Di Edge Analytics , kami berupaya mengembangkan aplikasi pembelajaran mesin yang transparan dan dapat direproduksi. Proyek pembelajaran mesin sering terdiri dari banyak bagian, dan solusi perangkat lunak yang tersedia dengan cepat untuk mengelola bagian ini secara kolektif disebut Operasi Pembelajaran Mesin (MLOps).

Kami menemukan bahwa berinvestasi dalam infrastruktur MLOps mempercepat kemampuan kami untuk mengekstrak wawasan yang berarti untuk masalah yang kami selesaikan. Infrastruktur MLOps yang kuat mengoptimalkan waktu iterasi kami dan meningkatkan kepercayaan kami pada model yang kami kembangkan untuk klien. Dalam seri blog ini, kami akan membahas contoh pipeline MLOps menggunakan beberapa alat favorit kami.

Bagaimana kami menggunakan MLOps di Edge Analytics

Tim kami mengembangkan dan menerapkan model ML ke perangkat edge dan cloud. Pengembangan dan penyebaran model pelacakan sangat penting untuk memastikan algoritme berperilaku seperti yang diharapkan di alam liar. Kami akan mendemonstrasikan satu contoh pipeline lengkap menggunakan alat yang telah bekerja dengan baik untuk tim kami. Contohnya adalah arsitektur modular dengan fungsionalitas yang dipecah menjadi lima langkah utama. Langkah-langkah ini meliputi:

1. Penyimpanan Data dan I/O
2. Pengolahan data
3. Pengembangan Model
4. Pelacakan Model
5. Penerapan Model

Pertimbangan untuk pengembangan pipa

Membangun pipeline MLOps dilengkapi dengan pertukaran yang tak terhitung jumlahnya untuk menyeimbangkan struktur dan fleksibilitas. Dalam memilih alat terbaik untuk klien kami, kami dipandu oleh dua prinsip utama:

1. Abstraksi kode untuk alat pihak ketiga harus sederhana, konsisten, dan didokumentasikan dengan baik.
2. Tidak ada satu platform pun yang memiliki solusi terbaik, dan fitur-fitur baru sering kali tersedia. Kita harus memelihara pipa fleksibel yang mampu menukar platform pihak ketiga.

Terakhir, harus diakui bahwa tidak ada satu cara untuk membangun jaringan pipa MLOps. Ada banyak alat luar biasa yang dapat membantu mengembangkan dan melacak model ML. Kami harap pipeline contoh ini memberi Anda tempat yang baik untuk memulai dan mendorong Anda untuk mencari metode yang paling sesuai dengan proyek Anda!

Serangkaian blog untuk memamerkan proses kami

Melalui rangkaian posting blog ini, kami akan memeriksa masing-masing dari lima pilar pipa MLOps pusat lebih dekat dalam konteks proyek contoh yang mengklasifikasikan gambar sel darah putih berdasarkan jenis sel. Dan dengan itu, mari kita lihat penyimpanan data …

Pembelajaran mesin di Edge Analytics

Edge Analytics membantu perusahaan membuat solusi MLOps untuk kasus penggunaan khusus mereka. Secara lebih luas, kami berspesialisasi dalam ilmu data, pembelajaran mesin, dan pengembangan algoritme baik di edge maupun di cloud. Kami memberikan dukungan menyeluruh di sepanjang siklus hidup produk, mulai dari prototipe eksplorasi cepat hingga algoritme AI/ML tingkat produksi. Kami bermitra dengan klien kami, mulai dari perusahaan Fortune 500 hingga startup inovatif, untuk mengubah ide mereka menjadi kenyataan. Memiliki masalah yang sulit dalam pikiran? Hubungi [email protected] .