MLOps
MLOps или ML Ops — набор практик, нацеленных на надежное и эффективное развертывание и поддержание моделей машинного обучения на производстве. Слово является смесью слов "машинное обучение" (ML) и практик непрерывной разработки — DevOps в области программного обеспечения. Модели машинного обучения тестируются и разрабатываются в изолированных экспериментальных системах. Когда алгоритм готов к запуску, MLOps используется учеными в области данных, DevOps, и инженерами машинного обучения для его доставки в производственные системы. Также как при использовании DevOps или DataOps подходах, MLOps нацелен на рост автоматизации и улучшения качества производственных моделей, в то же время фокусируясь на бизнес и нормативных требованиях. Хотя MLOps начинался как набор самых лучших практик, он медленно эволюционировал в независимый подход к управлению жизненного цикла машинного обучения. Практики MLOps применяются к целому жизненному циклу — от интеграции c генерацией модели, непрерывной интеграцией/непрерывной доставкой, оркестровкой, и развертыванием, до метрик состояния, диагностики, управления и бизнеса. Согласно компании Gartner, MLOps является подмножеством ModelOps. Он сфокусирован на операционализации моделей машинного обучения, в то время как ModelOps охватывает операционализацию всех типов моделей искусственного интеллекта (AI).

История

Проблемы непрерывного использования машинного обучения в приложениях были освещены в документе от 2015 года.

Прогнозируемый рост в машинном обучении включал двойной рост тестовых и реализованных проектов в машинном обучении с 2017 по 2018 год, и снова с 2018 по 2020 год.

Отчеты показывают, что большинство (до 88%) корпоративных начинаний, связанных с искусственным интеллектом, имеют сложности с продвижением дальше тестовых уровней. Несмотря на это, те организации, которые стали использовать AI и ML в производстве увидели увеличение рентабельности от 3 до 15%. 

Рынок MLOps был оценен примерно в 23.2 миллиарда долларов в 2019 году и спроецирован достичь 126 миллиардов долларов к 2025 году в связи со стремительным принятием данных практик.

Архитектура 
Системы машинного обучения можно разделить на 8 различных категорий: сбор данных, обработка данных, конструирование признаков, разметка данных, проектирование модели, тренировка модели и её оптимизация, развертывание на конечной точке, и мониторинг конечной точки. Каждый шаг в жизненном цикле машинного обучения построен на своей собственной системе, но требует взаимосвязи. Представленные выше категории являются минимальным набором систем, необходимых предприятиям для масштабирования машинного обучения внутри организаций.

Цели 

Существует несколько целей, которые предприятия хотят достичь с помощью систем MLOps для успешной реализации проектов машинного обучения на производстве, среди них:
 Развертывание и автоматизация
 Воспроизводимость моделей и прогнозирований 
 Диагностики
 Административное управление и соблюдение нормативных требований
 Масштабируемость 
 Сотрудничество
 Использование бизнесом
 Мониторинг и операционное управление

Стандартная практика, такая как MLOps, принимает во внимание каждую из вышеуказанных областей, помогая предприятиям оптимизировать рабочий процесс и избегать проблем во время реализации.

Распространенная архитектура системы MLOps включает платформы, предназначенные для науки о данных, на которых строятся модели, и аналитические движки, где выполняются вычисления, а инструменты MLOps оркестрируют движение моделей машинного обучения, данных и результатов между этими системами.

См. также 
 ModelOps, согласно компании Gartner, MLOps представляет подмножество ModelOps. MLOps сфокусирован на операционализации моделей машинного обучения, в то время как ModelOps охватывает операционализацию всех типов моделей искусственного интеллекта (AI).
 AIOps, названный похоже, отличный концепт, использующий искусственный интеллект (AI (ML)) в IT и Операциях.

Ссылки 

Машинное обучение