- Written by Shashi Prakash Patel My Introduction: บทนําของฉัน: ฉันเป็น Shashi Patel จากทีมขายที่ปรึกษา ฉันได้ใช้อาชีพของฉันในการขายและการพัฒนาธุรกิจเชี่ยวชาญด้านบริการด้านไอทีและโซลูชั่นการทํางานของพนักงาน ฉันมีปริญญาโทในแอพพลิเคชันคอมพิวเตอร์ (MCA) และในระหว่างนั้นฉันได้ลึกซึ้งความเข้าใจของฉันเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI ผ่านการเรียนรู้ที่ทุ่มเท ฐานทางเทคนิคนี้ช่วยให้ฉันสามารถเชื่อมต่อจุดระหว่างนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI และความท้าทายทางธุรกิจในโลกจริง - สิ่งที่ฉันมักจะมีความรัก อย่างไรก็ตามฉันมักรู้สึกว่าศักยภาพของฉันถูก จํากัด โดยขีด จํากัด ของบทบาทปัจจุบันของฉัน มีมากเกินไปที่ฉันสามารถมีส่วนร่วมโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่จุดเชื่อมโยงของเทคโนโลยีและกลยุทธ์ทางธุรกิจ ฉันเชื่อว่าเมื่อมีโอกาสผมสามารถสะสมความแตกต่างระหว่างเทคโนโลยีขั้นสูงและผลกระทบทางธุรกิจ นี่คือสิ่งที่แรงจูงใจฉันที่จะออกจากโซนความสะดวกสบายของฉันและเขียนบล็อกนี้ - สิ่งที่ฉันไม่เคยทําก่อน มันเป็นวิธีของฉันที่จะแสดงให้เห็นว่าฉันไม่ได้เป็นเพียงคนที่ขายเทคโนโลยี - ฉันเข้าใจมันฉันมีความกระตือรือร้นเกี่ยวกับมันและฉันต้องการที่จะมีบทบาทที่แข็งแกร่งมากขึ้นในการสร้างอนาคตของมัน บล็อกนี้เป็นขั้นตอนแรกของฉันเพื่อขยายขอบเขตอาชีพของฉันและแบ่งปันความเห็นของฉันกับชุมชนเทคโนโลยีทั่วโลก Intelligence Artificial และ Machine Learning (AI / ML) เป็นอุตสาหกรรมที่เปลี่ยนแปลง แต่การใช้งานโมเดลเหล่านี้เข้าสู่การผลิตยังคงเป็นความท้าทายที่ซับซ้อน หลังจากใช้เวลาหลายปีในการขายไอทีในขณะที่เจาะลึกเข้าไปในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแนวคิด Gen AI ฉันได้เห็นด้วยมือแรกว่าการปรับแต่งท่อการใช้งานสามารถสร้างหรือทําลายความสําเร็จของโครงการได้อย่างไร ในบล็อกนี้ฉันจะสํารวจวิธีการ และ รวมกันเพื่อสร้างสภาพแวดล้อมที่แข็งแกร่งและสามารถปรับขนาดได้สําหรับการใช้งานรุ่น AI / ML - และทําไมคู่นี้จะได้รับแรงบันดาลใจในชุมชนเทคโนโลยี MLflow Kubernetes What is AI/ML Model Deployment with MLflow & Kubernetes? การใช้งานรุ่น AI / ML กับ MLflow และ Kubernetes คืออะไร? 1 เป็นกระบวนการของการใช้รุ่นการเรียนรู้เครื่องที่ได้รับการฝึกอบรมและทําให้สามารถใช้งานได้ในโลกจริง ไม่ว่าจะเป็นการคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าการเพิ่มประสิทธิภาพของโซ่ซัพพลายหรือการตรวจจับการโกง อย่างไรก็ตามนี่ไม่ใช่เพียงแค่กระตุ้นรหัสเข้าสู่การผลิต มันต้องจัดการ: AI/ML Model Deployment โซฟา โซฟา โซฟา โซฟา การใช้รุ่น: ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการใช้รุ่นรุ่นที่ถูกต้อง ความยืดหยุ่น: การปรับตัวเข้าสู่การไหลเวียนโดยไม่ต้องลดประสิทธิภาพ การตรวจสอบ: การติดตามประสิทธิภาพเพื่อป้องกันปัญหาเช่นการไหลของรูปแบบตามเวลา โซฟา โซฟา โซฟา MLflow เป็นแพลตฟอร์ม open-source ที่ช่วยให้การจัดการวงจรชีวิตการเรียนรู้เครื่องง่ายขึ้น – จากการทดลองและการติดตามไปจนถึงการใช้งานและการตรวจสอบ มันช่วยให้สามารถทําซ้ําได้ในขณะที่ให้เครื่องมือในการแพคเกจและการใช้งานรุ่น Kubernetes (K8s) เป็นแพลตฟอร์มการจัดระเบียบคอนเทนเนอร์ที่ทําให้การใช้งานโมเดลในขนาดง่ายและเชื่อถือได้ มันจัดการโครงสร้างพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังการใช้งาน AI การจัดการงานเช่นการปรับขนาดอัตโนมัติการสมดุลโหลดและการรักษาตนเอง Why use them together? ทําไมจึงใช้ร่วมกัน MLflow จัดการวงจรชีวิตของรุ่นเพื่อให้แน่ใจว่าการทดลองแต่ละครั้งสามารถติดตามและทําซ้ําได้ในขณะที่ Kubernetes จัดการการใช้งานและปรับขนาดของรุ่นได้อย่างราบรื่น ร่วมกันพวกเขาสร้างท่อที่เรียบง่ายซึ่งคุณสามารถ: โซฟา โซฟา โซฟา โซฟา แบบติดตามและแพคเกจใน MLflow บรรจุรูปแบบ (เช่นด้วย Docker) การใช้และจัดการภาชนะโดยใช้ Kubernetes การรวมกันนี้ช่วยให้มั่นใจว่ารุ่นไม่เพียง แต่ทํางานในสภาพแวดล้อมการพัฒนา แต่ยังทํางานได้อย่างน่าเชื่อถือในการผลิตในทุกขนาด Why AI/ML Model Deployment is Hard ทําไมการใช้งานโมเดล AI / ML นั้นยาก การเดินทางจากการฝึกอบรมรูปแบบจนถึงการใช้งานในขนาดใหญ่นําเสนอความท้าทายหลายประการ: โซฟา โซฟา โซฟา โซฟา โซฟา การควบคุมเวอร์ชัน: การจัดการหลายรุ่นและตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการใช้เวอร์ชันที่ถูกต้อง ความยืดหยุ่น: การจัดการกับชุดข้อมูลที่เติบโตและโหลดการจราจรที่แตกต่างกัน ความสามารถในการทําซ้ํา: การรับประกันประสิทธิภาพที่สม่ําเสมอในทุกสภาพแวดล้อม การตรวจสอบและการบํารุงรักษา: การติดตามประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องและตรวจจับการไหลของรูปแบบ นี่คือที่ และ สะดวกง่ายกระบวนการใช้งานในขณะที่มั่นใจได้ถึงความยืดหยุ่นในการดําเนินงาน MLflow Kubernetes : การจัดการวงจรชีวิตของรุ่น MLflow การไหลเวียน แก้ไขบางส่วนของจุดเจ็บปวดที่สําคัญที่สุดในวงจรชีวิต AI / ML โดยการเสนอ: MLflow โซฟา โซฟา โซฟา โซฟา การติดตามการทดลอง: บันทึกพารามิเตอร์เมตริกและวัตถุประสงค์เพื่อติดตามประสิทธิภาพในการทดลอง บรรจุภัณฑ์แบบจําลอง: ช่วยให้มั่นใจได้ว่ารุ่นจะบรรจุด้วยความเสี่ยงเพื่อให้สามารถใช้งานได้อย่างราบรื่น รายชื่อแบบจําลอง: Centralizes model versioning และช่วยให้การทํางานร่วมกันได้อย่างราบรื่นระหว่างทีม ในความเป็นจริง MLflow นําโครงสร้างและความสามารถในการติดตามไปสู่กระบวนการที่ผิดปกติในการสร้างรูปแบบ AI Kubernetes: Scaling Model Deployment Kubernetes: การกระจายตัวของรูปแบบการใช้งาน เมื่อรูปแบบของคุณพร้อมแล้ว ให้แน่ใจว่ามันทํางานได้อย่างน่าเชื่อถือในการผลิต มันอัตโนมัติหลายแง่มุมสําคัญ: Kubernetes โซฟา โซฟา โซฟา โซฟา การปรับขนาดอัตโนมัติ: กําหนดทรัพยากรตามการจราจรเพื่อให้มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพและการประหยัดค่าใช้จ่าย ความสามารถในการพกพา: ให้มั่นใจว่ากระบวนการใช้งานเดียวกันในระหว่างการพัฒนาการทดสอบและการผลิต ความยืดหยุ่น: รีสตาร์ทคอนเทนเนอร์ที่ล้มเหลวโดยอัตโนมัติเพื่อให้แน่ใจว่ามีความพร้อมใช้งานสูง โดย leveraging ทีมสามารถใช้โมเดลครั้งเดียวและไว้วางใจระบบในการจัดการการปรับขนาดและการจัดการโครงสร้างพื้นฐานช่วยให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงโมเดลเอง Kubernetes, AI/ML Why This Matters for Business ทําไมมันสําคัญสําหรับธุรกิจ จากมุมมองทางธุรกิจ adopting MLflow และ Kubernetes drives: โซฟา โซฟา โซฟา โซฟา โซฟา : Automating the pipeline reduces deployment cycles. Faster Time-to-Market ความยืดหยุ่นในการดําเนินงาน: Kubernetes ให้เวลาหยุดทํางานน้อยที่สุดเพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือ ประหยัดค่าใช้จ่าย: การปรับขนาดอัตโนมัติช่วยเพิ่มค่าใช้จ่ายของโครงสร้างพื้นฐาน นวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง: ท่อ CI / CD ช่วยให้การทดลองและ iteration ได้อย่างรวดเร็ว Conclusion: Driving AI at Scale ข้อสรุป: ไดรฟ์ AI ในระดับ รูปแบบไม่ได้เกี่ยวกับการนําโค้ดเข้าสู่การผลิต - มันเกี่ยวกับการสร้าง ซึ่งสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ และ ให้การรวมกันที่แข็งแกร่งเพื่อให้การจัดการแบบจําลองง่ายขึ้นและรับประกันประสิทธิภาพการผลิตที่เชื่อถือได้ Deploying AI/ML scalable, reproducible, and resilient systems MLflow Kubernetes ในฐานะที่เป็นคนที่มีความกระตือรือร้นเกี่ยวกับผลกระทบของเทคโนโลยีต่อธุรกิจฉันเห็นว่าเครื่องมือเหล่านี้เป็นสิ่งจําเป็นในการสะสมความแตกต่างระหว่างโรงแรม ovation and real-world impact โซฟา โซฟา บทความนี้โดย Shashi Prakash Patel ถูกวางไว้เป็น Runner-up ใน รอบ 1 ของ R Systems Blogbook: Chapter 1. บทความนี้โดย Shashi Prakash Patel ถูกวางไว้เป็น Runner-up ใน รอบ 1 ของ R Systems Blogbook: Chapter 1.

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

เสียงนี้ผลิตในภาษาต้นฉบับของเรื่องราว!

การใช้งานรุ่น AI / ML ด้วย MLflow & Kubernetes: จากการทดลองไปจนถึงการใช้งานระดับองค์กร

About Author

ความคิดเห็น

แขวนแท็ก

บทความนี้ถูกนำเสนอใน

Related Stories

Open AI Images on HackerNoon: The Conundrum

How AWS, Bosch & Brave Reach 4M+ Tech Pros on HackerNoon

พบ Sekurno: HackerNoon บริษัท ของสัปดาห์

THE OAK EGGAR, OR BANDED MONK

Open AI Images on HackerNoon: The Conundrum

How AWS, Bosch & Brave Reach 4M+ Tech Pros on HackerNoon

พบ Sekurno: HackerNoon บริษัท ของสัปดาห์

THE OAK EGGAR, OR BANDED MONK

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps