У чому недолік MLOps?

2024 Від admin

Складність: Впровадження та налаштування інструментів MLOps може бути складним, вимагаючи досвіду як у машинному навчанні, так і в практиках DevOps. Ця складність може стати перешкодою для впровадження для деяких організацій, особливо тих, що мають обмежені ресурси чи досвід.

Розглянемо найпоширеніші.

Недостатня експертиза Data Science. …
Нереалістичні очікування. …
Питання управління даними та забезпечення якості. …
Проблеми розгортання моделі та моніторингу. …
Недостатні ресурси та інфраструктура. …
Перешкоди для співпраці та спілкування в командах MLOps. …
Недостатній набір інструментів масштабування. …
Безпека.

практики MLOps, такі як наскрізна автоматизація та тестування, прискорити розробку та розгортання продуктів машинного навчання. Це забезпечує конкурентну перевагу, пришвидшуючи час виходу на ринок і дозволяючи швидше оновлювати та переглядати модель у міру зміни даних. Покращена співпраця.

Це призведе до затримок у наданні результату. Отже, машинне навчання значною мірою залежить від даних та їх якості. Дані, які обробляють машини, залишаються величезними за кількістю і сильно відрізняються. Машинам потрібен час, щоб їхній алгоритм міг пристосуватися до навколишнього середовища та навчитися йому.

Застосування цих практик підвищує якість, спрощує процес управління та автоматизує розгортання моделей машинного та глибокого навчання у великомасштабних виробничих середовищах. Легше узгодити моделі з бізнес-потребами, а також нормативними вимогами.

Майбутнє MLOps надзвичайно світле. Організації можуть будувати стійкі та ефективні операційні процеси, визначаючи та оцінюючи нові тенденції, завершуючи їх і активно вирішуючи пов’язані з ними проблеми.