Технология

MLOps vs DevOps и DataOps: ключевые сходства и различия

Автор: PlaysDev
Опубликовано: 26.03.2024

Будучи новой областью, MLOps быстро набирает обороты среди специалистов по данным, искусственному интеллекту и инженеров ML. В современном мире, основанном на данных, DevOps, DataOps и MLOps стали ключевыми для оптимизации рабочих процессов. Хотя на первый взгляд эти концепции кажутся похожими, понимание их тонкостей помогает оптимизировать различные части рабочего процесса.

Подробнее о машинном обучении

Машинное обучение (Machine Learning) — это подраздел искусственного интеллекта, который занимается разработкой алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерам извлекать знания из данных и использовать их для принятия решений или прогнозирования.

Основная идея машинного обучения заключается в том, чтобы обучить компьютерные системы распознавать закономерности и шаблонность данных, а затем использовать эти знания для аналитики и прогнозирования.

К примеру, Netflix использует машинное обучение для персонализации рекомендаций контента для каждого пользователя.

Как это происходит? Система учитывает предпочтения пользователя, его историю просмотра, оценки, поведение во время просмотра и другие параметры (т.е. распознает закономерности и некие паттерны поведения), чтобы предложить пользователю наиболее подходящий контент в будущем.

В свою очередь, алгоритмы машинного обучения, такие как коллаборативная фильтрация и нейронные сети, используются для обработки этих данных и предсказания предпочтений пользователя.

Что такое MLOps (Machine Learning Operations)?

— это основная функция машинного обучения (ML), направленная на оптимизацию внедрения моделей машинного обучения в производство, а затем их обслуживания и мониторинга.

Концепция MLOps подробно описана в работе трёх немецких исследователей «Операции машинного обучения (MLOps): обзор, определение и архитектура». В исследовании описывается комплексная архитектура MLOps и рабочий процесс с функциональными компонентами и ролями.

«MLOps — это методология и практики, направленные на снижение затрат, связанных с развертыванием и обслуживанием моделей машинного обучения (ML), обеспечивая при этом их надежность и масштабируемость.»

Google Cloud

Объем MLOps в проектах машинного обучения может быть настолько целенаправленным или обширным, насколько того требует проект. В некоторых случаях MLOps может охватывать все: от конвейера данных до создания модели, тогда как в других проектах MLOps может потребоваться только для развертывания.

Большинство предприятий применяют принципы MLOps в следующих сферах:

  • Исследовательский анализ данных (EDA);
  • Подготовка данных и разработка функций;
  • Обучение и настройка модели;
  • Обзор модели и управление;
  • Вывод модели и обслуживание;
  • Мониторинг модели;
  • Автоматизированное переобучение модели.

Основная цель MLOps — это упрощение жизненного цикла разработки и эксплуатации моделей машинного обучения.

Итак, MLOps — это разновидность DevOps для моделей ML.

ML инженер – это?

ML инженер (ML Engineer) — это специалист, который занимается разработкой, обучением и развертыванием моделей машинного обучения. Его работа связана с применением алгоритмов машинного обучения и статистического анализа для решения конкретных задач и проблем продукта.

Остановимся подробнее на задачах ML инженера.

  1. Разработка и исследование моделей:
    Изучение данных и определение целей проекта.
    Исследование различных алгоритмов машинного обучения и их применимости к конкретной задаче.
    Создание и настройка моделей машинного обучения с использованием библиотек и фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
  2. Подготовка данных:
    Очистка и предобработка данных для подготовки их к обучению моделей.
    Преобразование и инженерия признаков для повышения информативности данных.
    Разработка процессов сбора и хранения данных.
  3. Обучение моделей:
    Обучение моделей машинного обучения на подготовленных данных.
    Оптимизация параметров моделей и выбор наилучших алгоритмов для достижения желаемых результатов.
    Оценка качества моделей с использованием различных метрик.
  4. Развертывание моделей:
    Развертывание обученных моделей машинного обучения в прод.
    Интеграция моделей с приложениями и системами, где они будут использоваться для прогнозирования или принятия решений.
    Оптимизация моделей для ускорения их работы в проде.
  5. Мониторинг и обслуживание моделей:
    Мониторинг производительности моделей в реальном времени.
    Обнаружение и устранение аномалий в работе моделей.
    Регулярное обновление и оптимизация моделей на основе новых данных и изменений в среде.
  6. Задачи на проектах могут включать в себя разработку модели для прогнозирования спроса на товары, обнаружения мошенничества в финансовых транзакциях, классификации изображений или текстов.

ML инженеры интегрируют свою разработку моделей с процессами MLOps – управление версиями кода и моделей, автоматизация развертывания, мониторинг производительности и т.д. Они используют инструменты и платформы, предоставляемые MLOps, для более эффективного управления жизненным циклом моделей.

Как MLOps может быть полезен различным специалистам?

  1. Для Data Scientist-ов: Если вы создаете модели машинного обучения, MLOps поможет вам научиться эффективно разворачивать их в прод, что позволит получать реальные результаты от ваших исследований.
  2. Для ML Engineer-ов: Вы сможете управлять несколькими моделями более эффективно, стандартизировать процессы разработки и развертывания моделей, что сделает вашу работу более организованной и масштабируемой.
  3. Для Data Engineer-ов: MLOps предоставит вам инструменты и методологии для управления всем жизненным циклом данных, включая валидацию, обучение, развертывание и мониторинг моделей машинного обучения.
  4. Для Data Analytic-ов: Вы сможете расширить свои навыки за пределы анализа данных и создания дашбордов, запуская собственные модели машинного обучения в онлайн-среде и получая реальные прогнозы и результаты.
  5. Для Software Engineer-ов: Вы будете понимать, как интегрировать модели машинного обучения в ваши продукты и проекты, обеспечивая их эффективное функционирование и масштабируемость.

В чем разница между MLOps и DevOps?

MLOps — это набор инженерных практик, использующихся для проектов машинного обучения, которые заимствованы из более широко распространенных принципов DevOps.
В то время как DevOps предлагает быстрый, непрерывно итеративный подход к доставке приложений, MLOps заимствует те же принципы для внедрения моделей машинного обучения в производство.

Так, главное различие MLOps и DevOps – объект управления. Основной фокус DevOps — это разработка, тестирование и развертывание программного обеспечения, а MLOps сосредоточен на управлении жизненным циклом моделей машинного обучения.

DevOps

MLOps как методология: в чем отличие от DevOps и DataOps?

Цель: Улучшение сотрудничества и коммуникации между разработчиками (Development) и операционными инженерами (Operations) для повышения скорости развертывания и качества программного обеспечения.

Фокус: Автоматизация процессов разработки, тестирования, развертывания и мониторинга программного обеспечения.

Применение: Применяется в области разработки и эксплуатации программного обеспечения в целом, независимо от специфики технологий или типа приложений.

DataOps

MLOps как методология: в чем отличие от DevOps и DataOps?

Цель: Улучшение сотрудничества и процессов в области управления данными для повышения скорости и качества работы с данными.

Фокус: Автоматизация и стандартизация процессов сбора, обработки, хранения, анализа и предоставления данных.

Применение: Применяется в области управления данными, обеспечивая прозрачность, эффективность и безопасность в работе с данными от их сбора до использования.

MLOps

MLOps как методология: в чем отличие от DevOps и DataOps?

Цель: Расширение методологии DevOps на область разработки, развертывания и управления моделями машинного обучения в проде.

Фокус: Управление жизненным циклом моделей машинного обучения, включая разработку, обучение, тестирование, развертывание и мониторинг.

Применение: Применяется в области разработки и эксплуатации моделей машинного обучения, обеспечивая эффективное управление моделями в проде.

Вам также может понравиться

Технология
26 марта, 2024
PlaysDev
MLOps как методология: в чем отличие от DevOps и DataOps?
Рассказываем про особенности MLOps. Какие специалисты используют практики MLOps в работе и каковы обязанности Ml инженеров, в чем основные различия DevOps, DataOps и MLOps.
Читать
Индустрия
2 марта, 2023
PlaysDev
Что ожидает аутстаффинг и аутсорсинг в 2023 году?
В этой статье мы рассмотрим, что такое ИТ-аутстаффинг и аутсорсинг что ждет эти направления в 2023 году.
Читать
Экспертиза
6 октября, 2023
PlaysDev
Обзор трендов аутстаффинга/аутсорсинга за III квартал
В этой статье будет обзор трендов аутстаффинга и аутсорсинга за III квартал 2023 года. Рассмотрим, что ждет аутстаффинг и аутсорсинг. Почему компании выбирают такие модели сотрудничества.
Читать
Сервисы
9 июня, 2023
PlaysDev
Услуги DevOps в современной разработке программного обеспечения
В этой статье мы рассмотрим роль DevOps в разработке программного обеспечения и ускорении процессов вывода продукта на рынок.
Читать
Экспертиза
22 марта, 2024
PlaysDev
Книги для саморазвития — что почитать для развития личности и самодисциплины
Что почитать для саморазвития: подборка полезных книг, которые подойдут каждому. Книги в подборке помогут вам развить самодисциплину, расширить знания в области бизнеса и достичь новых высот в вашей профессиональной деятельности, при условии, что вы сами к этому стремитесь!
Читать
Экспертиза
10 февраля, 2024
Дмитрий Острога
Способы повышения мотивации сотрудников
Многие руководители сталкиваются с периодом “застоя” в коллективе, не зная как найти общий язык с коллегами и считают, что сотрудников можно мотивировать только материально.
Читать
Технология
29 февраля, 2024
PlaysDev
Google Gemma — новая нейросеть с открытым кодом
Обзор свежего релиза Google Gemma. Чем Gemma отличается от Gemini и в чем ее ключевые преимущества? Какие технологии использует Gemma и почему разработчикам стоит попробовать ее использовать?
Читать
Индустрия
20 марта, 2024
PlaysDev
Тренды мобильной разработки в 2024: обзор рынка и популярных технологий
Расходы на мобильные приложения стабильно растут на протяжении последних 5 лет согласно отчету Statista, при этом увеличивается и количество новых мобильных пользователей. Главными тенденциями 2024 года стали блокчейн технологии, мультиплатформенная разработка, использование биометрический данных, и др.
Читать
Технология
10 апреля, 2024
PlaysDev
IoT технология: что такое интернет вещей простыми словами
Описываем рынок Интернета вещей на примерах популярных IoT устройств. Что такое IoT технология и при чем тут вещи: рассказываем откуда взялась концепция интернета вещей и как она используется сейчас.
Читать
Технология
5 апреля, 2024
PlaysDev
Голосовой помощник: что это такое и как используется в бизнесе
Рассказываем про голосовых ассистентов. Зачем компании используют голосовой поиск в своих приложениях и умных устройствах? Популярность виртуальных ассистентов у пользователя и кейсы известных компаний.
Читать