- Written by Shashi Prakash Patel My Introduction: Az én bevezetésem: Shashi Patel vagyok az értékesítési tanácsadó csapatból. Karrieremet az értékesítésben és az üzleti fejlesztésben töltöttem, az informatikai szolgáltatásokra és a személyzeti megoldásokra specializálódva. Számítógépes alkalmazások (MCA) mesterképzéssel rendelkezem, és az út során elmélyítettem az adattudomány és az AI megértését a dedikált tanulás révén. Ez a technikai alap lehetővé teszi számomra, hogy összekapcsoljam az AI-alapú innovációk és a valós üzleti kihívások közötti pontokat - valami, amiről mindig is szenvedélyes voltam. Azonban gyakran éreztem, hogy a jelenlegi szerepem határai korlátozzák a potenciálomat. Sokkal többet tudok hozzájárulni, különösen a technológia és az üzleti stratégia kereszteződésénél. Ez az, ami motivált, hogy lépjen ki a kényelmi zónámból, és írjon ezt a blogot - valamit, amit még soha nem tettem. Ez az én módom, hogy bemutassam, hogy nem csak valaki, aki eladja a technológiát - megértem, szenvedélyes vagyok, és aktívabb szerepet akarok játszani a jövő alakításában. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás (AI/ML) átalakítja az iparágakat, de ezeknek a modelleknek a gyártásba való bevezetése továbbra is összetett kihívás.Az informatikai értékesítésben eltöltött évek után, miközben mélyen belevetem magamat az adattudományba és a Gen AI koncepciókba, első kézből láttam, hogy a bevezetési csővezetékek racionalizálása hogyan hozhat vagy megszakíthatja a projekt sikerét. és össze, hogy egy robusztus, skálázható környezetet hozzon létre az AI/ML modell telepítéséhez – és miért nyert ez a kettő vonzerejét a technológiai közösségben. MLflow Kubernetes What is AI/ML Model Deployment with MLflow & Kubernetes? Mi az AI/ML Model Deployment az MLflow és a Kubernetes segítségével? 1 Az a képzett gépi tanulási modell alkalmazásának folyamata, és hozzáférhetővé teszi a valós felhasználáshoz – legyen szó akár az ügyfelek viselkedésének előrejelzéséről, az ellátási láncok optimalizálásáról vagy a csalások észleléséről. AI/ML Model Deployment Az Az Az Az Versioning: Biztosítsa a megfelelő modellverzió telepítését. Skálázhatóság: A forgalom ingadozásához való alkalmazkodás teljesítménycsökkenés nélkül. Monitoring: A teljesítmény nyomon követése az olyan problémák elkerülése érdekében, mint például a modell lefolyása idővel. Az Az Az Az MLflow egy nyílt forráskódú platform, amely egyszerűsíti a gépi tanulás életciklusának kezelését – a kísérletezéstől és a nyomon követéstől a telepítésig és a monitorozásig. A Kubernetes (K8s) egy konténerorkestrálási platform, amely a méretű modellek telepítését egyszerűvé és megbízhatóvá teszi, és az AI telepítések mögött álló infrastruktúrát kezeli, olyan feladatokat kezelve, mint az automatikus skálázás, a terhelés kiegyensúlyozása és az öngyógyítás. Why use them together? Miért használjuk őket együtt? Az MLflow kezeli a modell életciklusát, biztosítva, hogy minden kísérlet nyomon követhető és reprodukálható legyen, míg a Kubernetes gondoskodik a modellek zökkenőmentes telepítéséről és méretezéséről. Az Az Az Az Pályázati és csomagmodellek az MLflow-ban. Tartalmazza a modellt (például a Docker segítségével). A konténerek telepítése és kezelése a Kubernetes segítségével. Ez a kombináció biztosítja, hogy a modellek ne csak fejlesztési környezetben működjenek, hanem megbízhatóan teljesítsenek a termelésben bármilyen méretben. Why AI/ML Model Deployment is Hard Miért nehéz az AI/ML modell telepítése A modell képzésétől a skálázásig tartó utazás számos kihívást jelent: Az Az Az Az Az Version Control: Több modell kezelése és a megfelelő verzió telepítése. Skálázhatóság: A növekvő adatkészletek és ingadozó forgalmi terhelések kezelése. Reprodukálhatóság: A környezetek közötti következetes teljesítmény biztosítása. Monitoring és karbantartás: Folyamatosan figyelemmel kíséri a teljesítményt és érzékeli a modellt. Ez az, ahol és fény, egyszerűsítve a telepítési folyamatot, miközben biztosítja a működési ellenálló képességet. MLflow Kubernetes A modell életciklusának kezelése Áramlás Áramlás megoldja az AI/ML életciklus legkritikusabb fájdalompontjait azáltal, hogy: MLflow Az Az Az Az Kísérleti nyomon követés: naplózza a paramétereket, mutatókat és tárgyakat a kísérletek teljesítményének nyomon követéséhez. Modellcsomagolás: Biztosítja, hogy a modellek csomagolva legyenek függőségekkel a zökkenőmentes telepítés érdekében. Modellek nyilvántartása: Központosítja a modellverziót, és lehetővé teszi a csapatok közötti zökkenőmentes együttműködést. Lényegében az MLflow struktúrát és nyomon követhetőséget hoz az AI-modellek építésének egyébként kaotikus folyamatához. Kubernetes: Scaling Model Deployment Kubernetes: A skálázási modell telepítése Ha a modell készen áll, Biztosítja, hogy megbízhatóan teljesít a termelésben. Több kulcsfontosságú szempontot automatizál: Kubernetes Az Az Az Az Automatikus skálázás: A forrásokat a forgalom alapján állítja be, biztosítva a teljesítményt és a költséghatékonyságot. Hordozhatóság: Biztosítja ugyanazt a telepítési folyamatot a fejlesztés, a tesztelés és a termelés között. Ellenállóképesség: A meghibásodott konténerek automatikusan újraindulnak, biztosítva a magas rendelkezésre állást. Használatával A csapatok egyszer telepíthetik a modelleket, és megbízhatják a rendszert a skálázás és az infrastruktúra menedzsment kezelésében, lehetővé téve számukra, hogy a modell javítására összpontosítsanak. Kubernetes, AI/ML Why This Matters for Business Miért fontos ez az üzleti életben Üzleti szempontból az MLflow és a Kubernetes meghajtók elfogadása: Az Az Az Az Az Gyorsabb piacra jutási idő: A csővezeték automatizálása csökkenti a telepítési ciklusokat. Működési ellenálló képesség: A Kubernetes minimális leállási időt biztosít, növelve a megbízhatóságot. Költséghatékonyság: Az automatikus skálázás optimalizálja az infrastruktúra költségeit. Folyamatos innováció: A CI/CD csővezetékek lehetővé teszik a gyors kísérletezést és iterációt. Conclusion: Driving AI at Scale Következtetés: AI vezetés a skálán A modellezés nem csak a kód létrehozásáról szól, hanem a termelésről. Ez összhangban van az üzleti célokkal. és hatékony kombinációt kínál a modellkezelés egyszerűsítéséhez és a gyártás megbízható teljesítményének biztosításához. Deploying AI/ML scalable, reproducible, and resilient systems MLflow Kubernetes Mint valaki szenvedélyes a technológia hatása az üzleti életben, ezeket az eszközöket alapvető fontosságúnak tartom a vendéglátás közötti szakadék áthidalásához. A . ovation and real-world impact Az Az Ezt a cikket Shashi Prakash Patel helyezte el a R Systems Blogbook 1. fejezetének 1. fordulójában. Ezt a cikket Shashi Prakash Patel helyezte el a R Systems Blogbook 1. fejezetének 1. fordulójában.

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

Ez a hanganyag a történet eredeti nyelvén készült!

AI/ML modellek telepítése az MLflow és a Kubernetes segítségével: a kísérletezéstől a vállalati szintű telepítésig

About Author

HOZZÁSZÓLÁSOK

HANG TAGOK

EZT A CIKKET BEMUTATTA

Related Stories

From Desk to HackerNoon: Your Ultimate Guide on How to Publish a Story

The Little Shop at Fishbourne

HackerNoon Social Media Presence: A Complete Guide

HackerNoon Raises $250k at $50M Valuation From Forward Research

From Desk to HackerNoon: Your Ultimate Guide on How to Publish a Story

The Little Shop at Fishbourne

HackerNoon Social Media Presence: A Complete Guide

HackerNoon Raises $250k at $50M Valuation From Forward Research

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps