مستويات نضج MLOps

تجمع MLOps بين تطوير التعلم الآلي وتسليم البرامج وعملياتها. تعمل نماذج النضج على تنظيم القدرات على مراحل، مما يساعد الفرق على مناقشة الممارسات الحالية والتحسينات القادمة. على سبيل المثال، يميز إطار MLOps الخاص بـ Google بين العمليات اليدوية وأتمتة خطوط الأنابيب وممارسات CI/CD/التدريب المستمر الأكثر آلية. تستخدم المؤسسات الأخرى تسميات وأبعاد مختلفة، لذا يجب دائمًا ربط رقم المستوى بالنموذج المستخدم. في مرحلة مبكرة، قد يعتمد إعداد البيانات والتدريب والنشر على دفاتر الملاحظات وعمليات التسليم اليدوية. يمكن أن يكون هذا مفيدًا للاستكشاف ولكنه يجعل من الصعب إعادة إنتاج النتائج وإصدارها بشكل متسق. والخطوة التالية هي إنشاء خطوط أنابيب قابلة للتكرار، ومدخلات ومخرجات الإصدار، وإجراء الاختبارات والتقييم تلقائيًا، والحفاظ على سجل نموذجي. قد تعمل الإمكانات اللاحقة على أتمتة CI لرمز خط الأنابيب، والقرص المضغوط لعناصر النموذج التي تم التحقق من صحتها، وCT لإنشاء مرشحين عندما تقتضي البيانات أو الجداول الزمنية ذلك. الأتمتة ليست غاية في حد ذاتها. يمكن أن يكون لدى الفريق خطوط أنابيب متطورة تتدرب بشكل متكرر على البيانات الضعيفة أو تشحن نموذجًا ضارًا. يتضمن النضج المراقبة والملكية والحوكمة وإمكانية التكرار والتراجع والأمن ومسارات ردود الفعل الواضحة. تحديد الإمكانية التي تعالج الاختناق الحالي: قد يستفيد فريق صغير من التقييم الموثوق ووثائق النشر أكثر من الاستفادة من منصة التنسيق المعقدة. يجب أن تكون التقييمات مبنية على الأدلة. اسأل ما إذا كان يتم تسجيل إصدارات البيانات والتعليمات البرمجية، وما إذا كانت الاختبارات وبوابات الجودة تعمل بشكل متسق، وما إذا كانت الإصدارات قابلة للعكس، وما إذا كان يتم مراقبة الأداء المباشر. تجنب تعيين درجة واحدة تخفي الاختلافات بين المناطق. يمكن لنموذج النضج أن يوجه الاستثمار، ولكنه ليس شهادة أو دليلاً على أن النظام آمن أو عادل أو فعال. إعادة التقييم مع تغير حجم الفريق والمخاطر واستخدام النموذج والالتزامات التنظيمية. والهدف هو التسليم الذي يمكن الاعتماد عليه والمناسب للسياق، وليس الوصول إلى أعلى مرحلة في حد ذاته.