MLOps - Machine Learning Operations

MLOps Machine Learning Operations

MLOps (Machine Learning Operations) to praktyki, metody i narzędzia, które służą do zarządzania i wdrażania rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym. Efektem jest poprawa ich wydajności, jakości i niezawodności. Jako Hostersi, implementujemy i optymalizujemy rozwiązania, oparte o Amazon Web Services, które pozwolą na skuteczne wdrożenie modeli uczenia maszynowego. 

 

MLOps łączy w sobie elementy z dziedzin takich jak inżynieria oprogramowania, uczenie maszynowe, DevOps, chmura obliczeniowa i automatyzacja procesów. Dzięki temu umożliwia skuteczne wdrażanie modeli uczenia maszynowego, automatyzację procesów związanych z zarządzaniem tymi modelami, a także ich szybką iterację i aktualizację.

Jako Hostersi, pomagamy w automatyzacji i optymalizacji procesów związanych z tworzeniem i utrzymywaniem modeli uczenia maszynowego:

  • skracamy czas potrzebny na wprowadzenie modeli uczenia maszynowego do produkcji,
  • zwiększamy niezawodności i jakości modeli,
  • usprawniamy procesu aktualizacji i utrzymania modeli,
  • poprawiamy wydajność i skalowalność systemów opartych na uczeniu maszynowym,
  • zwiększamy przejrzystość i kontroli nad procesami związanymi z uczeniem maszynowym.

mlops machine learning operations

MLOps - kompleksowe wsparcie

Zapewniamy kompleksowe wsparcie na każdym etapie projektu, począwszy od analizy wymagań, poprzez projektowanie i wdrażanie, aż po ciągłą optymalizację i zarządzanie Twoimi rozwiązaniami opartymi na uczeniu maszynowym w AWS.

  • proponujemy dobór odpowiednich usług AWS oraz pokazujemy ich zalety i wady. Wspólnie z Data Analitykami ze strony klienta dobieramy najlepsze rozwiązania,
  • wdrożamy i utrzymujemy infrastruktury w chmurze AWS: MLOps jest odpowiedzialny za konfigurację i utrzymanie infrastruktury w chmurze AWS, w tym serwerów, baz danych i innych zasobów niezbędnych do działania systemów uczenia maszynowego,
  • automatyzujemy procesy: MLOps dba o automatyzację procesów związanych z tworzeniem i utrzymywaniem modeli uczenia maszynowego, takich jak procesy uczenia, testowania i wdrożenia,
  • zarządzamy wersjami i kontrolą wersji: MLOps jest odpowiedzialny za zarządzanie wersjami i kontrolę wersji systemów uczenia maszynowego i zapewnienie, że najnowsze modele są zawsze dostępne i bezpieczne,
  • monitorujemy i oprymalizujemy wydajność: MLOps monitoruje i optymalizuje wydajność systemów uczenia maszynowego, aby zapewnić ich wydajność i skalowalność,
  • zwiększamy bezpieczeństwo: MLOps jest odpowiedzialny za zabezpieczenie systemów uczenia maszynowego i danych przed nieautoryzowanym dostępem i innymi zagrożeniami bezpieczeństwa,
  • pomagamy w migracji rozwiązania np. z rozwiązania obecnie wykorzystywanego do chmury AWS. Pomagamy również w zdobyciu finansowania ze strony vendora, aby obniżyć koszty takiego rozwiązania i przyspieszyć proces migracyjny,
  • współpracujemy z zespołem klienta: MLOps współpracuje z zespołem zajmującym się uczeniem maszynowym, aby upewnić się, że modele uczenia maszynowego są wdrożone i działają prawidłowo w środowisku produkcyjnym.

MLOps - co robimy wspólnie z klientem

 

Naszym celem jest pomoc w uruchomieniu skryptów, aby działały w AWS, "at scale" i najlepiej, aby uruchamiane i zarządzane były one w sposób jak najbardziej zautomatyzowany. Najczęściej odbywa się to w kilku kolejnych krokach:

  • projektujemy oraz implementujemy Data Lake na Amazon S3 (strukturę, format oraz zawartość danych),
  • projektujemy oraz implementujemy (lub pomagamy zaimplementować) proces ładowania danych (ETL) do Data Lake,
  • pomagamy wybrać optymalną opcję uruchomienia środowiska Machine Learning, a następnie konfigurujemy środowisko, najczęściej jest to Jupyter na np. AWS SageMaker lub zwykłym AWS EC2 na obrazach AWS Deep Learning AMIs.

MLOPS - co robimy sami

  • przygotowujemy sieci (Amazon VPC, Security Groups, itp.) oraz instancji Amazon EC2, ich zabezpieczenie i udostępnienie w bezpieczny sposób użytkownikowi,
  • optymalizujemy zarządzanie środowiskiem Machine Learning z punktu widzenia kosztowego, np. poprzez implementację automatycznego wyłączania notebook-ów/instancji w celu obniżenia kosztów.

MLOps - co robi klient

  • klient przygotowuje próbkę danych do analizy oraz implementację skryptów Machine Learning (do walidacji i czyszczenia danych, trenowania i testowania modelu, uruchomienia modelu na próbce danych produkcyjnych) np. w języku Python na lokalnym notebook-u Jupyter.

Podsumowanie

W ramach naszej organizacji posiadamy struktury wyspecjalizowane w usługach MLOps, opartych o Amazon Web Services. Posiadamy wieloletnie doświadczenie w zakresie konfiguracji networku, tak aby importowanie danych z zewnątrz do chmury było bezpieczne, szybkie, stabilne i niezawodne. Nasi eksperci chętnie odpowiedzą na Twoje pytania i przedstawią Ci szczegółową ofertę współpracy. 

 

PYTANIA? SKONTAKTUJ SIĘ Z NAMI

Case Studies
Referencje

Jesteśmy ogromnie zadowoleni ze współpracy z firmą Hostersi. Ich specjaliści bardzo nam pomogli w procesie migracji oraz zaprojektowania infrastruktury hybrydowej (Amazon Web Services i on-premise). Polecamy zespół Hostersi jako rzetelnego i profesjonalnego partnera o ogromnych kompetencjach w obszarze DevOps i Cloud Computingu.

Zbigniew Ćwikliński
Director of the Customer Relationship and Technology Development Department
W skrócie o nas
Specjalizujemy się w dostarczaniu rozwiązań IT w obszarach projektowania infrastruktury serwerowej, wdrażania chmury obliczeniowej, opieki administracyjnej i bezpieczeństwa danych.