Хотите сравнить с вашим текущим решением для развертывания машинного обучения? Свяжитесь с нами по адресу [email protected], чтобы получить бесплатную оценку.
Появление больших данных в процессе принятия решений для достижения стратегических бизнес-целей привело к тому, что машинное обучение (МО) стало ключевым фактором для стимулирования роста, достижения операционного совершенства и вывода на рынок инновационных продуктов. Этот сдвиг произошел по мере преодоления основных препятствий для машинного обучения: проектирование данных в масштабе и разработка моделей больше не пугают предприятия, учитывая множество эффективных и простых решений, предоставляемых облачными или сторонними поставщиками. В результате машинное обучение превратилось из того, чем занимались только передовые новаторы (такие как Netflix и Amazon), в стратегический инструмент для организаций, находящихся на стадии внедрения «раннего большинства».
Однако вскоре предприятия обнаруживают, что построение модели машинного обучения — это не конец пути, а только начало нового набора задач:
- Как вы развертываете и вводите в действие свои модели машинного обучения, чтобы реализовать их ценность для вашего бизнеса?
- Как эффективно использовать эти модели машинного обучения, чтобы выигрыш для бизнеса перевешивал расходы на персонал и инфраструктуру?
- Как вы отслеживаете и оцениваете производительность модели на постоянной основе, чтобы немедленно обнаруживать любые дрейфы или аномалии, чтобы вы могли переобучиться на основе последних данных?
Поскольку все это настолько ново, у большинства предприятий нет заранее определенного набора параметров для оценки различных решений для внедрения моделей машинного обучения. В результате они не уверены, какие атрибуты позволят их продуктам и операциям с поддержкой ИИ масштабироваться в долгосрочной перспективе по мере добавления новых моделей, использования большего количества данных или создания более сложных моделей.
Критерии оценки решений для развертывания машинного обучения
Когда мы обучаем наших клиентов тому, как понимать полный жизненный цикл машинного обучения в производстве, мы просим их оценить каждое решение вместе с четырьмя основными атрибутами:
- Простота развертывания.Есть ли в вашей организации быстрый, воспроизводимый, автоматизированный процесс или это ручной процесс, включающий несколько различных этапов и значительные трудозатраты и временные затраты для развертывания моделей машинного обучения в рабочей среде? Легко ли обновлять модели без простоя бизнеса?
- Эффективность вычислений. Можно ли масштабироваться для запуска более крупных конвейеров машинного обучения со сложными моделями и мультимодальными наборами данных, не становясь при этом слишком затратным с точки зрения вычислений?
- Наблюдаемость и аналитика модели.Можете ли вы быстро и легко обнаружить неэффективность модели и дрейф данных, если многие модели находятся в работе? Есть ли у вас полное представление о том, кто обновляет модели, что работает, какие данные использовались для создания прогноза и какова производительность системы?
- Стандартизированный рабочий процесс для сред/инструментов обработки данных. Вы копируете инженерные усилия по машинному обучению для каждого нового варианта использования или группы специалистов по обработке и анализу данных в организации вместо того, чтобы следовать общему повторяемому процессу? Ваша команда инженеров машинного обучения вынуждена разрабатывать новые конвейеры развертывания для различных инструментов обработки данных, которые используют разные команды?
Как складываются различные решения для развертывания машинного обучения?
У нас есть подробные эталонные оценки для наиболее распространенных подходов к развертыванию, таких как контейнеризация, сквозные платформы MLOps, такие как SageMaker и Vertex и управляемый Apache Spark, но вы можете увидеть красно-желто-зеленую сводку ( где красный = блокирующий, желтый = удовлетворительный, но неэффективный, а зеленый = высокоэффективный) обзор того, как они работают по каждому из четырех критериев.
Конечно, вам нужно будет провести собственную оценку производительности, используя ваши собственные данные в вашей собственной среде данных. Если вы заинтересованы в проведении теста с Wallaroo, чтобы увидеть, как мы можем сделать машинное обучение последней мили проще, быстрее и эффективнее, обратитесь по адресу [email protected].
