسخگویی به نیازهای هوشمندسازی در صنایع مختلف وجود دارد. برای کسب اطلاعات تکمیلی درباره پلتفرم MLOps دایوتک با ما تماس بگیرید.
ویژگیهای کلیدی
امکان توسعه محصول در زمان کوتاهتر
قابلیت استقرار محلی
مقیاسپذیری
پایش لحظهای
آموزش مجدد خودکار مدل