Data science

ModelOps vs MLOps: นี่คือสิ่งที่คุณต้องรู้

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง ModelOps และ MLOps One ที่มีความสับสนในปัจจุบันคือการทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่าง ModelOps กับ MLOps ModelOps เป็นลิงค์ที่ขาดหายไปสำหรับแนวทางปัจจุบัน โดยเชื่อมต่อโซลูชันการจัดการข้อมูลที่มีอยู่และเครื่องมือการฝึกอบรมแบบจำลองเข้ากับคุณค่าที่ส่งผ่านแอปพลิเคชันทางธุรกิจ ด้วยการผสมผสาน ModelOps เข้ากับไปป์ไลน์ AI ของคุณ คุณจะก้าวข้ามความท้าทายสุดท้ายด้วยการดำเนินการ AI และเริ่มเห็นผลตอบแทนจากการลงทุนของคุณในรูปแบบของต้นทุนที่ลดลง รายได้ที่เพิ่มขึ้น และการจัดการความเสี่ยงที่ดีขึ้น เมื่อเร็วๆ นี้ ModelOps ได้กลายเป็นจุดเชื่อมโยงที่สำคัญในการจัดการกับความท้าทายในการส่งมอบไมล์สุดท้ายสำหรับการปรับใช้ AI ModelOps เป็น superset ของ MLOps ซึ่งหมายถึงกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินการและจัดการโมเดล AI ที่ใช้ในระบบการผลิต เครื่องมือ ModelOps มีความสามารถทั้งหมดของ MLOps แต่ยังให้ส่วนเพิ่มเติมที่สำคัญสองอย่าง: 1. เครื่องมือ ModelOps ช่วยให้คุณสามารถใช้งานโมเดล AI ทั้งหมดได้ ในขณะที่เครื่องมือ MLOps มุ่งเน้นไปที่โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเป็นหลัก 2. ในขณะที่เครื่องมือ MLOps อนุญาตให้มีการทำงานร่วมกันระหว่างทีมต่างๆ และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เกี่ยวข้องในการสร้างแอปพลิเคชันที่เปิดใช้งาน AI (ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจักร นักพัฒนาซอฟต์แวร์) เครื่องมือ ModelOps มีแดชบอร์ด การรายงาน และข้อมูลสำหรับผู้นำธุรกิจ สิ่งนี้ช่วยให้ทีมมีความโปร่งใสและเป็นอิสระในการทำงานในลักษณะการทำงานร่วมกันสำหรับ AI ในวงกว้าง เนื่องจากข้อมูลทั้งหมดอยู่ภายใต้การควบคุม ติดตาม และตรวจสอบได้ เครื่องมือ ModelOps ให้ความโปร่งใสในการใช้งาน AI ทั่วทั้งองค์กร สิ่งนี้ไม่เพียงจำเป็นสำหรับการตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดล การตรวจจับการเลื่อน และการฝึกอบรมใหม่สำหรับโมเดล AI แต่ยังช่วยให้เข้าใจถึงความสมบูรณ์ของ AI ทีมสามารถจัดการและวางแผนค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานได้ดีขึ้น ในขณะที่ยังคงควบคุมการเข้าถึงข้อมูลทางธุรกิจที่ละเอียดอ่อนผ่านการกำกับดูแลและการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท ด้วยการบันทึกและติดตามข้อมูลนี้โดยอัตโนมัติ ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง และทีมพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างและบำรุงรักษาระบบ ในขณะที่ผู้นำธุรกิจและไอทีสามารถเข้าถึงเมตริกการรายงานสำหรับการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องได้อย่างง่ายดาย ModelOps จะเป็นกุญแจสำคัญอย่างหนึ่งในการปลดล็อกคุณค่าด้วย AI สำหรับองค์กร หากคุณดูที่ส่วนอื่นๆ ทั้งหมดของไปป์ไลน์ AI – การจัดการข้อมูล การโต้แย้งข้อมูล การฝึกแบบจำลอง การจัดการและปรับใช้แบบจำลอง และแอปพลิเคชันทางธุรกิจ ModelOps คือเนื้อเยื่อเกี่ยวพัน มันเชื่อมโยงชิ้นส่วนที่แตกต่างกันของไปป์ไลน์เพื่อส่งมอบคุณค่าผ่านแอปพลิเคชันทางธุรกิจ ด้วยการจัดเตรียมเครื่องมือที่ใช้ร่วมกันเพื่อติดตามและจัดการทรัพย์สิน AI ของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในการจัดการทั้งหมด องค์กรสามารถ: ลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับโซลูชัน “เงา” ที่สร้างขึ้นนอกขอบเขตของแผนกไอที ลดความซ้ำซ้อนที่นำไปสู่การจัดสรรทรัพยากรที่ดีขึ้นและการใช้แบบจำลอง MLO ซ้ำเพิ่มขึ้น ช่วยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการทดลองและปรับใช้โมเดล ML อย่างรวดเร็วในระหว่างกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นคุณลักษณะของแพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สมบูรณ์และครบถ้วน เช่น Amazon Sagemaker, Domino Data Lab และ DataRobot ModelOps คือการปฏิบัติการระดับองค์กรและการกำกับดูแลสำหรับ AI และแบบจำลองการวิเคราะห์ทั้งหมดในการผลิต ซึ่งรับประกันการตรวจสอบที่เป็นอิสระและความรับผิดชอบของแบบจำลองทั้งหมดในการผลิต ซึ่งช่วยให้สามารถตัดสินใจที่ส่งผลกระทบต่อธุรกิจได้ไม่ว่าจะสร้างแบบจำลองเหล่านั้นอย่างไร แพลตฟอร์ม ModelOps เช่น ModelOp Center ทำให้การทำงานของโมเดลทำงานอัตโนมัติในทุกแง่มุม โดยไม่คำนึงถึงประเภทของโมเดล วิธีการพัฒนา หรือที่ที่โมเดลทำงาน เครื่องมือและฟีเจอร์ MLOps ใช้สำหรับการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) รวมถึงการเข้ารหัสจริงของโมเดล ML การทดสอบ การฝึกอบรม การตรวจสอบความถูกต้อง และการฝึกอบรมซ้ำ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีหน้าที่รับผิดชอบในการพัฒนาแบบจำลอง โดยทำงานอย่างใกล้ชิดกับทีม DataOps และ Data Analytics เพื่อระบุข้อมูลและชุดข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับแบบจำลอง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะสอดคล้องกับสายธุรกิจและยังคงมุ่งเน้นไปที่เป้าหมายของหน่วยธุรกิจนั้นหรือโครงการเฉพาะ แพลตฟอร์มและความสามารถของ ModelOps ถูกนำมาใช้เพื่อรับรองผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือและเหมาะสมที่สุดสำหรับทุกรุ่นในการผลิต ซึ่งรวมถึงการจัดการทุกด้านของแบบจำลองในการผลิต เช่น แบบจำลองสินค้าคงคลังที่อยู่ในการผลิต การทำให้มั่นใจว่าแบบจำลองการผลิตให้การตัดสินใจที่เชื่อถือได้ และปฏิบัติตามข้อกำหนดและการควบคุมด้านกฎระเบียบ การปฏิบัติตามข้อกำหนด และความเสี่ยงทั้งหมด CIO และ IT Operations ที่ทำงานร่วมกับสายธุรกิจ มีหน้าที่รับผิดชอบในการจัดตั้งและใช้งานแพลตฟอร์ม ModelOps ที่ตรงกับความต้องการขององค์กร คุณค่าของ MLOps และ ModelOps MLOps และ ModelOps เป็นโซลูชันเสริม ไม่ใช่ของคู่แข่ง โซลูชัน ModelOps ไม่สามารถสร้างแบบจำลองได้ และ MLOps ไม่สามารถควบคุมและจัดการรูปแบบการผลิตได้ตลอดวงจรชีวิตทั่วทั้งองค์กร โซลูชัน MLOps บางตัวมีความสามารถในการจัดการที่จำกัด แต่ข้อจำกัดมักจะปรากฏชัดเมื่อองค์กรต่างๆ เริ่มปรับขนาดความพยายามของ AI และบังคับใช้ความเสี่ยงและการควบคุมการปฏิบัติตามข้อกำหนดอย่างสม่ำเสมอ นอกจากนี้ แนวปฏิบัติที่ “พยายามและเป็นความจริง” ในการตรวจสอบและถ่วงดุลระหว่างการพัฒนาและการดำเนินการผลิตยังนำไปใช้กับทุกรุ่นที่พัฒนาและนำไปใช้จริง แพลตฟอร์ม ModelOps ทำให้ความเสี่ยง กฎระเบียบ และการดำเนินงานของโมเดลเป็นแบบอัตโนมัติ และรับรองว่าโมเดลสามารถตรวจสอบและประเมินความสอดคล้องทางเทคนิค มูลค่าทางธุรกิจ และความเสี่ยงทางธุรกิจและการดำเนินงาน ด้วยการรวมความสามารถขององค์กรเหล่านี้เข้ากับประสิทธิภาพของเครื่องมือ MLOps องค์กรต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากการลงทุนในเครื่องมือ MLOps ของตน และสร้างแพลตฟอร์มพื้นฐานสำหรับการเร่ง ปรับขนาด และควบคุม AI ทั่วทั้งองค์กร

  • บ้าน
  • ธุรกิจ
  • วิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • การตลาดดิจิทัล

  • ตลาดการค้า
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button