Практический пример MLOps: повышение прибыли с помощью MLOps

MLOps для бизнеса

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

Реальный практический пример

$$

$$

Практический пример

$$

  • Реальный сценарий
  • Обобщение пройденного
MLOps для бизнеса

Практический пример: спрос и доступность охлаждающей воды

$$

Бизнес-задача:

Прогнозирование необходимого и доступного объёма охлаждающей воды на ближайшие две недели

Подготовка к возможным производственным узким местам.

$$

MLOps для бизнеса

Моделирование охлаждающей воды

$$

Прогнозирование охлаждающей воды

  • почасово
  • на ближайшие две недели

$$

24 часа × 14 дней = 336 прогнозов (каждый час)

$$

Отображается на дашборде

  • для руководства и инженеров
MLOps для бизнеса

Моделирование охлаждающей воды

$$

Прогноз на основе

  • Внутренних данных
    • Датчики
    • Производственное планирование

$$

  • Внешних данных
    • Прогноз погоды

$$

MLOps для бизнеса

Команда

$$

Состав команды:

  • Специалист по данным
  • Инженер по данным
  • Архитектор данных
  • Бэкенд-инженер (периодически)

Без инженера-программиста

MLOps для бизнеса

Совместная работа

$$

$$

Совместная работа

$$

  • Нет разделения между разработкой и эксплуатацией
  • Автономность
  • Быстрая реакция на непредвиденные события
MLOps для бизнеса

Прогресс проекта

  1. Начальный этап
    • Чёткая бизнес-цель
    • Конвейеры данных
    • Базовая модель

$$

  1. Среднесрочный этап
    • Улучшенные данные
    • Улучшенная модель

$$

MLOps для бизнеса

Прогресс проекта – инфраструктура

  1. Начальный этап
    • Чёткая бизнес-цель
    • Конвейеры данных
    • Базовая модель
    • Предварительная инфраструктура

$$

  1. Среднесрочный этап
    • Улучшенные данные
    • Улучшенная модель
    • Улучшенная инфраструктура

$$

Logo GitLab

MLOps для бизнеса

Заключение

$$

Проект завершился успешно

  • Бизнес-цели достигнуты
  • Ценная информация в критические моменты

$$

Однако

  • несколько простоев
  • не удалось полностью оптимизировать процесс

$$

MLOps для бизнеса

Зрелость MLOps в нашем проекте

$$

Уровень Описание Особенности
0 MLOps отсутствует Изолированные команды, ручные процессы
1 DevOps без MLOps Изолированные команды, автоматический сбор данных, первые автоматические тесты
2 Автоматизированное обучение Улучшенное взаимодействие, воспроизводимость, упрощённое развёртывание
3 Автоматизированное развёртывание Хорошее взаимодействие, полная воспроизводимость, трассируемость, автоматическое тестирование
4 Автоматизированное переобучение Полное взаимодействие, отлаженные операции, минимальные простои
1 https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/example-scenario/mlops/mlops-maturity-model
MLOps для бизнеса

Давайте потренируемся!

MLOps для бизнеса

Preparing Video For Download...