Orkestrasi dalam MLOps

MLOps Otomatis Penuh

Arturo Opsetmoen Amador

Senior Consultant - Machine Learning

Komponen inti dalam sistem MLOps

Gambar arsitektur referensi MLOps dengan dua elemen disorot: eksperimen terorkestrasi di pengembangan dan pipeline otomatis di produksi.

MLOps Otomatis Penuh

Modularitas & reusabilitas

Gambar dua pipeline ML, atas dan bawah. Pipeline atas di lingkungan pengembangan & eksperimen dan yang bawah di produksi.

MLOps Otomatis Penuh

Orkestrasi & otomatisasi

Pipeline ML digunakan di:

  • Pengembangan & eksperimen

Gambar komponen: eksperimen terorkestrasi.

  • Produksi

Gambar pipeline ML otomatis.

MLOps Otomatis Penuh

Directed Acyclic Graphs di MLOps

$$

  • Representasi pipeline grafis
  • Langkah pipeline sebagai node
  • Ketergantungan langkah adalah edge

Gambar DAG sederhana dengan langkah saling terhubung dalam pipeline ML.

MLOps Otomatis Penuh

Apa itu orkestrasi dalam MLOps?

$$

  • Mengelola & mengotomatisasi alur tugas

$$

  • Penjadwalan dan pemantauan tugas

$$

  • Mengelola ketergantungan dan alur data
MLOps Otomatis Penuh

Pipeline ML - pengembangan & eksperimen

Gambar pipa ML terorkestrasi di lingkungan pengembangan & eksperimen. Pipeline dipicu oleh data scientist dan diorkestrasi oleh komponen orchestrator.

  • Kelola tugas end-to-end dalam pelatihan model
  • Alur benar, pencatatan, dan logging
  • Eksperimen paralel
MLOps Otomatis Penuh

Pipeline ML - produksi

Gambar pipeline ML otomatis di lingkungan produksi. Pipeline dipicu oleh komponen pemicu otomatis dan diorkestrasi oleh komponen orchestrator.

  • Membantu otomatisasi deployment model
  • Mengelola dan mengeksekusi langkah pipeline
  • Deployment konsisten dan andal
MLOps Otomatis Penuh

Ayo berlatih!

MLOps Otomatis Penuh

Preparing Video For Download...