MLOps'ta tam otomasyon ve en iyi uygulamalara giriş

Tam Otomatik MLOps

Arturo Opsetmoen Amador

Senior Consultant - Machine Learning

MLOps yaşam döngüsü

MLOps yaşam döngüsünün görseli. Birbirine bağlı üç daire döngüsü. Soldan sağa dairelerin adları: Design, Development, Deployment.

MLOps'ta olgunluk düzeyleri

Olgunluk düzeyleri şunlardır:

Manuel ML iş akışı
Yarı otomatik ML iş akışı
Tam otomatik ML iş akışı

Manuel ML iş akışı - Ad hoc denemeler

Modellerin geliştirmeden üretime manuel bir süreçle nasıl aktarıldığını gösteren görsel.

Yarı otomatik ML iş akışı

Verilerin orkestrasyonu yapılmış bir deney hattına beslendiğini gösteren görsel.

Yarı otomatik ML iş akışı

Önceki görsel, bir kaynak deposuna itilen kod ve sisteme veri sağlayan bir feature store eklenerek genişletilir.

Yarı otomatik ML iş akışı

Önceki görsele bir dağıtım bileşeni eklenir. Bu, mimaride otomatik ML hatlarını dağıtır. Ayrıca bir ML metaveri deposu, otomatik hattın ürettiği metaverileri alır.

Yarı otomatik ML iş akışı

Önceki mimari genişletilir. Otomatik hattın ürettiği modeller bir model kayıt defterine aktarılır; bu da modelleri model sunum modülüne iletir. Model sunum modülü mimaride bir tahmin servisine bağlıdır.

Yarı otomatik ML iş akışı

Mimarideki tahmin servisi modülü, bir performans izleme bileşenine; o da otomatik bir tetikleyiciye bağlıdır. Otomatik tetikleyici, sistemde otomatik hattı başlatabilir.