MLOps केस स्टडी: MLOps से मुनाफा बढ़ाना

बिज़नेस के लिए MLOps

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

रियल-लाइफ केस स्टडी

बिज़नेस प्रश्न:

अगले दो हफ्तों में जितना कूलिंग वॉटर चाहिए और उपलब्ध होगा, उसका पूर्वानुमान लगाएँ

संभावित प्रॉप बॉटलनेक्स के लिए तैयार रहें।

कूलिंग वॉटर का पूर्वानुमान

24 hours * 14 days = 336 forecasts (हर घंटे)

डैशबोर्ड में प्रस्तुत

पूर्वानुमान आधारित है

टीम संरचना:

कोई सॉफ़्टवेयर इंजीनियर नहीं

शुरुआती हफ्ते
- स्पष्ट बिज़नेस उद्देश्य
- डेटा पाइपलाइंस
- बेसलाइन मॉडल
- प्रारंभिक इंफ्रास्ट्रक्चर

प्रोजेक्ट सफल रहा

लेकिन

Level	Description	Highlights
0	No MLOps	अलग-थलग टीमें, मैनुअल प्रक्रियाएँ
1	DevOps no MLOps	अलग-थलग टीमें, स्वत: डेटा संग्रह, शुरुआती ऑटोमैटिक टेस्ट
2	Automated Training	बेहतर सहयोग, पुनरुत्पादनयोग्यता, आसान डिप्लॉयमेंट
3	Automated Deployment	अच्छा सहयोग, पूर्ण पुनरुत्पादनयोग्यता, ट्रेसएबिलिटी, ऑटोमैटेड टेस्टिंग
4	Automated Re-training	पूर्ण सहयोग, ऑपरेशंस पर महारत, बहुत कम डाउनटाइम

¹ https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/example-scenario/mlops/mlops-maturity-model

बिज़नेस के लिए MLOps