Automatisierung des
ML-Modell-Lebenszyklus
ML-Modell-Lebenszyklus
ÜBERKOMPLIZIERTER PROZESS DER MODELLIMPLEMENTIERUNG
Die MLOps Center-Lösung unterstützt alle Phasen des ML-Lebenszyklus: Datenaufbereitung, Modellerstellung, Training, Bereitstellung und Monitoring
Verwendung von analytischen Daten für Modelltraining und Inferenzierung in Echtzeit. Der Parameterspeicher stellt sicher, dass beim Training und bei der Inferenz dieselben Daten für die Modelle verwendet werden, wodurch Schwachstellen im Trainings- und Implementierungsprozess beseitigt werden können. Koalas, Apache Spark und Apache Airflow ermöglichen es, universelle, unabhängige Pipelines zur Datenaufbereitung zu erstellen.
Vorkonfigurierte Laptops mit Tools zur Datenverarbeitung. Die Umgebung für die Modellerstellung enthält empfohlene Data-Science-Tools (z. B. Tensorflow, SciKit-Learn, PyTorch) und sorgt für die Integration mit Datenquellen und der Interaktionsumgebung - Modell-Repository, Git usw. Viele Datenwissenschaftler- und Analyseteams arbeiten gleichzeitig mit verschiedenen Verarbeitungstools.
Skalierbare Umgebung für das Modelltraining Der On-Demand-Zugriff auf eine skalierbare, containerisierte Anwendungsplattform (von einer Single-Node- bis zu einer verteilten Multi-Node-Umgebung) ermöglicht die Erstellung leistungsstarker Pipelines für maschinelles Lernen.
Flexible, skalierbare Bereitstellung mit mehreren Endpunkten. MLOps Center ermöglicht die Erstellung eines integrierten Laufzeit-Images für Python-, R- und Java-ML-Modelle mit hoher Verfügbarkeit, Lastausgleich, sicherer Implementierung und mehreren Endpunkten (z. B. REST, gRPC, Apache Kafka, Apache Spark).
Überwachung aller Phasen des ML-Lebenszyklus. Fähigkeit, Metriken zu sammeln, um ML-Modelle zu implementieren, Dashboards und Berichte zu erstellen und Entscheidungen über Training/Umschulung von Modellen zu treffen.
Wir entwickeln Lösungen für die Datenanalyse und -verarbeitung unter Verwendung von Big-Data-Technologien, die unseren Kunden neue Wettbewerbsvorteile bieten.
Unsere Lösungen basieren auf Apache Hadoop, das mehrere Bibliotheken zur Verarbeitung von "Big Data" in Clustern mit mehreren tausend Nodes enthält.
Wir lösen Datenverarbeitungsaufgaben mit der Bibliothek von Apache Spark, die eine maximale Nutzung des Arbeitsspeichers und damit eine hohe Leistung gewährleistet. Komplexe Datenverarbeitungsalgorithmen werden unter Verwendung von Spark SQL- und Spark ML-Komponenten implementiert.
In der heutigen Welt erfordern viele Aufgaben neben der herkömmlichen Verarbeitung und Speicherung auch die Analyse von Big Data in Echtzeit. Unsere Projekte nutzen die Bibliotheken von Apache Kafka zur Implementierung von Mechanismen zur Dateninjektion/Datensammlung, während Spark Streaming zur Implementierung einer komplexen Logik der Datenverarbeitung verwendet wird.
Zugriff und Datenanalyse werden durch Apache Hive gewährleistet, das die Ausführung von Anfragen, die Aggregation und Analyse von in Apache Hadoop gespeicherten Daten ermöglicht und den Nutzern ein bewährtes SQL-basiertes Datenverarbeitungstool zur Verfügung stellt.
Unsere Arbeit basiert auf der Verwendung von Programmiersprachen (Scala, Java, Python, etc.) und unseren eigenen Acceleratoren, um Datenflüsse in Spark unter Verwendung eines visuellen Editors zu entwerfen.
Die containerisierte Anwendungsplattform ermöglicht eine Optimierung des Trainings und der Implementierung des Modells sowie der Nutzung der verfügbaren Cluster-Ressourcen. Bietet hohe Verfügbarkeit, Lastausgleich, automatische Skalierung und Überwachung der Funktion von ML-Diensten.
Der lokale, Cloud- und hybride Einsatz von MLOps Center läuft in der lokalen Umgebung Kubernetes oder auf der Plattform RedHat Open Shift, in der öffentlichen Cloud (Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure) oder in einem hybriden Modell, um Ressourceneffizienz zu gewährleisten.
- Effiziente Verwaltung des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens.
- Schnelle Implementierung von Innovationen dank der vollständigen Kontrolle über den Lebenszyklus des maschinellen Lernens.
- System zur Steuerung und Verwaltung von Ressourcen für maschinelles Lernen.
- Einfacher Einsatz von hochpräzisen Modellen an einem beliebigen Ort.
Effiziente Verwaltung des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens.
Schnelle Implementierung von Innovationen dank der vollständigen Kontrolle über den Lebenszyklus des maschinellen Lernens.
System zur Steuerung und Verwaltung von Ressourcen für maschinelles Lernen.
Einfacher Einsatz von hochpräzisen Modellen an einem beliebigen Ort.
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