Полная автоматизация и лучшие практики в MLOps

Полностью автоматизированный MLOps

Arturo Opsetmoen Amador

Senior Consultant - Machine Learning

Жизненный цикл MLOps

Изображение жизненного цикла MLOps. Три кольцевых цикла, соединённых между собой. Названия каждого цикла слева направо: Design, Development, Deployment.

Уровни зрелости в MLOps

Уровни зрелости:

Ручной процесс машинного обучения
Полуавтоматический процесс машинного обучения
Полностью автоматический процесс машинного обучения

Ручной процесс машинного обучения — специализированные эксперименты

Изображение, иллюстрирующее ручную передачу моделей из среды разработки в производственную среду.

Полуавтоматический процесс машинного обучения

Изображение подачи данных в оркестрированный конвейер экспериментов.

Полуавтоматический процесс машинного обучения

Предыдущее изображение дополнено: добавлен код, отправляемый в репозиторий исходного кода, и хранилище признаков, которое передаёт данные в систему.

Полуавтоматический процесс машинного обучения

Предыдущее изображение дополнено компонентом развёртывания. Он запускает автоматизированные конвейеры машинного обучения в архитектуре. Хранилище метаданных машинного обучения получает метаданные, сгенерированные автоматизированным конвейером.

Полуавтоматический процесс машинного обучения

Предыдущая архитектура дополнена: модели, создаваемые автоматизированным конвейером, помещаются в реестр моделей, откуда передаются в модуль обслуживания моделей. Этот модуль связан со службой предсказаний в архитектуре.

Полуавтоматический процесс машинного обучения

Модуль службы предсказаний в архитектуре подключён к компоненту мониторинга производительности, который, в свою очередь, связан с автоматическим триггером. Автоматический триггер может запускать автоматизированный конвейер в системе.