Как успешно работают команды MLOps

MLOps для бизнеса

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

Ограниченное влияние машинного обучения (прошлое)

Раньше компании применяли экспериментальный подход к машинному обучению.

Основные проблемы:

Чёрно-белое фото человека за компьютером 1980-х годов

В этом видео

Цель DevOps

Разработка направлена на

Операционная команда стремится к

DevOps

¹ Kim et al. (2021). The DevOps handbook: How to create world-class agility, reliability, & security in technology organizations. IT Revolution.

Непрерывная доставка
- Частые, небольшие и надёжные релизы кода
- Например, регулярное добавление небольших функций (или изменений кода)
Автоматизация тестирования и выпуска
Мониторинг и простой «откат» изменений
Непрерывная интеграция

$$ Схема процесса выпуска программного обеспечения

¹ Leite et al. (2019). A survey of DevOps concepts and challenges. ACM Computing Surveys (CSUR), 52(6), 1-35.

Цикл DevOps $$ Синий экран

Циклы обратной связи
- Автоматизированные тесты
- Раннее выявление сбоев
При возникновении проблем
- Анализ первопричин
- Разборы инцидентов без поиска виновных
- Обучение и обмен знаниями

MLOps / DevOps строятся на совместной работе

Общие черты

$$ Люди за совместной работой

Стремление к высокому качеству через эксперименты

$$ Лабораторный тест

MLOps для бизнеса