MLOps என்றால் என்ன?
MLOps என்பது இயந்திரக் கற்றல் மேம்பாடு மற்றும் செயல்பாடுகளை இணைத்து, நிறுவனங்களுக்கு AI மாதிரிகளை நம்பகமாக வெளியிட, கண்காணிக்க மற்றும் அளவிட உதவுகிறது, அதேசமயம் ஆட்சி, செயல்திறன் மற்றும் வணிக தாக்கத்தை உறுதி செய்கிறது.
MLOps (இயந்திரக் கற்றல் செயல்பாடுகள்) என்பது இயந்திரக் கற்றல் (ML) மற்றும் DevOps மற்றும் தரவு பொறியியலை இணைத்து மாதிரிகள் எப்படி உருவாக்கப்படுகின்றன, சோதிக்கப்படுகின்றன, வெளியிடப்படுகின்றன மற்றும் கண்காணிக்கப்படுகின்றன என்பதைக் குறைக்க உதவும் ஒரு துறை. இது ML க்கான "சேர்க்கை வரிசை" உருவாக்குகிறது – தரவு தயாரிப்பு, பயிற்சி, வெளியீடு மற்றும் கண்காணிப்பை தானாகச் செய்கிறது – இதனால் தரவு விஞ்ஞானிகள், பொறியாளர்கள் மற்றும் IT குழுக்கள் ஒருங்கிணைந்து மாதிரிகளை தொடர்ச்சியாக மேம்படுத்த முடியும்.
MLOps என்பது "ML மாதிரிகளை உருவாக்கி இயக்குவதற்கான சேர்க்கை வரிசையை உருவாக்கும் நடைமுறைகளின் தொகுப்பு," இதில் அனைவரும் விரைவாக மாதிரிகளை வெளியிடவும், உற்பத்தியில் அவற்றை சரிசெய்யவும் முடியும்.
— IBM
MLOps அடிப்படையில் ML மேம்பாடு மற்றும் செயல்பாடுகளுக்கு இடையேயான இடைவெளியை இணைக்கிறது, மாதிரிகள் வலுவானவை, அளவிடக்கூடியவை மற்றும் வணிக இலக்குகளுடன் ஒத்துப்போகும் என்பதை உறுதி செய்கிறது. DevOps பணிமுறைகளை ML இல் கொண்டு வந்து, புதிய மாதிரிகள் மற்றும் தரவு தொடர்ச்சியாக சோதிக்கப்படுகின்றன, பதிப்பிடப்படுகின்றன மற்றும் ஒருங்கிணைந்த குழாயில் வெளியிடப்படுகின்றன.
விளக்கமாக, தரவு மற்றும் மாதிரி குறியீடு பதிப்பு கட்டுப்பாட்டில் (எ.கா., Git அல்லது DVC) வைக்கப்படுகின்றன, முழு கணக்கெடுப்புக்காக, மற்றும் தரவு அல்லது குறியீட்டில் மாற்றங்கள் தானாக பயிற்சி மற்றும் வெளியீட்டு படிகளைத் தொடங்குகின்றன. MLOps ML திட்டங்களை மென்பொருள் போலவே கடுமையாகவும் தானாகவும் கையாள உதவுகிறது, மாதிரிகள் விரைவாக மாதிரிப்பரிசோதனையிலிருந்து உற்பத்திக்கு நகர முடியும்.
முக்கிய கூறுகள் மற்றும் நடைமுறைகள்
MLOps ஐ செயல்படுத்துவதற்கு நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட ML குழாய் மற்றும் குறியீடு, தரவு மற்றும் மாதிரிகளை முழுமையாக கையாளும் கருவிகள் தேவை. குழுக்கள் மேம்பாட்டு சூழல்கள் மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு கருவிகளைப் பயன்படுத்தி ஒவ்வொரு சொத்தையும் பதிப்புப்பதிவில் வைக்கின்றனர் – தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து பயிற்சி ஸ்கிரிப்டுகள் வரை – இதனால் பரிசோதனைகள் மீண்டும் உருவாக்கக்கூடியவை ஆகின்றன. அவர்கள் மாற்றங்கள் நிகழும் போது தானாக பயிற்சி, சோதனை மற்றும் வெளியீடு செய்யும் CI/CD குழாய்களை அமைக்கின்றனர், மேலும் Infrastructure as Code (எ.கா., Terraform, Kubernetes) பயன்படுத்தி மேம்பாடு, பரிசோதனை மற்றும் உற்பத்தி சூழல்கள் ஒரே மாதிரியாக இருக்கின்றன.
MLOps குழாய் என்பது தொடர்ச்சியான பின்னூட்டச் சுற்று: தரவு விஞ்ஞானிகள் மாதிரிகளை உருவாக்கி சரிபார்க்கின்றனர், பொறியாளர்கள் அவற்றை தானாக வழங்குகின்றனர், மற்றும் செயல்பாட்டு குழுக்கள் மாதிரிகளை கண்காணித்து புதிய தரவை முறைமையில் மீண்டும் சேர்க்கின்றனர்.
சாதாரண MLOps குழாய் கட்டங்கள்
தரவு தயாரிப்பு மற்றும் அம்ச பொறியியல்
மூல தரவை சுத்தம் செய்து ML மாதிரிகள் பயன்படுத்தக்கூடிய அம்சங்களாக மாற்றவும்.
ஆராய்ச்சி தரவு பகுப்பாய்வு
தரவு பகிர்வு மற்றும் மாதிரிக் வடிவமைப்பை வழிநடத்தும் முறைமைகளை பகுப்பாய்வு செய்யவும்.
மாதிரி பயிற்சி மற்றும் சரிசெய்தல்
தரவைப் பயன்படுத்தி மாதிரிகளை பயிற்சி செய்து சிறந்த துல்லியத்திற்காக ஹைபர் பராமரிப்புகளை சரிசெய்யவும்.
சரிபார்ப்பு மற்றும் ஆட்சி
மாதிரிகளை (துல்லியம், பாகுபாடு, நியாயம்) கடுமையாக சோதித்து ஒழுங்குமுறை பூர்த்தி செய்ய ஆவணப்படுத்தவும்.
வெளியீடு மற்றும் சேவை
பயிற்சி செய்யப்பட்ட மாதிரியை தொகுத்து (எ.கா., API சேவையாக) உற்பத்தி சூழலுக்கு வெளியிடவும்.
கண்காணிப்பு மற்றும் மீண்டும் பயிற்சி
மாதிரி செயல்திறனை தொடர்ந்து கண்காணித்து செயல்திறன் குறைந்தால் தானாக மீண்டும் பயிற்சி செய்யவும்.
விளக்கமாக, குழுக்கள் MLflow அல்லது Kubeflow போன்ற கருவிகளை பரிசோதனை கண்காணிப்பு மற்றும் மாதிரி பதிவுக்காகப் பயன்படுத்துகின்றனர், மற்றும் Docker/Kubernetes போன்ற கன்டெய்னர் ஒருங்கிணைப்பை மாதிரிகளை சேவைக்கு பயன்படுத்துகின்றனர். முக்கியம் என்னவெனில் ஒவ்வொரு படியும் தானாகவும் ஒருங்கிணைக்கப்பட்டதாகவும் இருக்கிறது: உதாரணமாக, புதிய மாதிரி பதிப்பு தானாக சோதனையை கடந்து CI/CD குழாய்களால் வெளியிடப்படுகிறது.
நிறுவன AI க்கான MLOps முக்கியத்துவம்
பெரிய நிறுவனங்களில், MLOps தனித்த ML திட்டங்களை அளவிடக்கூடிய AI தயாரிப்புகளாக மாற்றும் அடித்தளம் ஆகும். இதை இல்லாமல், ML முயற்சிகள் நிறுத்தப்படுகின்றன: மாதிரிகள் நம்பகமாக வெளியிட முடியாது, குழுக்கள் தனித்தனியாக செயல்படுகின்றன, மற்றும் மதிப்புமிக்க தரவு洞察ங்கள் உற்பத்திக்கு செல்லாது. மாறாக, MLOps AI க்கு ஒற்றுமை, நம்பகத்தன்மை மற்றும் அளவிடக்கூடிய தன்மை கொண்டு வருகிறது, குழுக்கள் மாதிரிகளை திறம்பட, நம்பகமாக மற்றும் அளவுக்கு உருவாக்க, வெளியிட மற்றும் நிர்வகிக்க உதவுகிறது.
MLOps முக்கிய நன்மைகள்
வணிகத்திற்கு விரைவான வெளியீடு
தானாக இயங்கும் குழாய்கள் மேம்பாட்டு சுற்றுக்களை வேகப்படுத்தி, மாதிரிகளை உற்பத்திக்கு மிக விரைவாகவும் குறைந்த செலவில் வழங்குகின்றன.
- கைமுறை மாற்றங்கள் குறைவு
- தொடர்ச்சியான வெளியீடு
- வணிக மதிப்பை விரைவில் உணர்தல்
அளவிடக்கூடிய தன்மை
பல குழுக்கள் மற்றும் சூழல்களில் ஆயிரக்கணக்கான மாதிரிகளை கைமுறை சுமையின்றி நிர்வகித்து கண்காணிக்க முடியும்.
- பெரிய அளவிலான 병렬 அமைப்புகளை கையாளுதல்
- தரநிலை குழாய்கள்
- அளவுக்கு ஒருங்கிணைப்பு
ஆட்சி மற்றும் அபாய மேலாண்மை
பதிப்பீடு மற்றும் கண்காணிப்பு தரவு மற்றும் மாதிரிகளுக்கான கணக்கெடுப்பு பாதைகளை உருவாக்கி, ஒழுங்குமுறை மற்றும் ஒத்துழைப்பு தேவைகளை பூர்த்தி செய்கிறது.
- தரவு மூலப்பாதை கண்காணிப்பு
- பாகுபாடு கண்டறிதல்
- பாதுகாப்பு சிறந்த நடைமுறைகள்
குழுக்களுக்கிடையேயான ஒத்துழைப்பு
தரவு விஞ்ஞானிகள், பொறியாளர்கள் மற்றும் IT இடையேயான தனித்தனியான தடைகளை உடைத்து திறம்பட பணியாற்ற உதவுகிறது.
- பகிரப்பட்ட சூழல்கள்
- ஒற்றுமையான குழாய்கள்
- ஒத்துப்போகும் வணிக இலக்குகள்
இவை அனைத்தும் நிறுவனங்களுக்கு AI இல் வலுவான மீட்டும் முதலீடு (ROI) தருகின்றன. வழமையான பணிகளை தானாகச் செய்து, பிரச்சனைகளை முன்கூட்டியே கண்டறிந்து, சூழல்களை தரநிலைப்படுத்தி, MLOps நிறுவனங்களுக்கு AI திட்டங்களை நம்பகமாக அளவுக்கு கொண்டு செல்ல உதவுகிறது. MLOps ஐ நன்கு கையாளும் நிறுவனங்கள் ஒருமுறை சோதனை திட்டங்களைத் தாண்டி, வாடிக்கையாளர்களுக்கும் பங்குதாரர்களுக்கும் அளவிடக்கூடிய மதிப்பை வழங்கும் உற்பத்தி அமைப்புகளை உருவாக்குகின்றன.
பயனுள்ள MLOps க்கான சிறந்த நடைமுறைகள்
இந்த நன்மைகளை பெற, நிறுவனங்கள் MLOps குழாயை உருவாக்கும் போது சில சிறந்த நடைமுறைகளை பின்பற்ற வேண்டும்:
அனைத்தையும் பதிப்பிடுங்கள்
மாதிரிகள், குறியீடு மற்றும் தரவு குழாய்களையும் பதிப்பிடப்பட்ட சொத்துகளாக கருதுங்கள். குறியீட்டிற்கு Git (அல்லது அதேபோன்றவை) மற்றும் தரவு/மாதிரி பதிப்பீட்டிற்கு DVC அல்லது MLflow போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்துங்கள். ஒவ்வொரு ML பொருளையும் கண்காணிப்பது மீண்டும் உருவாக்கக்கூடியதும் கணக்கெடுப்புக்குமானதும் அவசியம்.
CI/CD உடன் தானாகச் செயல் படுத்துங்கள்
ML க்கான தொடர்ச்சியான ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் வழங்கலை செயல்படுத்துங்கள். இதன் பொருள் ஒவ்வொரு படியிலும் தானாக சோதனைகள் மற்றும் சரிபார்ப்புகள் நடக்க வேண்டும், மற்றும் உள்ளீடுகள் மாற்றப்பட்டால் தானாக மீண்டும் பயிற்சி அல்லது வெளியீடு செய்யும் குழாய்கள் இருக்க வேண்டும். புதிய பயிற்சி குறியீட்டை அனுப்பி, உங்கள் முறைமை தானாக கட்டமைத்து, சரிபார்ப்பு தரவில் சோதித்து, மாதிரியை கைமுறை இல்லாமல் வெளியிட வேண்டும்.
கண்காணித்து மீண்டும் பயிற்சி தொடங்குங்கள்
மாதிரி செயல்திறனை (துல்லியம், மாற்றம், தர தரம்) தொடர்ந்து கண்காணிக்கும் கருவிகளை வெளியிடுங்கள். கண்காணிப்பு முறைமை செயல்திறன் குறைவைக் கண்டுபிடித்தால் (எ.கா., தரவு பகிர்வுகள் மாறுதல்), தானாக மீண்டும் பயிற்சி செய்யும் சுற்றைத் தொடங்க வேண்டும். இது மனித உதவியின்றி மாதிரிகளை புதுப்பிக்க உதவும்.
கன்டெய்னர்கள் மற்றும் ஒருங்கிணைப்பை பயன்படுத்துங்கள்
அனைத்து படிகளையும் (பயிற்சி, சேவை, கண்காணிப்பு) கன்டெய்னர் சூழல்களில் (Docker/Kubernetes) இயக்கி ஒரே மாதிரியாக்கவும். Kubernetes அல்லது Kubeflow குழாய்கள் போன்ற ஒருங்கிணைப்பு கருவிகள் குழாய்களை அளவுக்கு விரிவாக்கவும், கட்டுப்பாடுகளை நிர்வகிக்கவும் எளிதாக்குகின்றன.
ஆட்சி அமல்படுத்துங்கள்
சரிபார்ப்பு வாயில்கள் மற்றும் ஆவணப்படுத்தலை உருவாக்குங்கள். தரவு விஞ்ஞானிகள், பொறியாளர்கள் மற்றும் வணிக பங்குதாரர்களுக்கு இடையேயான நெருக்கமான ஒத்துழைப்பை ஊக்குவிக்கவும். தெளிவான ஆவணங்கள் மற்றும் மாதிரிகளை நியாயம், நெறிமுறை மற்றும் ஒத்துழைப்பு நோக்கில் பரிசீலிக்கவும். இதில் மாதிரி குறியீட்டிற்கான குறியீடு மதிப்பீடுகள், நியாயம் மற்றும் பாகுபாடு சரிபார்ப்புக்கான சரிபார்ப்பு பட்டியல்கள், மற்றும் தரவு/மாதிரி மாற்றங்களுக்கான கணக்கெடுப்பு பதிவுகள் அடங்கலாம்.
எளிமையாக தொடங்கி மீண்டும் மேம்படுத்துங்கள்
முன்னேற்றமான MLOps செயல்பாடுகள் படிப்படியாக வளர்கின்றன. முதலில் மிக அதிக தாக்கம் உள்ள பயன்பாடுகளுக்கு கவனம் செலுத்தி, பின்னர் குழாயின் திறன்களை (எ.கா., தானாக மீண்டும் பயிற்சி, மாதிரி பதிவகம்) குழுவும் மாதிரிகளின் எண்ணிக்கையும் அதிகரிக்கும் போது விரிவாக்குங்கள்.
முடிவு
இன்றைய தரவு சார்ந்த உலகில், MLOps என்பது நிறுவன AI ஐ நடைமுறைப்படுத்தவும் நிலைத்திருக்கவும் முக்கியமானது. இது இயந்திரக் கற்றலை தனித்த பரிசோதனைகளிலிருந்து நம்பகமான, உற்பத்தி தரமான அமைப்புகளாக மாற்றுகிறது. ML வாழ்க்கைசுழற்சியை தானாகச் செயல்படுத்தி, சிறந்த நடைமுறைகளை அமல்படுத்தி, ஒத்துழைப்பை ஊக்குவித்து, MLOps நிறுவனங்களுக்கு AI ஐ வேகமாக, பெரிய அளவில் மற்றும் குறைந்த அபாயத்துடன் வெளியிட உதவுகிறது.
No comments yet. Be the first to comment!