MLOps vaka çalışması: MLOps ile kârı artırma

İş Dünyası için MLOps

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

Gerçek hayat vaka çalışması

$$

$$

Vaka çalışması

$$

  • Gerçek hayat
  • Tümünü bir araya getirmek için
İş Dünyası için MLOps

Vaka çalışması: soğutma suyu talebi ve mevcudiyeti

$$

İş sorusu:

Önümüzdeki iki haftada gereken ve mevcut soğutma suyu miktarını tahmin edin

Olası üretim darboğazlarına hazırlıklı olun.

$$

İş Dünyası için MLOps

Soğutma suyunu modelleme

$$

Soğutma suyu tahmini kapsamı

  • saatlik bazda
  • sonraki iki hafta

$$

24 saat * 14 gün = 336 tahmin (her saat)

$$

Panoda sunulur

  • yönetime ve mühendislere
İş Dünyası için MLOps

Soğutma suyunu modelleme

$$

Tahmin şu temellere dayanır

  • İç veriler
    • Sensörler
    • Üretim planlama

$$

  • Dış veriler
    • Hava tahmini

$$

İş Dünyası için MLOps

Ekip

$$

Ekip bileşimi:

  • Veri bilimci
  • Veri mühendisi
  • Veri mimarı
  • Backend mühendisi (gerektikçe)

Yazılım mühendisi yok

İş Dünyası için MLOps

İş birliği

$$

$$

İş birliği

$$

  • Geliştirme ve operasyon ayrımı yok
  • Otonom
  • Öngörülmeyen durumlara hızlı tepki
İş Dünyası için MLOps

Proje ilerleyişi

  1. İlk haftalar
    • Net iş hedefi
    • Veri hatları
    • Başlangıç modeli

$$

  1. Orta vadede
    • Daha iyi veri
    • Daha iyi model

$$

İş Dünyası için MLOps

Proje ilerleyişi - altyapı

  1. İlk haftalar
    • Net iş hedefi
    • Veri hatları
    • Başlangıç modeli
    • Ön altyapı

$$

  1. Orta vadede
    • Daha iyi veri
    • Daha iyi model
    • Daha iyi altyapı

$$

GitLab Logosu

İş Dünyası için MLOps

Sonuç

$$

Proje başarılıydı

  • İş hedefleri karşılandı
  • Kritik zamanlarda değerli bilgi sağlandı

$$

Ancak

  • birkaç kesinti oldu
  • uygulamayı yalınlaştıramadık

$$

İş Dünyası için MLOps

MLOps olgunluğumuz

$$

Seviye Açıklama Öne çıkanlar
0 MLOps yok Ayrık ekipler, manuel süreçler
1 DevOps, MLOps yok Ayrık ekipler, otomatik veri toplama, ilk otomatik testler
2 Otomatik Eğitim Daha iyi iş birliği, yeniden üretilebilirlik, daha kolay dağıtım
3 Otomatik Dağıtım İyi iş birliği, tam yeniden üretilebilirlik, izlenebilirlik, otomatik testler
4 Otomatik Yeniden Eğitim Tam iş birliği, operasyonlarda ustalık, çok az kesinti
1 https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/example-scenario/mlops/mlops-maturity-model
İş Dünyası için MLOps

Hadi pratik yapalım!

İş Dünyası için MLOps

Preparing Video For Download...