- Written by Shashi Prakash Patel My Introduction: Мое введение : Я Шаши Пател из консалтинговой группы продаж. Я провел свою карьеру в области продаж и развития бизнеса, специализируясь на ИТ-услугах и решениях для персонала.У меня есть степень магистра в области компьютерных приложений (MCA) и на этом пути я углубил свое понимание науки о данных и искусственного интеллекта посредством специального обучения.Этот технический фундамент позволяет мне соединить точки между инновациями, основанными на искусственном интеллекте, и реальными бизнес-задачами - что-то, о чем я всегда был увлечен. Тем не менее, я часто чувствовал, что мой потенциал ограничен границами моей нынешней роли. Есть так много, что я могу внести свой вклад, особенно на пересечении технологий и бизнес-стратегии. Это мой способ показать, что я не просто кто-то, кто продает технологии - я понимаю это, я увлечен этим, и я хочу играть более активную роль в формировании его будущего. Искусственный интеллект и машинное обучение (AI/ML) трансформируют отрасли, но внедрение этих моделей в производство остается сложной задачей.Проведя годы в ИТ-продажах, в то время как погружаясь глубоко в науку о данных и концепции генного ИИ, я видел из первых рук, как упрощение путей развертывания может сделать или сломать успех проекта. и объединить, чтобы создать надежную, масштабируемую среду для развертывания модели ИИ / ML - и почему этот дуэт набирает силу в технологическом сообществе. MLflow Kubernetes What is AI/ML Model Deployment with MLflow & Kubernetes? Что такое развертывание моделей AI/ML с MLflow и Kubernetes? 1 Это процесс принятия обученной модели машинного обучения и сделать ее доступной для реального использования — будь то предсказание поведения клиентов, оптимизация цепочек поставок или обнаружение мошенничества. AI/ML Model Deployment → → → → Версификация: Убедитесь, что правильная версия модели развернута. Скалируемость: адаптация к колебаниям трафика без снижения производительности. Мониторинг: отслеживание производительности, чтобы предотвратить такие проблемы, как дрейф модели с течением времени. → → → MLflow является платформой с открытым исходным кодом, которая упрощает управление жизненным циклом машинного обучения — от экспериментов и отслеживания до развертывания и мониторинга. Kubernetes (K8s) - это платформа оркестрации контейнеров, которая делает развертывание моделей в масштабе простым и надежным.Он управляет инфраструктурой за развертыванием ИИ, справляясь с такими задачами, как автоматическое масштабирование, балансирование нагрузки и самовосстановление. Why use them together? Зачем использовать их вместе? MLflow управляет жизненным циклом модели, гарантируя, что каждый эксперимент отслеживается и воспроизводится, в то время как Kubernetes заботится о беспрепятственном развертывании и масштабировании моделей. → → → → Модели треков и пакетов в MLflow. Контейнеризируйте модель (например, с помощью Docker). Размещать и управлять контейнерами с помощью Kubernetes. Это сочетание гарантирует, что модели работают не только в среде разработки, но и надежно выполняются в производстве в любом масштабе. Why AI/ML Model Deployment is Hard Почему внедрение модели AI/ML трудно Путешествие от подготовки модели до развертывания ее в масштабе представляет несколько проблем: → → → → → Контроль версий: Управление несколькими моделями и обеспечение правильной версии. Скалируемость: Управление растущими наборами данных и колебательными нагрузками трафика. Воспроизводимость: обеспечение последовательной производительности в различных средах. Мониторинг и техническое обслуживание: непрерывное отслеживание производительности и обнаружение дрейфа модели. Вот где и блеск, упрощая процесс развертывания при одновременном обеспечении оперативной устойчивости. MLflow Kubernetes Управление жизненным циклом модели MLflow МЛФВ устраняет некоторые из самых критических точек боли в жизненном цикле ИИ/МЛ, предлагая: MLflow → → → → Отслеживание экспериментов: записывает параметры, показатели и артефакты для отслеживания результатов экспериментов. Упаковка моделей: обеспечивает упаковку моделей с зависимостями для беспрепятственного развертывания. Реестр моделей: централизует версию модели и обеспечивает плавное сотрудничество между командами. По сути, MLflow приносит структуру и прослеживаемость в иначе хаотичный процесс построения моделей ИИ. Kubernetes: Scaling Model Deployment Kubernetes: масштабирование модели развертывания Как только ваша модель будет готова, обеспечивает надежную работу в производстве, автоматизирует несколько ключевых аспектов: Kubernetes → → → → Автоскалирование: регулирует ресурсы на основе трафика, обеспечивая производительность и экономичность. Переносимость: обеспечивает одинаковый процесс развертывания в разработке, тестировании и производстве. Устойчивость: Автоматически перезапускает неудачные контейнеры, обеспечивая высокую доступность. При использовании Команды могут развертывать модели один раз и доверять системе, чтобы справиться с масштабированием и управлением инфраструктурой, позволяя им сосредоточиться на улучшении самой модели. Kubernetes, AI/ML Why This Matters for Business Почему это важно для бизнеса С деловой точки зрения, принятие MLflow и Kubernetes дисков: → → → → → Быстрее время выхода на рынок: автоматизация трубопровода сокращает циклы развертывания. Оперативная устойчивость: Kubernetes обеспечивает минимальное время остановки, повышая надежность. Эффективность затрат: автоматическое масштабирование оптимизирует затраты на инфраструктуру. Постоянные инновации: трубопроводы CI/CD обеспечивают быструю экспериментацию и итерацию. Conclusion: Driving AI at Scale Заключение: Управление ИИ в масштабе Моделирование – это не просто внедрение кода в производство – это создание Это соответствует бизнес-целям. и обеспечивают мощную комбинацию для упрощения управления моделями и обеспечения надежной производительности в производстве. Deploying AI/ML scalable, reproducible, and resilient systems MLflow Kubernetes Как человек, увлеченный влиянием технологий на бизнес, я считаю эти инструменты необходимыми для преодоления разрыва между гостиницами. . . ovation and real-world impact → → Эта статья Шаши Пракаша Пател была размещена в качестве бегуна в 1 раунде блога R Systems: Глава 1. Эта статья Шаши Пракаша Пател была размещена в качестве бегуна в 1 раунде блога R Systems: Глава 1.

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

Этот звук создан на языке оригинала истории!

Развертывание моделей AI/ML с помощью MLflow и Kubernetes: от экспериментации до развертывания на уровне предприятия

About Author

КОММЕНТАРИИ

БИРКИ

ЭТА СТАТЬЯ БЫЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Руководство архитектора по созданию эталонной архитектуры для озера данных AI/ML

Полное руководство по успешной миграции в облако: стратегии и лучшие практики

Хотите выиграть конкурс HackerNoon? Вот что рекомендуют победители конкурса #crypto-api

Модель Bitcoin UTXO, обеспечивающая работу уникальной экосистемы

Руководство архитектора по созданию эталонной архитектуры для озера данных AI/ML

Полное руководство по успешной миграции в облако: стратегии и лучшие практики

Хотите выиграть конкурс HackerNoon? Вот что рекомендуют победители конкурса #crypto-api

Модель Bitcoin UTXO, обеспечивающая работу уникальной экосистемы

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps