Edge Analytics'te şeffaf ve tekrarlanabilir makine öğrenimi uygulamaları geliştirmeye çalışıyoruz. Makine öğrenimi projeleri genellikle birçok bölümden oluşur ve bu bölümleri yönetmek için hızla kullanılabilen yazılım çözümlerine topluca Makine Öğrenimi İşlemleri (MLOps) adı verilir.

MLOps altyapısına yatırım yapmanın, çözdüğümüz sorunlar için anlamlı içgörüler çıkarma becerimizi hızlandırdığını gördük. Sağlam bir MLOps altyapısı, yineleme süremizi optimize eder ve müşterilerimiz için geliştirdiğimiz modellere olan güvenimizi artırır. Bu blog dizisinde, favori araçlarımızdan bazılarını kullanarak örnek bir MLOps işlem hattını tartışacağız.

Edge Analytics'te MLOps'u nasıl kullanıyoruz?

Ekibimiz makine öğrenimi modelleri geliştirir ve hem uç cihazlara hem de buluta dağıtır. Model geliştirme ve devreye almanın izlenmesi, algoritmaların doğada beklendiği gibi davranmasını sağlamak için kritik öneme sahiptir. Ekibimiz için iyi çalışan araçları kullanan eksiksiz bir ardışık düzen örneğini göstereceğiz. Örnek, işlevselliği beş ana adıma bölünmüş modüler bir mimaridir. Bu adımlar şunları içerir:

1. Veri Depolama ve G/Ç
2. Veri işleme
3. Model geliştirme
4. Model Takibi
5. Model Dağıtımı

Boru hattı geliştirmeyle ilgili hususlar

Bir MLOps ardışık düzeni oluşturmak, yapıyı ve esnekliği dengelemek için sayısız takasla birlikte gelir. Müşterilerimiz için en iyi araçları seçerken, iki ana ilke bizi yönlendiriyor:

1. Üçüncü taraf araçlar için kod soyutlamaları basit, tutarlı ve iyi belgelenmiş olmalıdır.
2. Hiçbir platform, tüm çözümlerin en iyisine sahip değildir ve sık sık yeni özellikler sunulur. Üçüncü taraf platformlarını değiştirebilen esnek bir boru hattını sürdürmeliyiz.

Son olarak, bir MLOps ardışık düzeni oluşturmanın tek bir yolu olmadığı kabul edilmelidir. Makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesine ve izlenmesine yardımcı olabilecek birçok inanılmaz araç vardır. Bu örnek boru hattının size başlamak için iyi bir yer vermesini ve projenize en iyi hizmet eden yöntemleri aramaya teşvik etmesini umuyoruz!

Sürecimizi sergileyen bir blog dizisi

Bu blog gönderileri dizisinde, beyaz kan hücresi görüntülerini hücre tipine göre sınıflandıran örnek bir proje bağlamında beş merkezi MLOps boru hattı sütununun her birini daha yakından inceleyeceğiz. Ve bununla birlikte, veri depolamaya bir göz atalım …

Edge Analytics'te makine öğrenimi

Edge Analytics, şirketlerin kendi özel kullanım durumları için MLOps çözümleri oluşturmasına yardımcı olur. Daha geniş anlamda, hem uçta hem de bulutta veri bilimi, makine öğrenimi ve algoritma geliştirme alanlarında uzmanız. Hızlı keşif prototiplerinden üretim düzeyinde AI/ML algoritmalarına kadar bir ürünün yaşam döngüsü boyunca uçtan uca destek sağlıyoruz. Fikirlerini gerçeğe dönüştürmek için Fortune 500 şirketlerinden yenilikçi girişimlere kadar uzanan müşterilerimizle ortaklık yapıyoruz. Aklınızda zor bir problem mi var? [email protected] adresinden iletişime geçin .