W Edge Analytics dążymy do tworzenia aplikacji do uczenia maszynowego, które są przejrzyste i powtarzalne. Projekty uczenia maszynowego często składają się z wielu części, a szybko dostępne rozwiązania programowe do zarządzania tymi częściami są wspólnie nazywane operacjami uczenia maszynowego (MLOps).

Odkryliśmy, że inwestowanie w infrastrukturę MLOps przyspiesza naszą zdolność do wydobywania wartościowych informacji dotyczących rozwiązywanych przez nas problemów. Solidna infrastruktura MLOps optymalizuje czas iteracji i zwiększa zaufanie do modeli, które opracowujemy dla klientów. W tej serii blogów omówimy przykładowy potok MLOps przy użyciu niektórych z naszych ulubionych narzędzi.

Jak używamy MLOps w Edge Analytics

Nasz zespół opracowuje i wdraża modele ML zarówno na urządzeniach brzegowych, jak i w chmurze. Śledzenie rozwoju i wdrażania modelu ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia, że ​​algorytmy zachowują się zgodnie z oczekiwaniami w środowisku naturalnym. Zademonstrujemy jeden przykład pełnego potoku przy użyciu narzędzi, które dobrze sprawdziły się w przypadku naszego zespołu. Przykładem jest architektura modułowa z funkcjonalnością podzieloną na pięć głównych kroków. Kroki te obejmują:

1. Przechowywanie danych i wejścia/wyjścia
2. Przetwarzanie danych
3. Rozwój modelu
4. Śledzenie modelu
5. Wdrożenie modelu

Rozważania dotyczące rozwoju rurociągu

Budowa potoku MLOps wiąże się z niezliczonymi kompromisami w zakresie zrównoważenia struktury i elastyczności. W doborze najlepszych narzędzi dla naszych klientów kierujemy się dwiema głównymi zasadami:

1. Abstrakcje kodu dla narzędzi innych firm powinny być proste, spójne i dobrze udokumentowane.
2. Żadna pojedyncza platforma nie oferuje najlepszego rozwiązania ze wszystkich, a często dostępne są nowe funkcje. Powinniśmy utrzymywać elastyczny rurociąg zdolny do wymiany platform stron trzecich.

Na koniec należy przyznać, że nie ma jednego sposobu na zbudowanie potoku MLOps. Istnieje wiele niesamowitych narzędzi, które mogą pomóc w opracowywaniu i śledzeniu modeli ML. Mamy nadzieję, że ten przykładowy potok stanowi dobre miejsce do rozpoczęcia i zachęci do poszukiwania metod, które najlepiej przysłużą się Twojemu projektowi!

Seria blogów prezentująca nasz proces

W tej serii wpisów na blogu przyjrzymy się dokładniej każdemu z pięciu głównych filarów potoku MLOps w kontekście przykładowego projektu klasyfikowania obrazów białych krwinek według typu komórek. A przy tym przyjrzyjmy się przechowywaniu danych …

Uczenie maszynowe w Edge Analytics

Edge Analytics pomaga firmom tworzyć rozwiązania MLOps dla ich konkretnych przypadków użycia. Mówiąc szerzej, specjalizujemy się w analizie danych, uczeniu maszynowym i tworzeniu algorytmów zarówno na brzegu sieci, jak iw chmurze. Zapewniamy kompleksowe wsparcie przez cały cykl życia produktu, od szybkich prototypów eksploracyjnych po algorytmy AI/ML na poziomie produkcyjnym. Współpracujemy z naszymi klientami, od firm z listy Fortune 500 po innowacyjne start-upy, aby urzeczywistnić ich pomysły. Masz trudny problem na myśli? Skontaktuj się z nami pod adresem [email protected] .