MLOps

Стратегия искусственного интеллекта (ИИ)

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

Операционализация

Внедрение передовых моделей ИИ в повседневные бизнес-процессы.

Передовые модели ИИ

Стратегия искусственного интеллекта (ИИ)

Контроль версий кода и данных

  • Эксперименты порождают несколько версий кода

Эксперименты порождают несколько версий кода

  • Управление через системы контроля версий
  • Версии данных

Версии данных

  • Новые данные или новые признаки
Стратегия искусственного интеллекта (ИИ)

Переносимость

  • Среды ML-проектов
    • Обучение
    • Валидация
    • Производство

 

  • Единообразие на протяжении всего жизненного цикла

    • Библиотеки
    • Фреймворки
    • Версии

 

Библиотеки, фреймворки и версии

Стратегия искусственного интеллекта (ИИ)

Время подумать!

  • Управление различными версиями и зависимостями

Акцент на немедленной бизнес-ценности

  • Акцент на немедленной бизнес-ценности
  • Масштабируемость и архитектура — на втором плане

Масштабируемость и архитектура

  • Ситуативные подходы создают трудности
Стратегия искусственного интеллекта (ИИ)

Автоматизированное управление данными

  • Повторная подготовка обучающих данных
  • Ошибки, изменения или обновления
  • Автоматизированное управление данными для обеспечения качества
  • Проверки качества и оповещения

Ошибки, изменения или обновления

Автоматизированное управление данными для обеспечения качества

Проверки качества и оповещения

Стратегия искусственного интеллекта (ИИ)

Необходимость автоматизации

  • Ручное вмешательство = задержки
    • Снижение качества модели
    • Анализ ошибок
    • Корректирующие действия

Ручное вмешательство

Качество модели

 

  • Значительные потери времени
  • Некорректные прогнозы
  • Негативные последствия
Стратегия искусственного интеллекта (ИИ)

Рефакторинг кода

 

Рефакторинг исходного кода

 

  • Отсутствие базовых инженерных практик

 

  • Необходимость рефакторинга исходного кода
    • Значительный риск
    • Исходная логика понята или представлена неверно
Стратегия искусственного интеллекта (ИИ)

Характеристики эффективной архитектуры

 

  • Надёжные системы требуют усилий
  • MLOps = стандартизация процессов и автоматизированные пайплайны

 

  • Автоматизация:
    • Повторно используемые модули — продукты данных, код
    • Фреймворки автоматизированного тестирования
    • Снижение риска при рефакторинге

 

Автоматизация

Стратегия искусственного интеллекта (ИИ)

Характеристики эффективной архитектуры

 

Docker объединяет модель со средой

 

  • Docker объединяет модель со средой

  • Меньше ручных вмешательств = эффективный жизненный цикл

  • Поддержание качества модели — непростая задача

 

  • MLOps для мониторинга моделей
    • На 30% меньше «заброшенных» моделей
    • Рост ценности на 60%
Стратегия искусственного интеллекта (ИИ)

Давайте потренируемся!

Стратегия искусственного интеллекта (ИИ)

Preparing Video For Download...