machine learning operationalization
операционализация машинного обучения, система, технология и программная платформа MLOps # предоставляет инструменты, которые упрощают создание, развёртывание и обслуживание систем ИИ; это также быстрый и безопасный путь к внедрению методов и средств искусственного интеллекта (ИИ) благодаря автоматизации развёртывания, гармоничной интеграции и управления машинным обучением (МО) в бизнесе и в производстве, причём с минимизацией рисков и сложности возможных проблем. Рассчитана на полный жизненный цикл всех корпоративных средств машинного обучения в производстве, позволяет учёным, занимающимся проблемами работы с данными (data scientist), ИТ-специалистам и бизнес-аналитикам (business analyst) эффективно выполнять совместные проекты по машинному обучению, причём без необязательных, излишних коммуникаций. Основные компоненты и функции системы: а) развёртывание и управление (Deploy & Manage) – автоматический контроль процессов-конвейеров (pipeline validation) на реальных производственных данных перед запуском; запуск многих процессов в любой инфраструктуре в один клик; управление параметрами моделей, конфигурированием и зависимостями; б) автоматическая гармоничная интеграция (automate orchestration) – координированное взаимодействие между процессами логического вывода и обучения (inference & training pipelines); гибкие политики обновления моделей, координация состояний и поведения для взаимосвязанных процессов; в) мониторинг и диагностика (Monitor & Diagnose) – выявление некорректных прогнозов с помощью индикаторов работоспособности ML Health; оперативное разрешение проблем благодаря моментальным снимкам состояния модели и откатам; повышение производительности МО благодаря отличной визуализации и аналитики поведения системы; г) сотрудничество (collaborate) – команды разных специалистов могут эффективно взаимодействовать с помощью разделяемых и ролевых экранных инструментальных панелей (shared & role-based dashboard); учёные по данным преобразуют экспертные знания в привычные последовательности технологических операций; ИТ-специалисты и эксплуатационники передают учёным и бизнес-аналитикам живую, реальную информацию обратной связи.
Связные термины
AI, AI system, machine learning, MLOps platform, operationalization, Ops, orchestration
