Na Edge Analytics , nos esforçamos para desenvolver aplicativos de aprendizado de máquina que sejam transparentes e reproduzíveis. Os projetos de aprendizado de máquina geralmente são compostos de muitas partes, e as soluções de software rapidamente disponíveis para gerenciar essas partes são chamadas coletivamente de Operações de Aprendizado de Máquina (MLOps).

Descobrimos que investir em infraestrutura de MLOps acelera nossa capacidade de extrair insights significativos para os problemas que resolvemos. Uma infraestrutura robusta de MLOps otimiza nosso tempo de iteração e aumenta nossa confiança nos modelos que desenvolvemos para os clientes. Nesta série de blogs, discutiremos um exemplo de pipeline MLOps usando algumas de nossas ferramentas favoritas.

Como usamos MLOps no Edge Analytics

Nossa equipe desenvolve e implanta modelos de ML em dispositivos de ponta e na nuvem. Acompanhar o desenvolvimento e a implantação do modelo é fundamental para garantir que os algoritmos se comportem conforme o esperado. Demonstraremos um exemplo de pipeline completo usando ferramentas que funcionaram bem para nossa equipe. O exemplo é uma arquitetura modular com funcionalidade dividida em cinco etapas principais. Essas etapas incluem:

1. Armazenamento de dados e E/S
2. Processamento de dados
3. Desenvolvimento de modelo
4. Rastreamento de modelo
5. Implantação de modelo

Considerações para o desenvolvimento do pipeline

Construir um pipeline de MLOps vem com inúmeras compensações para equilibrar estrutura e flexibilidade. Ao selecionar as melhores ferramentas para nossos clientes, nos guiamos por dois grandes princípios:

1. As abstrações de código para ferramentas de terceiros devem ser simples, consistentes e bem documentadas.
2. Nenhuma plataforma possui a melhor de todas as soluções, e novos recursos estão frequentemente disponíveis. Devemos manter um pipeline flexível capaz de intercambiar plataformas de terceiros.

Por fim, deve-se reconhecer que não há uma maneira única de criar um pipeline de MLOps. Existem muitas ferramentas incríveis que podem ajudar no desenvolvimento e rastreamento de modelos de ML. Esperamos que este pipeline de exemplo seja um bom ponto de partida e o incentive a buscar os métodos que melhor atendem ao seu projeto!

Uma série de blogs para mostrar nosso processo

Ao longo desta série de postagens de blog, examinaremos cada um dos cinco pilares centrais do pipeline de MLOps mais de perto no contexto de um projeto de exemplo que classifica imagens de glóbulos brancos por tipo de célula. E com isso, vamos dar uma olhada no armazenamento de dados …

Aprendizado de máquina no Edge Analytics

O Edge Analytics ajuda as empresas a criar soluções MLOps para seus casos de uso específicos. De forma mais ampla, nos especializamos em ciência de dados, aprendizado de máquina e desenvolvimento de algoritmos na borda e na nuvem. Fornecemos suporte de ponta a ponta durante todo o ciclo de vida de um produto, desde protótipos exploratórios rápidos até algoritmos AI/ML de nível de produção. Fazemos parceria com nossos clientes, que variam de empresas da Fortune 500 a startups inovadoras, para transformar suas ideias em realidade. Tem um problema difícil em mente? Entre em contato em [email protected] .