MLOps என்றால் என்ன?

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.

MLOps இயந்திரக் கற்றல் மேம்பாட்டை செயல்பாடுகள் மற்றும் வெளியீட்டுடன் இணைக்கிறது

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

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.

தரவு தயாரிப்பிலிருந்து கண்காணிப்பு மற்றும் மீண்டும் பயிற்சி வரை MLOps குழாய் கட்டங்கள்

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

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.

நிறுவன AI க்கான MLOps ஒற்றுமை, அளவிடக்கூடிய தன்மை மற்றும் கணக்கிடக்கூடிய வணிக மதிப்பை வழங்குகிறது

பயனுள்ள MLOps க்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

இந்த நன்மைகளை பெற, நிறுவனங்கள் MLOps குழாயை உருவாக்கும் போது சில சிறந்த நடைமுறைகளை பின்பற்ற வேண்டும்:

பயனுள்ள MLOps சிறந்த நடைமுறைகளை செயல்படுத்துவது நம்பகமான, அளவிடக்கூடிய AI அமைப்புகளை உருவாக்க உதவுகிறது

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.