- Written by Shashi Prakash Patel My Introduction: A miña introdución: Son Shashi Patel do equipo de consultoría de vendas. Pasei a miña carreira en vendas e desenvolvemento de negocios, especializándose en servizos de TI e solucións de persoal.Teño un Máster en Aplicacións Informáticas (MCA) e ao longo do camiño aprofundei a miña comprensión da ciencia de datos e da IA a través do aprendizaxe dedicado.Esta fundación técnica permíteme conectar os puntos entre as innovacións impulsadas por IA e os retos empresariais do mundo real - algo que sempre estiven apaixonado. Con todo, moitas veces sentín que o meu potencial está limitado polos límites do meu papel actual. Hai moito máis que podo contribuír, especialmente na encrucillada de tecnoloxía e estratexia empresarial. É o que me motivou a saír da miña zona de confort e escribir este blog - algo que nunca fixen antes. É a miña forma de mostrar que non son só alguén que vende tecnoloxía - entendo, estou apaixonado por iso e quero xogar un papel máis activo na formación do seu futuro. Intelixencia artificial e aprendizaxe de máquina (AI / ML) están a transformar as industrias, pero a implantación destes modelos na produción segue sendo un reto complexo.Despois de pasar anos en vendas de TI mentres mergullaba profundamente en ciencia de datos e conceptos de IA xenética, vin de primeira man como o axuste das conducións de implantación pode facer ou romper o éxito dun proxecto. e combinar para crear un ambiente robusto e escalable para a implantación de modelos de IA / ML - e por que este dúo está gañando traxectoria na comunidade tecnolóxica. MLflow Kubernetes What is AI/ML Model Deployment with MLflow & Kubernetes? Que é a implantación de modelos AI / ML con MLflow e Kubernetes? 1o é o proceso de tomar un modelo de aprendizaxe de máquina adestrado e facelo accesible para o uso do mundo real, xa sexa predicir o comportamento do cliente, optimizar as cadeas de subministración ou detectar fraudes. AI/ML Model Deployment que que que que Versións: asegúrese de que se implementa a versión correcta do modelo. Escalabilidade: Adaptación a fluctuacións de tráfico sen caídas de rendemento. Monitorización: rastrexar o rendemento para evitar problemas como a deriva do modelo ao longo do tempo. que que que MLflow é unha plataforma de código aberto que simplifica a xestión do ciclo de vida do aprendizaxe de máquina - desde a experimentación e o seguimento ata a implantación e o seguimento. Kubernetes (K8s) é unha plataforma de orquestración de contedores que fai que a implantación de modelos a escala sexa sinxela e fiable. Why use them together? Por que usalos xuntos? MLflow xestiona o ciclo de vida do modelo, asegurando que cada experimento sexa rastrexado e reproducible, mentres que Kubernetes coida da implantación e escalación dos modelos sen problemas. que que que que Modelos de paquetes e paquetes en MLflow. Containeriza o modelo (por exemplo, con Docker). Implementar e xestionar os contedores usando Kubernetes. Esta combinación asegura que os modelos non só funcionen en ambientes de desenvolvemento, senón que funcionan de forma fiable na produción en calquera escala. Why AI/ML Model Deployment is Hard Por que a implantación do modelo AI / ML é difícil A viaxe desde a formación dun modelo ata a súa implantación a escala presenta varios retos: que que que que que Control de versións: Xestionar varios modelos e asegurarse de que se implementa a versión correcta. Escalabilidade: Xestionar conxuntos de datos crecentes e cargas de tráfico flutuantes. Reproducibilidade: asegurar un rendemento consistente en todos os ambientes. Monitorización e mantemento: Seguimento continuo do rendemento e detección da deriva do modelo. Esta é onde e brillo, simplificando o proceso de implantación e garantindo a resiliencia operativa. MLflow Kubernetes Xestionar o ciclo de vida do modelo Mondoñedo Mondoñedo Aborda algúns dos puntos de dor máis críticos no ciclo de vida da AI/ML ofrecendo: MLflow que que que que Seguimento de experimentos: rexistra parámetros, métricas e artefactos para rastrexar o rendemento entre experimentos. Empaquetado do modelo: Asegura que os modelos estean empacados con dependencias para unha implantación sinxela. Rexistro de modelos: centraliza a versión do modelo e permite a colaboración sinxela entre equipos. En esencia, MLflow trae estrutura e trazabilidade ao proceso doutro xeito caótico de construción de modelos de IA. Kubernetes: Scaling Model Deployment Kubernetes: implantación do modelo de escala Unha vez que o teu modelo estea listo, asegura o seu desempeño de forma fiable na produción. Automatiza varios aspectos clave: Kubernetes que que que que Autoescalado: axusta os recursos en función do tráfico, garantindo o rendemento e a eficiencia de custos. Portabilidade: asegura o mesmo proceso de implantación en todo o desenvolvemento, a proba e a produción. Resiliencia: reinicia automaticamente os contedores fallados, garantindo unha alta dispoñibilidade. ao aproveitar Os equipos poden implantar modelos unha vez e confiar no sistema para xestionar a escalación e a xestión da infraestrutura, permitíndolles centrarse na mellora do propio modelo. Kubernetes, AI/ML Why This Matters for Business Por que isto importa para os negocios Desde unha perspectiva empresarial, adoptando os drives MLflow e Kubernetes: que que que 
 que Tempo de comercialización máis rápido: a automatización do gasoduto reduce os ciclos de implantación. Resiliencia operativa: Kubernetes asegura tempos de parada mínimos, mellorando a fiabilidade. Eficiencia de custos: A autoescala optimiza os custos de infraestrutura. Innovación continua: as tubaxes CI/CD permiten a experimentación e a iteración rápidas. Conclusion: Driving AI at Scale Conclusión: Conducir AI en escala modelos non é só sobre poñer o código na produción - é sobre crear Alineado cos obxectivos empresariais. e proporcionar unha combinación poderosa para simplificar a xestión do modelo e garantir un rendemento fiable na produción. Deploying AI/ML scalable, reproducible, and resilient systems MLflow Kubernetes Como alguén apaixonado polo impacto da tecnoloxía nos negocios, vexo estas ferramentas como esenciais para romper a brecha entre os albergues. . . ovation and real-world impact que que Este artigo de Shashi Prakash Patel colocado como un runner-up na Round 1 de R Systems Blogbook: Capítulo 1. Este artigo de Xa está dispoñible na páxina de R Systems Blogbook: Capítulo 1. Shashi Prakash Patel

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Este audio está producido na lingua orixinal da historia!

Demasiado longo; Ler

Make resilience your competitive advantage

Implementación de modelos AI/ML con MLflow e Kubernetes: desde a experimentación ata a implantación de nivel empresarial

About Author

COMENTARIOS

Etiquetas colgantes

ESTE ARTIGO FOI PRESENTADO EN

Related Stories

Coñece R Systems: HackerNoon empresa da semana

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Management Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Media Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Science Community!

Coñece R Systems: HackerNoon empresa da semana

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Management Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Media Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Science Community!

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps