ที่Edge Analyticsเรามุ่งมั่นที่จะพัฒนาแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงที่โปร่งใสและทำซ้ำได้ โครงการแมชชีนเลิร์นนิงมักประกอบด้วยหลายส่วน และโซลูชันซอฟต์แวร์ที่พร้อมใช้งานอย่างรวดเร็วสำหรับการจัดการส่วนเหล่านี้เรียกรวมกันว่า Machine Learning Operations (MLOps)

เราพบว่าการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานของ MLOps ช่วยเร่งความสามารถของเราในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายสำหรับปัญหาที่เราแก้ไข โครงสร้างพื้นฐาน MLOps ที่แข็งแกร่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเวลาการวนซ้ำของเรา และเพิ่มความไว้วางใจในโมเดลที่เราพัฒนาสำหรับลูกค้า ในซีรีส์บล็อกนี้ เราจะพูดถึงตัวอย่างไปป์ไลน์ MLOps โดยใช้เครื่องมือที่เราชื่นชอบ

วิธีที่เราใช้ MLOps ที่ Edge Analytics

ทีมของเราพัฒนาและปรับใช้โมเดล ML กับทั้งอุปกรณ์ Edge และระบบคลาวด์ การติดตามการพัฒนาโมเดลและการปรับใช้เป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าอัลกอริทึมจะทำงานตามที่คาดไว้ เราจะสาธิตตัวอย่างหนึ่งของไปป์ไลน์แบบสมบูรณ์โดยใช้เครื่องมือที่ทำงานได้ดีสำหรับทีมของเรา ตัวอย่างนี้เป็นสถาปัตยกรรมโมดูลาร์ที่มีฟังก์ชันการทำงานที่แบ่งออกเป็นห้าขั้นตอนหลัก ขั้นตอนเหล่านี้รวมถึง:

1. การจัดเก็บข้อมูลและ I/O
2. การประมวลผลข้อมูล
3. การพัฒนาแบบจำลอง
4. การติดตามแบบจำลอง
5. การปรับใช้โมเดล

ข้อควรพิจารณาในการพัฒนาท่อส่ง

การสร้างไปป์ไลน์ MLOps มาพร้อมกับการแลกเปลี่ยนนับไม่ถ้วนสำหรับโครงสร้างที่สมดุลและความยืดหยุ่น ในการเลือกเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับลูกค้าของเรา เราได้รับคำแนะนำจากหลักการสำคัญสองประการ:

1. สิ่งที่เป็นนามธรรมของโค้ดสำหรับเครื่องมือของบุคคลที่สามควรเรียบง่าย สอดคล้องกัน และมีการจัดทำเป็นเอกสารอย่างดี
2. ไม่มีแพลตฟอร์มเดียวที่มีโซลูชันที่ดีที่สุด และคุณลักษณะใหม่ๆ พร้อมให้บริการอยู่บ่อยครั้ง เราควรรักษาไปป์ไลน์ที่ยืดหยุ่นซึ่งสามารถแลกเปลี่ยนแพลตฟอร์มของบุคคลที่สามได้

สุดท้ายนี้ ควรรับทราบว่าไม่มีวิธีเดียวในการสร้างไปป์ไลน์ MLOps มีเครื่องมือที่น่าทึ่งมากมายที่สามารถช่วยในการพัฒนาและติดตามโมเดล ML เราหวังว่าไปป์ไลน์ตัวอย่างนี้จะช่วยให้คุณมีจุดเริ่มต้นที่ดี และสนับสนุนให้คุณค้นหาวิธีการที่เหมาะกับโครงการของคุณมากที่สุด!

ชุดบล็อกเพื่อแสดงกระบวนการของเรา

ในบล็อกโพสต์ชุดนี้ เราจะตรวจสอบเสาไปป์ไลน์ MLOps กลางแต่ละเสาทั้งห้าอย่างใกล้ชิดยิ่งขึ้นในบริบทของโครงการตัวอย่างที่จำแนกภาพเซลล์เม็ดเลือดขาวตามประเภทเซลล์ และด้วยเหตุนี้เรามาดูการจัดเก็บข้อมูล …

การเรียนรู้ของเครื่องที่ Edge Analytics

Edge Analyticsช่วยให้บริษัทต่างๆ สร้างโซลูชัน MLOps สำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของตน ในวงกว้าง เราเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และการพัฒนาอัลกอริทึมทั้งบนเอดจ์และในระบบคลาวด์ เราให้การสนับสนุนแบบ end-to-end ตลอดวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์ ตั้งแต่ต้นแบบการสำรวจอย่างรวดเร็วไปจนถึงอัลกอริทึม AI/ML ระดับการผลิต เราเป็นพันธมิตรกับลูกค้าของเรา ซึ่งมีตั้งแต่บริษัทที่ติดอันดับ Fortune 500 ไปจนถึงบริษัทสตาร์ทอัพที่มีนวัตกรรม เพื่อเปลี่ยนแนวคิดของพวกเขาให้กลายเป็นความจริง มีปัญหาในใจ? ติดต่อได้ที่[email protected]