10 ستون کلیدی MLOps با 10 مطالعه موردی شرکت برتر

MLOps آینده است

عملیات یادگیری ماشین (MLOps) یک چارچوب ضروری است که توسعه و استقرار مدل یادگیری ماشین را در اقدامات گسترده تر DevOps ادغام می کند.

از آنجایی که سازمان ها به طور فزاینده ای از یادگیری ماشینی برای هدایت نتایج کسب و کار استفاده می کنند، درک ستون های کلیدی MLO ها بسیار مهم می شود.

این مقاله به بررسی ده رکن کلیدی MLO ها می پردازد:

1. مدیریت داده ها

2. توسعه مدل

3. یکپارچه سازی مداوم/تحویل مستمر (CI/CD)

4. نظارت و حاکمیت

5. همکاری و ارتباطات

6. فروشگاه های ویژه

7. ردیابی آزمایش

8. استقرار مدل

9. بازآموزی و اتوماسیون

10. امنیت و انطباق

ما هر ستون را با مطالعات موردی دقیق در دنیای واقعی از شرکت‌های برتر سیلیکون ولی نشان می‌دهیم که فناوری‌های اساسی و اصول MLOps را برجسته می‌کنند.

1. مدیریت داده ها

مدیریت موثر داده برای ابتکارات یادگیری ماشینی موفق، شامل جمع آوری داده ها، ذخیره سازی، پردازش و تضمین کیفیت ضروری است.

رویکرد Airbnb برای مدیریت مجموعه داده‌های گسترده و متنوع، بینش‌های ارزشمندی را برای رسیدگی به چالش‌ها در این زمینه حیاتی ارائه می‌دهد.

1.1. استراتژی مدیریت داده Airbnb

Airbnb از فناوری‌های خدمات وب آمازون (AWS) برای پردازش روزانه بیش از 50 گیگابایت داده با استفاده از Amazon Elastic MapReduce استفاده می‌کند.