این روزها کمتر سازمانی وجود دارد که نیاز به تحلیل داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را حس نکرده باشد. برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی نوید ارائه سطح جدیدی از رقابت و هوشمندی را به کسب‌وکارها می‌دهند. علیرغم افزایش سرمایهگذاری در فناوری‌های علوم داده و جذب متخصصان مختلف، هنوز موانع زیادی برای برای استقرار سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین وجود دارد.
ایجاد ارزش‌های قابل توجه و اندازه‌گیری با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در شرکت‌ها نیاز به فناوری‌های جدیدی دارد. در شرایطی که نیاز به استقرار و مدیریت الگوریتم‌ها و فرایندهای یادگیری ماشین و هوش‌مصنوعی در سازمانها روز به روز بیشتر می‌شود، MLOps یکی از ابزارهایی است که به این فرایند کمک میکند.
MLOps چیست؟
MLOps مخفف Machine Learning Operations است؛ یکی از عملکردهای اصلی مهندسی یادگیری ماشین که بر سادهسازی فرآیند تولید مدلهای یادگیری ماشین و نگهداری و نظارت بر آنها تمرکز دارد. با این امکانات مسیر به کارگیری هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علوم داده را برای سازمانها سادهتر میکند.
وقتی از MLOps صحبت می‌کنیم باید در نظر بگیریم که در نامگذاری این ابزار مسامحه‌ای وجود دارد. در واقع این ابزار تنها مختص فرایندهای یادگیری ماشین نیست. دو حرف ML یا Machine Learning به این دلیل در ابتدای نام این ابزار آمده‌اند چون بیش از هر چیز در صنعت یادگیری ماشین کارایی دارد.
چرا به MLOps نیاز داریم؟
فعالیتهایی که سازمانها در زمینه استفاده از هوش مصنوعی شروع کردهاند به دو گونه صورت میگیرد:
- بعضی سازمانها با استقرار تیمهای تحلیل داده و هوش مصنوعی اقدام به تولید موتورهای تحلیلی میکنند
- برخی از سازمانها این موضوع را برونسپاری میکنند.
گروه اول معمولاً با مشکلات فراوانی مانند عدم وجود ابزار و تکنولوژی استاندارد یا یکسان در بین تیم‌ها و افراد، عدم امکان استفاده بهینه از زیرساخت‌های پردازشی و ذخیرهسازی سازمان در راستای تولید موتورهای تحلیلی، عدم امکان خودکارسازی فرآیندهای CI/CD و موارد بسیاری از این دست مواجه می‌شوند که پروسه استفاده از داده را برای این آنها سخت، پرهزینه و زمان‌بر میکند. به دلیل وجود این مشکلات کوچک و بزرگ، استفاده از ترکیبی مناسب از ابزارهای MLOps به کسب‌وکارها پیشنهاد می‌شود.
با این توضیحات کسب‌وکارها به ۴ دلیل عمده زیر به MLOps نیاز دارند:
- مسائل مربوط به استقرار مدل‌ها
- مسائل مربوط به نظارت بر مدل‌ها
- مسائل مربوط به مدیریت چرخه زندگی مدل‌ها
- مسائل مربوط به حاکمیت مدل
MLOps شامل آزمایش، تکرار و بهبود مستمر چرخه حیات یادگیری ماشین است. در واقع این چرخه، اجزای پیچیده‌ای مانند دریافت داده، آماده‌سازی داده، آموزش مدل، تنظیم مدل، استقرار مدل، نظارت بر مدل، توضیحپذیری و موارد دیگر را شامل می‌شود؛ همچنین نیاز به همکاری گروهی تیمهای مختلف دارد. در این مرحله می‌خواهیم کمی دقیق‌تر چرخه حیات پروژههای یادگیری ماشین را بررسی کنیم.
چرخه حیات پروژههای یادگیری ماشین
برای شروع یک پروژه، پیش از هر چیز اهداف کسب‌وکاری آن و چارچوب مسئله یادگیری ماشین مشخص می‌شود. سپس به مراحل نرم‌افزاری پروژه می‌رسیم.
مرحله اول: تعریف مسئله
در این پروژه قصد داریم کدام چالش‌های تجاری را حل کنیم و چه اهدافی داریم.
مرحله دوم: جمع‌آوری و پردازش داده‌ها
برای اینکه پروژههای یادگیری ماشین موفق شوند، باید داده‌های مناسب را جمع‌آوری کنیم. به‌جز حجم داده‌ها، کیفیت و به‌روز بودن آنها هم میتواند دقت خروجی مدل هوش مصنوعی را بالا ببرد. به همین دلیل جمع‌آوری داده باید در بازه‌های زمانی مختلف تکرار شود.
مرحله سوم: یادگیری مدل
یکی از مهمترین و زمان‌برترین مراحل در چرخه حیات پروژههای یادگیری ماشین، فرآیند یادگیری مدل است. با توجه به اینکه ممکن است برخی فرا پارامترها (Metaparameter) نیز نیاز به تنظیم داشته باشند، این فرآیند میتواند چندین بار و برای فرا پارامترهای مختلف انجام شود. تست مدل پس از یادگیری نیز در این مرحله انجام می‌شود.
مرحله چهارم: استقرار
در این مرحله، مدل آماده خدمت‌رسانی است. با توجه به بار استفاده از مدل، ممکن است لازم باشد در چندین سرور استقرار پیدا کند و در طول زمان تعداد این سرورها کم و زیاد شود.
مرحله پنجم: مانیتورینگ
ماهیت این مانیتورینگ با بقیه پروژههای نرم‌افزاری تفاوت دارد. در پروژههای معمول نرم‌افزاری پس از تولید، محصول محدودیت زمانی برای استفاده ندارد. اما در پروژههای یادگیری ماشین، با گذر زمان کیفیت محصول میتواند با تولید داده‌های جدید کاهش پیدا کند و توزیع داده‌های تولید شده و یا حتی تابع یادگیری تغییر کند. بنابراین کیفیت محصول باید به‌صورت مداوم بررسی شده و در زمان‌های مشخص یادگیری مدل با داده‌های جدید تکرار شود. این موضوع که continuous training نامیده می‌شود، در کنار CI/CD قرار میگیرد و بنابراین در پروژههای یادگیری ماشین CI/CD/CT داریم.
MLOps چه کاربردهایی دارد؟
MLOps ابزاری است که میتواند در جمع‌آوری داده، ذخیرهسازی داده، ویژگی (Feature) و مدل، بهبود داده، مهندسی نیازمندی (Requirement Engineering)، مهندسی ویژگی (Feature Engineering)، مهندسی داده (Data Engineering)، مهندسی مدل (Model Engineering)، تست و اعتبارسنجی مدل، نصب و راهاندازی مدل، جریان CI/CD مدل، داده و کد، نظارت و هشداردهی (Monitoring & Triggering) و ارائه بستر پردازشی و ذخیرهسازی متمرکز ایفای نقش کند و فرآیند توسعه موتورهای تحلیلی را به مراتب سادهتر کند.
MLOps یک رویکرد مناسب برای ایجاد و بررسی کیفیت راه‌حل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است. به کمک این رویکرد، متخصصان داده و مهندسان یادگیری ماشین می‌توانند با اجرای شیوه‌های یکپارچه‌سازی و استقرار مداوم (CI/CD) با نظارت مناسب، اعتبارسنجی و حاکمیت مدلهای ML همکاری کنند و سرعت توسعه و تولید مدل را افزایش دهند. اما مزیت‌های MLOps برای کسب‌وکارها کدامند؟
مهمترین مزایای استفاده از MLOps چیست؟
در شرکتهای بزرگی که رویکرد دادهمحور دارند، استفاده از MLOps جزئی حیاتی در استقرار موفقیتآمیز پروژههای مرتبط با علم داده است. زیرساخت MLOps کمک میکند تا سازمانها و مدیران بتوانند پروژههای مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را با هزینه کمتر، دقت و بهرهوری بالاتر و مشارکت بهتر تیمهای مختلف مدیریت کنند و به سرانجام برسانند.
کارایی:
MLOps به تیمهای داده اجازه می‌دهد تا به توسعه مدلهای سریع‌تر دست یابند، مدلهای ML با کیفیت بالاتری تولید کنند و استقرار سریع‌تری ارائه دهند.
مقیاس‌پذیری:
MLOps مقیاس‌پذیری و مدیریت گسترده‌تری را امکانپذیر می کند که در آن هزاران مدل می‌توانند برای ادغام، تحویل مستمر و استقرار مداوم تحت نظارت، کنترل و مدیریت قرار بگیرند.
کاهش ریسک:
مدلهای یادگیری ماشین اغلب به بررسی نظارتی و drift-check نیاز دارند. MLOps شفافیت بیشتر و پاسخ سریع‌تر به چنین درخواست‌هایی را ممکن می‌سازد و انطباق بیشتر با سیاست‌های سازمان یا صنعت را تضمین میکند.
حالا که دلایل استفاده از MLOps و مزیت‌های آن را توضیح دادیم، به سراغ شناخت ویژگی‌های آن می‌رویم.
مهمترین ویژگی‌های MLOps چیست؟
مهمترین ویژگی‌های MLOps عبارتند از:
کنترل کامل بر ساخت و آموزش مدل‌ها
مدیریت یکپارچه مراحل مختلف یادگیری ماشین شامل جستجو در داده‌ها، انتخاب مدل، مهندسی ویژگی، آموزش مدل، استقرار نهایی، دنبال کردن عملکرد مدل‌ها در طول زمان و …
یکپارچگی
هماهنگی با ابزارهای متنوع از جمله TensorFlow, PyTorch, scikit-learn و دریافت خروجی در فرمت‌های متنوع
هماهنگی بی‌نقص با Kubernetes
یکپارچگی با Kubernetes و ساخت راهکار انتها به انتها، استفاده از Kubernetes برای مدیریت منابع، استقرار مدل‌ها و دنبال کردن فعالیت‌های یادگیری
استقرار آسان مدل‌ها
استقرار آسان مدل‌ها به صورت Containerized بر روی بستر Kubernetes و بر روی ماشین‌های فیزیکی و فضای ابری
خودکارسازی جریان کاری ایجاد مدلهای یادگیری ماشین
خودکارسازی جریان کاری ایجاد مدلهای یادگیری ماشین با استفاده از ترکیبی از روش‌های مختلف شامل بهبود دادگان، انتخاب مدل، تنظیم هایپر پارامترها و …
رجیستری و مخازن مدل‌ها
نگهداری، نسخه‌گذاری، به اشتراک‌گذاری، دنبال کردن و مقایسه نتایج ارزیابی نسخه‌های مختلف مدلهای یادگیری ماشین ایجادشده
فرآیندهای ادغام، تست و راهاندازی
وجود مخازنی برای نگهداری کدها، مدلهای یادگیری ماشین و ایجاد جریان کاری CI/CT/CD
نوت‌بوک‌های اشتراکی
اشتراک‌گذاری کدها، نتایج و بینش‌ها توسط متخصصان داده در یک مکان، بهبود جستجو در داده‌ها، پیش‌پردازش، مهندسی ویژگی‌ها، ساخت مدل، اعتبارسنجی و بهبود و استقرار
ذخیرهسازی و نسخه‌گذاری فراداده‌ها
پیگیری همه فراداده‌های مرتبط با مدل از جمله داده‌هایی که با آن آموزش داده شده‌اند، پارامترهای مورد استفاده و نتایج تولیدشده، ذخیرهسازی و نسخه‌گذاری داده‌ها در یک دیتابیس قابل جستجو برای پیدا کردن و استفاده آسان در آینده و صرفه‌جویی در زمان مصرفشده برای یادگیری ماشین.
پلتفرم MLOps سحاب
پلتفرم MLOps سحاب، با کوتاه کردن زمان ورود به بازار از طریق خودکارسازی استقرار و رصد مدل‌ها، افزایش دقت و کارایی مدلهای یادگیری ماشین با نظارت بر تمام چرخه عمر مدل، مقیاس‌پذیری گسترده از طریق افزایش و کاهش آسان توان پردازشی در حال استفاده و فراهم کردن امکانات پیشرفته همکاری میان تیمهای متعدد فنی و داده‌ای میتواند برای بسیاری از صنایع مناسب باشد.
خرده‌فروشی، کالاهای تند مصرف (FMCG)، بانک، بیمه و خدمات مالی، تلکام و ارتباطات، سرگرمی و محتوای چندرسانه‌ای، گردشگری و مهمان‌یاری، حمل‌و‌نقل و بهداشت و درمان از جمله صنایعی هستند که این پلتفرم میتواند به آنها کمک کند.
نتیجه‌گیری
طبق مطالعه اخیر NewVantage Partners، از ۷۰ شرکت پیشرو در جهان، تنها ۱۵ درصد آنها از قابلیت‌های هوش مصنوعی در تولیدات خود استفاده کردهاند. اگر هوش مصنوعی برای تولید ارزش به کار نرود، تنها یک تجربه بسیار پرهزینه خواهد بود. درست است که این تجربه‌ها حامل دستاوردهای فنی پیچیده‌ای هستند، اما به ROI تبدیل نمی‌شوند. MLOps به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که به راحتی مدل‌ها را مستقر کنند و روی آنها نظارت داشته باشند. انجام خودکار این فرایندها با کمک MLOps باعث افزایش درآمد و ROI سازمان می‌شود.
در سال‌های اخیر محبوبیت MLOpsها افزایش یافته است، حتی برخی فریم‌ورک‌های اوپن‌سورس نیز در این زمینه به بازار آمده‌اند که نشان‌دهنده اهمیت این ابزار هستند. داده‌ها و فناوری‌های مرتبط با آنها با سرعت عجیبی در حال گسترش‌اند و هر روز قله‌های جدیدی را فتح میکنند! در حال حاضر توسعه استراتژی‌های یادگیری ماشین، به همه سازمانها – فارغ از اندازه و نوع فعالیتشان – کمک میکنند تا آینده موفق‌تری داشته باشند.
دیدگاه شما