MLOps

Strategie de Inteligență Artificială (AI)

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

Operaționalizare

Integrarea modelelor avansate de IA în operațiunile curente ale afacerii.

Modele avansate de IA

Strategie de Inteligență Artificială (AI)

Controlul versiunilor pentru cod și date

  • Experimentele generează multiple versiuni de cod

Experimentele generează multiple versiuni de cod

  • Gestionate prin sisteme de control al versiunilor
  • Versiuni de date

Versiuni de date

  • Date noi sau caracteristici noi
Strategie de Inteligență Artificială (AI)

Portabilitate

  • Mediile proiectelor ML
    • Antrenament
    • Validare
    • Producție

 

  • Consistente pe tot parcursul ciclului de viață

    • Biblioteci
    • Cadre de lucru
    • Versiuni

 

Biblioteci, cadre de lucru și versiuni

Strategie de Inteligență Artificială (AI)

Momentul potrivit pentru reflecție!

  • Gestionarea diferitelor versiuni și dependențe

Focusul este pe valoarea de afaceri imediată

  • Focusul este pe valoarea de afaceri imediată
  • Scalabilitatea și arhitectura, tratate secundar

Scalabilitate și arhitectură

  • Abordările ad-hoc creează dificultăți
Strategie de Inteligență Artificială (AI)

Gestionare automată a datelor

  • Efort pentru re-pregătirea datelor de antrenament
  • Erori, modificări sau actualizări
  • Gestionare automată a datelor pentru calitate
  • Verificări ale calității și alerte

Erori, modificări sau actualizări

Gestionare automată a datelor pentru calitate

Verificări ale calității și alerte

Strategie de Inteligență Artificială (AI)

Necesitatea automatizării

  • Intervenții manuale = întârzieri
    • Performanță degradată a modelului
    • Analiza erorilor
    • Acțiune corectivă

Intervenții manuale

Performanța modelului

 

  • Timp considerabil pierdut
  • Predicții incorecte
  • Consecințe negative
Strategie de Inteligență Artificială (AI)

Refactorizarea codului

 

Refactorizarea codului inițial

 

  • Lipsa bunelor practici de inginerie software

 

  • Necesitatea refactorizării codului inițial
    • Risc semnificativ
    • Logica originală înțeleasă sau reprezentată greșit
Strategie de Inteligență Artificială (AI)

Caracteristici ale arhitecturii eficiente

 

  • Sistemele fiabile necesită efort
  • MLOps = standardizarea proceselor și automatizarea pipeline-urilor

 

  • Automatizare:
    • Module reutilizabile – produse de date, cod
    • Cadre de testare automatizată
    • Reduce riscul refactorizării

 

Automatizare

Strategie de Inteligență Artificială (AI)

Caracteristici ale arhitecturii eficiente

 

Docker grupează modelul cu mediul de execuție

 

  • Docker grupează modelul cu mediul de execuție

  • Mai puține intervenții manuale = ciclu de viață eficient

  • Menținerea performanței modelului este dificilă

 

  • MLOps pentru monitorizarea modelelor
    • Cu 30% mai puține modele abandonate
    • Creștere de 60% a valorii generate
Strategie de Inteligență Artificială (AI)

Să exersăm!

Strategie de Inteligență Artificială (AI)

Preparing Video For Download...