Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
AI trong việc tạo cấp độ trò chơi
Ứng dụng
HƯỚNG DẪN KỸ THUẬT
Mức độ trưởng thành của MLOps
Các mô hình hoàn thiện MLOps mô tả cách các nhóm phát triển từ phát triển mô hình thủ công sang tự động hóa có thể lặp lại để thử nghiệm, triển khai và đào tạo lại.
Trên trang nàyĐọc trong 3 phút
Tổng quan
Mức độ trưởng thành là một khuôn khổ chẩn đoán chứ không phải là điểm số chung và các nhóm nên nâng cao khả năng giúp giảm rủi ro về độ tin cậy và phân phối thực tế của họ.
Lặn sâu
MLOps kết hợp phát triển máy học với việc phân phối và vận hành phần mềm. Các mô hình trưởng thành sắp xếp các khả năng thành các giai đoạn, giúp các nhóm thảo luận về các phương pháp thực hành hiện tại và những cải tiến tiếp theo. Ví dụ: khung MLOps của Google phân biệt các quy trình thủ công, tự động hóa quy trình và các phương pháp đào tạo liên tục/CI/CD/đào tạo liên tục tự động hơn. Các tổ chức khác sử dụng các nhãn và kích thước khác nhau, do đó, số cấp độ phải luôn gắn liền với mô hình đang được sử dụng. Ở giai đoạn đầu, việc chuẩn bị, đào tạo và triển khai dữ liệu có thể phụ thuộc vào sổ ghi chép và chuyển giao thủ công. Điều này có thể hữu ích cho việc khám phá nhưng khiến kết quả khó tái tạo và đưa ra một cách nhất quán. Bước tiếp theo là xây dựng các quy trình có thể lặp lại, đầu vào và đầu ra của phiên bản, chạy thử nghiệm và đánh giá một cách tự động cũng như duy trì sổ đăng ký mô hình. Các khả năng sau này có thể tự động hóa CI cho mã quy trình, CD cho các tạo phẩm mô hình đã được xác thực và CT để tạo ứng viên khi dữ liệu hoặc lịch trình đảm bảo. Tự động hóa tự nó không phải là mục đích cuối cùng. Một nhóm có thể có các quy trình phức tạp liên tục huấn luyện trên dữ liệu kém hoặc gửi một mô hình có hại. Sự trưởng thành bao gồm giám sát, quyền sở hữu, quản trị, khả năng tái tạo, khôi phục, bảo mật và đường dẫn phản hồi rõ ràng. Xác định khả năng nào giải quyết nút thắt cổ chai hiện tại: một nhóm nhỏ có thể thu được nhiều lợi ích hơn từ tài liệu đánh giá và triển khai đáng tin cậy hơn là từ một nền tảng điều phối phức tạp. Đánh giá phải dựa trên bằng chứng. Hỏi xem các phiên bản dữ liệu và mã có được ghi lại hay không, các bài kiểm tra và cổng chất lượng có chạy nhất quán hay không, liệu các bản phát hành có thể đảo ngược hay không và liệu hiệu suất trực tiếp có được giám sát hay không. Tránh chỉ định một điểm duy nhất để che giấu sự khác biệt giữa các khu vực. Mô hình trưởng thành có thể hướng dẫn đầu tư nhưng nó không phải là chứng nhận hay bằng chứng cho thấy hệ thống đó an toàn, công bằng hoặc hiệu quả. Đánh giá lại khi quy mô nhóm, rủi ro, việc sử dụng mô hình và nghĩa vụ pháp lý thay đổi. Mục đích là phân phối đáng tin cậy phù hợp với bối cảnh chứ không phải đạt đến giai đoạn cao nhất vì lợi ích riêng của nó.
Tác động chiến lược
Chi phí và ngân sách
Các quyết định về kiến trúc sẽ thúc đẩy hiệu suất và chi phí vận hành trong nhiều năm.
Quyết định rõ ràng hơn
Giáo dục kỹ thuật giúp các nhóm chọn nhóm phù hợp chứ không chỉ nhóm mới nhất.
Kiểm soát chất lượng
Lựa chọn kỹ thuật tốt hơn làm giảm sự cố về độ tin cậy trong sản xuất.
Tương lai của mức độ trưởng thành MLOps
Các cuộc thảo luận về sự trưởng thành của MLOps sẽ hữu ích hơn khi các nhóm đánh giá khả năng riêng biệt, kết nối các lỗ hổng với sự cố hoặc sự chậm trễ giao hàng và chọn khoản đầu tư nhỏ tiếp theo. Họ nên duy trì sự xem xét của con người khi bằng chứng không chắc chắn hoặc hậu quả cao, ngay cả khi việc kiểm tra định kỳ trở nên tự động. Theo dõi xem các thay đổi có cải thiện khả năng tái tạo, đưa ra độ tin cậy và phản hồi giám sát hay không. Đánh giá lại khi hệ thống hoặc hồ sơ rủi ro của nó thay đổi. Một khung trưởng thành sẽ giúp ưu tiên lộ trình, không tạo áp lực phải tự động hóa mọi quyết định hoặc áp dụng các công cụ mà không có nhu cầu rõ ràng.
Triển khai trong thế giới thực
Một nhóm ở giai đoạn đầu sẽ huấn luyện sổ ghi chép theo cách thủ công và triển khai thủ công. Nó tạo phiên bản đầu tiên cho dữ liệu và mã, đồng thời chuẩn hóa việc đánh giá trước khi tự động hóa việc điều phối.
Một nhóm tự động hóa việc đào tạo nhưng vẫn phê duyệt bản phát hành theo cách thủ công. Nó có thể cải thiện khả năng tái sản xuất và các cổng xác nhận mà không cần tự động hóa ngay việc thúc đẩy sản xuất.
Một tổ chức có CI/CD kiểm tra mã quy trình và quảng bá các tạo phẩm đã được xác thực, trong khi quá trình đào tạo liên tục chỉ diễn ra khi các điều kiện về dữ liệu hoặc lịch trình phù hợp với điều đó.
Đánh giá trưởng thành cho thấy khả năng tự động hóa triển khai mạnh mẽ nhưng khả năng giám sát và quyền sở hữu yếu. Khoản đầu tư tiếp theo tập trung vào cảnh báo và ứng phó sự cố thay vì bổ sung thêm một công cụ tự động hóa khác.
Rủi ro & lan can
Tối ưu hóa một điểm chuẩn có thể che giấu những điểm yếu của hệ thống rộng hơn.
Chi phí cơ sở hạ tầng và bảo trì thường được đánh giá thấp.
Khoảng cách về bảo mật và khả năng quan sát có thể tăng lên khi hệ thống trở nên phức tạp hơn.
Lộ trình thực hiện
Xác định các mục tiêu về độ trễ, chất lượng và chi phí trước khi triển khai.
Điểm chuẩn trong điều kiện tải và dữ liệu thực tế.
Giám sát thiết bị về lỗi, độ lệch và tác động của người dùng.
Chuẩn bị đường dẫn khôi phục và ứng phó sự cố trước khi mở rộng quy mô.
Tiếp tục khám phá
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the MLOps Maturity Levels quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Câu hỏi thường gặp
Mức độ trưởng thành MLOps là gì?
Các mô hình hoàn thiện MLOps mô tả cách các nhóm phát triển từ phát triển mô hình thủ công sang tự động hóa có thể lặp lại để thử nghiệm, triển khai và đào tạo lại. Mức độ trưởng thành là một khuôn khổ chẩn đoán chứ không phải là điểm số chung và các nhóm nên nâng cao khả năng giúp giảm rủi ro về độ tin cậy và phân phối thực tế của họ.
Một nhóm nên coi mức độ trưởng thành của MLOps là gì?
Mức độ trưởng thành mô tả các hoạt động trong một khuôn khổ cụ thể và không chứng nhận chất lượng mô hình.
Khả năng nào thường cải thiện khả năng tái tạo sớm trong hành trình MLOps?
Việc theo dõi đầu vào và đầu ra giúp cho hành vi đào tạo và phát hành có thể lặp lại nhiều hơn.
Đào tạo liên tục khác với triển khai liên tục như thế nào?
Đào tạo và xúc tiến sản xuất là những chức năng quy trình riêng biệt và có thể có các cổng riêng biệt.
Tại sao một nhóm có thể tránh tự động hóa mọi quyết định phát hành ngay lập tức?
Việc phê duyệt có thể phù hợp khi bằng chứng hoặc hậu quả đòi hỏi phải có sự đánh giá theo ngữ cảnh.
Giới hạn nào áp dụng cho một điểm trưởng thành tổng hợp duy nhất?
Một con số có thể che giấu những khả năng không đồng đều như triển khai, giám sát và quản trị.
Tiếp tục học hỏi
Hướng dẫn liên quan
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này