MLOps או Machine Learning Operations הוא תחום מתפתח המתמקד בפיתוח ופריסה של
מודלים של למידת מכונה בסביבת ייצור.
MLOps משלב את השיטות המומלצות מהנדסת תוכנה, DevOps ומדעי הנתונים כדי ליצור תהליך
יעיל לבנייה ופריסה של מודלים של למידת מכונה.
בפוסט זה, נצלול לתוך עולם ה-MLOps, ונחקור את המושגים, הכלים והיתרונות המרכזיים שלו.
מה זה MLOps?
MLOps (אם אל אופס) הוא מונח גג המתייחס למכלול הפרקטיקות והטכנולוגיות המשמשות למיכון וייעול הפיתוח,
הפריסה והתחזוקה של מודלים של למידת מכונה.
MLOps נועד לגשר על הפער בין פיתוח מודל למידת מכונה לבין פריסתו בסביבת ייצור.
המונח MLOps נגזר מתודולוגיית פיתוח התוכנה הפופולרית, DevOps.
בדיוק כמו DevOps, MLOps מדגישה את החשיבות של שיתוף פעולה בין צוותים שונים המעורבים
בפיתוח ובפריסה של מודלים של למידת מכונה, כולל מדעני נתונים, מהנדסי תוכנה וצוותי תפעול IT.
MLOps אינו רק אוטומציה של הפריסה של מודלים של למידת מכונה; הוא אחראי גם על יצירת מסגרת
לניטור ושיפור הביצועים שלהם לאורך זמן.
על ידי ניטור רציף של הביצועים של מודלים של למידת מכונה, צוותי MLOps יכולים לזהות בעיות פוטנציאליות
ולבצע התאמות כדי להבטיח שהמודלים יישארו מדויקים ורלוונטיים.
מושגי מפתח של MLOps
MLOps מקיפה מגוון של פרקטיקות וטכנולוגיות שונות, שלכל אחת מהן תפקיד חשוב
בפיתוח ובפריסה של מודלים של למידת מכונה.
הכנת נתונים – לפני בניית מודל למידת מכונה, יש לאסוף, לנקות ולהכין נתונים.
זהו שלב מכריע בפיתוח של כל מודל למידת מכונה, והוא כרוך במגוון משימות שונות,
כולל ניקוי נתונים, הנדסת תכונות והמרת נתונים.
בניית מודלים ללמידת מכונה – לאחר הכנת הנתונים, השלב הבא הוא בניית מודל למידת מכונה.
זה כרוך בבחירת אלגוריתם מתאים, אימון המודל על הנתונים וכיוונון עדין של הביצועים שלו.
פריסת מודלים – לאחר שנבנה מודל למידת מכונה, יש לפרוס אותו בסביבת ייצור.
זה כרוך ביצירת תשתית שיכולה לתמוך במודל ולהבטיח שהוא ניתן להרחבה, אמין ומאובטח.
ניטור ותחזוקה – לאחר פריסת מודל למידת מכונה, יש לנטר ולתחזק אותו באופן רציף כדי
להבטיח שהוא יישאר מדויק ורלוונטי.
זה כולל מעקב אחר מדדי ביצועים, זיהוי בעיות פוטנציאליות וביצוע התאמות במודל לפי הצורך.
כלים המשמשים צוותי MLOps
MLOps מסתמכת על מגוון כלים וטכנולוגיות שונות כדי להפוך את הפיתוח והפריסה של
מודלים של למידת מכונה לאוטומטיים ויעילים.
כלים לניהול נתונים – כלים אלה משמשים לניהול כמויות גדולות של נתונים, כולל אחסון נתונים, אחזור וניתוח.
דוגמאות לכלים לניהול נתונים כוללים את Apache Hadoop, Apache Spark ו-Amazon S3.
פריימוורקים של למידת מכונה – פריימוורקים אלה משמשים לבניית והדרכה של מודלים של למידת מכונה.
דוגמאות למסגרות למידת מכונה כוללות TensorFlow, PyTorch ו-Skikit-learn.
קונטיינרים – כלים אלה משמשים לאריזת מודלים של למידת מכונה.
דוגמאות לקונטיינרים כוללות Docker ו-Kubernetes.
CI/CD – כלים אלה משמשים לאוטומטיות של פריסה של מודלים של למידת מכונה בסביבת ייצור.
דוגמאות לכלי CI/CD כוללים את Jenkins, CircleCI ו-TravisCI.
היתרונות של MLOps
MLOps מציעה מגוון יתרונות לארגונים המחפשים לבנות ולפרוס מודלים של למידת מכונה בסביבת ייצור.
טיים טו מרקט מהיר – על ידי אוטומציה בתהליך הפיתוח והפריסה של מודלים של למידת מכונה,
MLOps יכולים לעזור לארגונים להביא מוצרים ושירותים חדשים לשוק מהר יותר.
עם תהליכי עבודה יעילים ותהליכים אוטומטיים, צוותי MLOps יכולים להתמקד במתן ערך במקום לבזבז זמן במשימות ידניות.
ביצועי מודל משופרים – על ידי ניטור ותחזוקה מתמשך של מודלים של למידת מכונה, צוותי MLOps
יכולים להבטיח שהמודלים יישארו מדויקים ורלוונטיים לאורך זמן.
זה עוזר לארגונים להימנע מהעלויות והסיכונים הכרוכים במודלים לא מדויקים או מיושנים.
שיתוף פעולה טוב יותר – MLOps מקדם שיתוף פעולה בין צוותים שונים המעורבים בפיתוח ובפריסה של
מודלים של למידת מכונה, כולל מדעני נתונים, מהנדסי תוכנה וצוותי תפעול IT.
על ידי עבודה משותפת, צוותים אלה יכולים לחלוק ידע ומומחיות, מה שמוביל לתוצאות טובות יותר עבור הארגון.
סקיילינג – MLOps מסייעת לארגונים לבנות מודלים של למידת מכונה הניתנים להרחבה ויכולים להתמודד
עם כמויות גדולות של נתונים.
זה חיוני עבור ארגונים שצריכים לעבד כמויות גדולות של נתונים בזמן אמת.
אבטחה משופרת – MLOps מסייעת לארגונים לבנות מודלים של למידת מכונה מאובטחים ותואמים לדרישות הרגולטוריות.
זה חיוני לארגונים המטפלים בנתונים רגישים, כגון מידע בריאותי אישי או נתונים פיננסיים.
אתגרים של MLOps
בעוד MLOps מציעה יתרונות רבים, היא גם מציגה מספר אתגרים עבור ארגונים המעוניינים לאמץ גישה זו.
חוסר תקינה – בניגוד לפיתוח תוכנה, שיש לו סטנדרטים מבוססים, תקינה, ושיטות עבודה מומלצות,
MLOps הוא עדיין תחום מתפתח עם מעט סטנדרטיזציה.
זה יכול להוות אתגר עבור ארגונים לפתח תהליך עקבי לבנייה ופריסה של מודלים של למידת מכונה.
מורכבות – בנייה ופריסה של מודלים של למידת מכונה דורשת מומחיות במגוון תחומים שונים,
כולל מדעי נתונים, הנדסת תוכנה ותפעול IT.
זה יכול להוות אתגר עבור ארגונים למצוא אנשים עם הכישורים והידע הדרושים לעבודה על פרויקטים של MLOps.
ניהול נתונים – מודלים של למידת מכונה דורשים הכשרה ובדיקה של כמויות גדולות של נתונים.
זה יכול ליצור אתגרים עבור ארגונים במונחים של אחסון נתונים, אחזור וניתוח.
בנוסף, לאיכות הנתונים המשמשים לאימון מודלים של למידת מכונה יכולה להיות השפעה משמעותית על הביצועים שלהם.
