Wat is MLOps
MLOps, afkorting van Machine Learning Operations, is een verzameling werkwijzen die het proces van het bouwen, implementeren en onderhouden van machine-learningmodellen automatiseert. Het past in wezen de DevOps-principes van samenwerking en automatisering toe op de machine learning-levenscyclus, inclusief training, testen, implementeren en monitoren van modellen.
MLOps moet ervoor zorgen dat machine learning-modellen betrouwbaar, efficiënt en echt waardevol zijn. Het helpt organisaties om machine learning-modellen probleemloos in productie te nemen en effectief te laten werken.
Wat is Machine Learning?
Machine learning is een gebied van artificiële intelligentie waarmee computers kunnen leren en beter kunnen leren van ervaringen zonder dat ze expliciet geprogrammeerd hoeven te zijn. Hierbij worden algoritmen en statistische modellen ontwikkeld waarmee systemen specifieke taken effectief kunnen uitvoeren door gegevens te analyseren, patronen te identificeren en voorspellingen of beslissingen te maken.
Het belangrijkste idee achter machine learning als onderdeel van AI-oplossingen is om programma's te maken die toegang tot gegevens hebben, ervan leren en die leren vervolgens gebruiken om geïnformeerde beslissingen of voorspellingen te maken zonder op regels gebaseerde programmering.
Machine learning omvat verschillende benaderingen, die elk hun sterke punten en toepassingen hebben. Hier zijn een paar veelvoorkomende types:
Gecontroleerd leren
In deze benadering worden de gegevens die voor de training worden gebruikt gelabeld. Stel je voor dat je een machine-learningalgoritme ziet met duizenden foto's van katten en honden, waarbij elke foto duidelijk gelabeld is. Hierdoor kan het algoritme de kenmerken leren die katten van honden onderscheiden, en die kennis vervolgens toepassen om nieuwe, ongeziene beelden te identificeren.
Ongecontroleerd leren
Hier zijn de gegevens niet gelabeld. Het machine learning-algoritme moet onafhankelijk van elkaar patronen en relaties in de gegevens vinden. Dit kan handig zijn voor taken zoals het detecteren van anomalieën of het clusteren van gegevens.
Reinforcement learning:
Bij deze methode wordt een algoritme getraind door middel van een 'trial-and-error'-proces. Het algoritme communiceert met een gesimuleerde omgeving en ontvangt beloningen voor gewenst gedrag, waardoor het in de loop van de tijd optimale strategieën kan leren.
Machine learning in de context van AI
De kern van artificiële intelligentie is de wetenschap van het maken van machines die in staat zijn om taken uit te voeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen. Deze taken variëren van het oplossen van problemen en het nemen van beslissingen tot spraakherkenning en taalvertaling. AI omvat veel technieken en methodologieën, waaronder Machine Learning als een bijzonder krachtig en veelzijdig hulpmiddel is ontstaan. Het fundamentele idee achter ML is dat systemen kunnen leren van gegevens, patronen kunnen identificeren en beslissingen kunnen nemen met minimale menselijke tussenkomst.
Machine Learning versnelt de AI-evolutie door een dynamischer aanpak van gegevensanalyse te bieden. Deze mogelijkheid stelt AI-systemen in staat zich aan nieuwe omstandigheden aan te passen en mettertijd te verbeteren, wat cruciaal is voor applicaties die frequent moeten worden bijgewerkt of die complexe, variabele datasets moeten verwerken.
Dankzij hun leeralgoritmen kunnen ML-modellen grote hoeveelheden gegevens verwerken met een snelheid en op een schaal die menselijke analisten niet kunnen bereiken. Daarom is ML de ruggengraat van veel hedendaagse AI-systemen geworden, wat vooruitgang mogelijk maakt op gebieden als gezondheidszorg, financiën, autonome voertuigen en slimme steden.
ML is een belangrijk aandachtsgebied in AI en maakt deel uit van een breder ecosysteem van AI-technologieën, waaronder deep learning, Natural Language Processing (NLP) en robotica. Deep learning, een deelverzameling van ML, maakt complexe taken zoals beeld- en spraakherkenning mogelijk via neurale netwerken die menselijke hersenfuncties nabootsen.
NLP, dat machines in staat stelt om menselijke taal te begrijpen en te interpreteren, maakt vaak gebruik van ML om algoritmen te verbeteren. In de robotica helpen ML-algoritmen robots te leren van hun omgeving en ervaringen, waardoor hun autonomie wordt vergroot. Deze onderlinge afhankelijkheid illustreert hoe ML niet alleen profiteert van, maar ook bijdraagt aan de vooruitgang van andere AI-domeinen.
Hoe werkt MLOps?
De MLOps-levenscyclus bestaat uit vier primaire cycli. Elke cyclus stelt de fase in voor de uitvoering van succesvolle machine-learningbewerkingen. De vier cycli of fasen zijn:
Gegevenscyclus:
Dit omvat het verzamelen en voorbereiden van gegevens voor ML-modeltraining. Ruwe gegevens worden uit verschillende bronnen verzameld en technieken zoals feature engineering transformeren en ordenen het tot gelabelde gegevens die klaar zijn voor modeltraining.
Modelcyclus:
In deze cyclus wordt het ML-model getraind met de voorbereide gegevens. Het is essentieel om de verschillende versies van het model te volgen terwijl het doorloopt in de levenscyclus, wat kan worden gedaan met tools zoals MLflow.
Ontwikkelcyclus:
Het getrainde model wordt verder ontwikkeld, getest en gevalideerd om te garanderen dat het gereed is voor implementatie in een productieomgeving. Door automatische pijplijnen voor continue integratie/continue levering (CI/CD) kunnen handmatige taken worden verminderd.
Bewerkingscyclus:
Dit monitoringproces zorgt ervoor dat het productiemodel goed blijft presteren en zo nodig wordt bijgeschoold om het in de loop van de tijd te verbeteren. MLOps kan het model automatisch volgens een planning omscholen of wanneer de prestatiemetrische waarden onder een drempelwaarde komen.
Kernprincipes achter MLOps
MLOps is gebouwd op een basis van kernprincipes die de betrouwbaarheid, efficiëntie en schaalbaarheid van machine learning-modellen in de echte wereld garanderen. Hier volgt een overzicht van enkele fundamentele principes:
Automatisering
Een kernprincipe van MLOps is het automatiseren van repetitieve taken gedurende de levenscyclus van machine learning. Dit omvat het beheer van gegevenspijplijnen, modeltraining, testen, implementatie en bewaking. Automatisering minimaliseert menselijke fouten en maakt datawetenschappers vrij om zich te richten op taken op een hoger niveau, zoals modelontwikkeling en -verbetering.
Versiebeheer en reproduceerbaarheid:
MLOps benadrukt dat elke wijziging in gegevens, code en modellen wordt bijgehouden. Dit maakt het mogelijk om indien nodig eenvoudig eerdere versies terug te draaien en zorgt ervoor dat experimenten reproduceerbaar zijn. Iedereen in het team kan de afstamming van het model begrijpen en hoe het is ontwikkeld.
Continue integratie en levering (CI/CD):
Moderne MLOps integreert met ontwikkeltools die worden gebruikt door datawetenschappers. Als er wijzigingen worden aangebracht, zorgt geautomatiseerd testen ervoor dat alles naar behoren functioneert. Hierdoor worden bugs in een vroeg stadium van de ontwikkelingscyclus opgevangen en wordt voorkomen dat problemen de implementatie vertragen.
Samenwerking:
MLOps bevordert de samenwerking tussen data science-, engineering- en operationele teams. Door workflows te stroomlijnen en gedeelde zichtbaarheid te bieden in de levenscyclus van het model, breekt MLOps silo's af en zorgt het ervoor dat iedereen hetzelfde doel nastreeft.
Monitoring- en feedbackloops:
Het MLOps-proces controleert voortdurend de prestaties van geïmplementeerde modellen. Het houdt statistieken bij zoals nauwkeurigheid, billijkheid en mogelijke vooroordelen. Als er iets fout gaat, worden er waarschuwingen gegeven die een onderzoek vragen en corrigerende maatregelen mogelijk maken. Deze feedback loop is van cruciaal belang om de prestaties van het model te behouden en zich aan te passen aan veranderingen in de echte wereld.
Bestuur en naleving van regelgeving:
Het is ook essentieel dat MLOps beleid en procedures rond modelontwikkeling en -implementatie afdwingt. Dit garandeert dat de regelgevingen voor eerlijkheid, uitlegbaarheid en gegevensprivacy worden nageleefd. MLOps-tools kunnen de herkomst van gegevens bijhouden die worden gebruikt om modellen te trainen en het besluitvormingsproces voor audits te documenteren.
Schaalbaarheid en efficiëntie:
MLOps-werkwijzen garanderen dat de hele machine learning-pipeline groeiende gegevensvolumes en toenemende complexiteit van modellen aankan. Hierbij worden infrastructuur in de cloud en containerisatietechnologieën gebruikt voor efficiënt resourcegebruik en modelimplementatie in verschillende omgevingen.
Wat zijn de voordelen van MLOps?
MLOps biedt een reeks voordelen die de levenscyclus van machine learning stroomlijnen en het echte potentieel van uw modellen ontsluiten. Door repetitieve taken zoals gegevensvoorbereiding, training en implementatie te automatiseren, krijgen datascientists meer tijd voor strategisch werk. CI/CD-werkwijzen versnellen ontwikkeling door fouten in een vroeg stadium te ontdekken en voor soepele implementaties te zorgen. Dit vertaalt zich in een snellere time-to-value voor uw machine-learningprojecten.
Het bevordert ook de samenwerking tussen data science, engineering en operations teams. Gedeelde tools en processen geven iedereen inzicht in de levenscyclus van het model, wat leidt tot betere communicatie en gestroomlijnde workflows.
MLOps-praktijken zoals containerisatie en op de cloud gebaseerde infrastructuren stellen u in staat om groeiende gegevensvolumes en toenemende complexiteit van modellen aan te kunnen. Hierdoor kunt u uw machine-learning effectief opschalen naarmate uw behoeften veranderen.
Teams die MLOps gebruiken in plaats van een andere route naar machine learning-succes, profiteren er ook van dat MLOps beleid en procedures rond modelontwikkeling en -implementatie afdwingt. Dit garandeert dat uw modellen voldoen aan de regelgevingen voor eerlijkheid, uitlegbaarheid en gegevensprivacy. MLOps-tools kunnen de afstemming van gegevens bijhouden en besluitvormingsprocessen documenteren voor audits.
Alles bij elkaar, tussen het automatiseren van taken en het optimaliseren van het gebruik van resources met MLOps-praktijken, zien teams die MLOps gebruiken dat het leidt tot significante kostenbesparingen. Bovendien kunt u door fouten in een vroeg stadium te onderscheppen en modellen van hoge kwaliteit te implementeren, kostbare aanpassingen en prestatieproblemen achteraf vermijden.
Ten slotte faciliteert MLOps een feedbackloop waarbij geïmplementeerde modellen continu gemonitord worden. Hierdoor kunt u achteruitgang van de prestaties, gegevensoverlast of mogelijke vooroordelen opsporen. Door deze problemen proactief aan te pakken, blijven uw modellen relevant en leveren ze in de loop van de tijd optimale resultaten.
MLOps implementeren
Organisaties moeten beginnen met het opzetten van de noodzakelijke infrastructuur om MLOps te implementeren. Dit omvat het gebruik van een versiebeheersysteem om code, gegevens en modelartefacten te beheren, de implementatie van een CI/CD-pipeline om het bouwen, testen en implementeren van modellen te automatiseren, de implementatie van een modelregister om modellen op te slaan en versiegetrainde modellen, en het instellen van bewaking en waarschuwingen om modelprestaties in productie te volgen.
Vervolgens moeten organisaties hun MLOps-workflows definiëren. Dit omvat het vaststellen van een iteratief-incrementeel proces voor het ontwerpen, ontwikkelen en gebruiken van ML-toepassingen, het automatiseren van de end-to-end ML-pipeline (inclusief gegevensvoorbereiding, modeltraining, evaluatie en implementatie) en het implementeren van continue omscholing en model-updateprocessen op basis van productiemonitoring.
Tot slot moeten organisaties MLOps-best practices overnemen, zoals het gebruik van containerisatie om consistente ontwikkelings- en implementatieomgevingen te garanderen, rigoureuze tests implementeren in elke fase van de ML-pipeline, een functiearchief onderhouden om invoergegevensfuncties te beheren en te versiebeheer, MLOps-platforms of tools inzetten om de implementatie te vereenvoudigen en samenwerking tussen datawetenschappers, ML-technici en DevOps-teams bevorderen.
Wat zijn de uitdagingen rond MLOps?
De implementatie van MLOps brengt unieke uitdagingen met zich mee, hoewel het ongelooflijk voordelig is. Gegevensgerelateerde kwesties vormen een aanzienlijke hindernis. Het garanderen van de gegevenskwaliteit in de hele pijplijn is van het grootste belang, omdat slechte gegevens leiden tot slecht presterende en potentieel schadelijke modellen. Bovendien zijn het beheer van gegevensversiebeheer voor modelreproduceerbaarheid en bestuursprocessen om beveiliging, privacy en ethische kwesties aan te pakken allemaal complexe onderdelen van de MLOps-puzzel.
Het gebrek aan geschoold personeel zorgt ook voor wegversperringen. MLOps vereist multifunctionele experts op het gebied van data science, software engineering en de DevOps-principes - het vinden van deze individuen kan behoorlijk lastig zijn. Afgezien daarvan hangt het succes van MLOp inderdaad af van het bevorderen van samenwerking tussen historisch gesileerde teams.
Het wegnemen van barrières tussen datawetenschappers, ontwikkelaars en operationele medewerkers, terwijl ze zich richten op doelen en processen, vereist een bewuste culturele verschuiving binnen organisaties.
Monitoring van modellen na implementatie is een ander gebied dat vaak wordt verwaarloosd. De echte wereld is dynamisch en de prestaties van een model zullen mettertijd afnemen door een drift in het concept.
Er zijn proactieve monitoringsystemen en -mechanismen nodig om feedback van gebruikers te verzamelen om ervoor te zorgen dat modellen voortdurend worden verbeterd en afgestemd op de behoeften van hun bedrijf. Ten slotte kunnen experimenteren en reproduceerbaarheid complex worden. Het volgen van de veelheid aan experimenten, variaties in gegevens en de bijbehorende resultaten is essentieel om inzicht te krijgen in het ontwikkelingsproces van het model en toekomstige updates te stroomlijnen.
Hoewel deze uitdagingen niet moeten worden onderschat, kunnen ze met succes worden aangepakt. Het investeren in gespecialiseerde MLOps-platforms, het bieden van trainingsmogelijkheden voor bestaand personeel en het toekennen van prioriteit aan duidelijke communicatie en samenwerking tussen teams helpen de weg te effenen voor een soepelere implementatie van MLOps.
Het verschil tussen MLOps en DevOps begrijpen
Het cruciale verschil tussen DevOps en MLOps is dat MLOps zich specifiek richt op de unieke uitdagingen van het implementeren en managen van machine-learningmodellen in productie. DevOps daarentegen is een breder pakket aan werkwijzen voor het stroomlijnen van de ontwikkelingscyclus van software.
Hoewel zowel DevOps als MLOps tot doel hebben de kloof tussen ontwikkeling en bedrijfsvoering te overbruggen, voegt MLOps extra overwegingen toe die specifiek zijn voor machine learning. Deze omvatten het managen van de data die gebruikt worden om modellen te trainen, het valideren van de prestaties van het model, en het monitoren van modellen voor verslechtering van de prestaties in de loop van de tijd als de echte gegevens waaraan ze worden blootgesteld aan veranderingen.
In een DevOps pipeline ligt de focus op het automatiseren van het bouwen, testen en implementeren van softwareapplicaties. In een MLOps-pipeline moeten aanvullende stappen voor gegevensvoorbereiding, modeltraining en modelevaluatie worden geautomatiseerd en geïntegreerd met het implementatieproces.
Een ander belangrijk verschil is dat MLOps verantwoorde en ethische AI-principes moeten integreren. Het garanderen van onpartijdig en transparant gedrag van machine learning-modellen is een kritieke zorg die minder prominent aanwezig is in de ontwikkeling van traditionele software.
Hoewel DevOps en MLOps veel gemeenschappelijke principes delen rond samenwerking, automatisering en continue verbetering, introduceert MLOps extra complexiteiten rond gegevens, modellen en modelgovernance die gespecialiseerde tools en werkwijzen vereisen die verder gaan dan wat typisch aanwezig is in een DevOps-omgeving.
Voorbeelden van MLOps
MLOps wordt gebruikt door grote en kleine bedrijven. Een vooraanstaande bank implementeerde bijvoorbeeld MLOps om zijn customer onboarding-proces te stroomlijnen. De bank maakte gebruik van ML-modellen om de verificatie van klantinformatie te automatiseren en fraude in realtime op te sporen. Dit verbeterde de klantervaring naarmate het onboarding-proces sneller en efficiënter werd. De bank verkleinde ook het risico op fraude, wat het vertrouwen van klanten deed toenemen.
Evenzo gebruikte een groot detailhandelsbedrijf MLOps om zijn supply chain management te verbeteren. Het bedrijf gebruikte ML-modellen om de productvraag te voorspellen en de toewijzing van resources in zijn magazijnen te optimaliseren. Dit resulteerde in een verbeterde nauwkeurigheid van de vraagprognose, minder verspilling en meer efficiëntie in de toeleveringsketen.
MLOps helpen ook bij de gezondheidszorg. Een zorgverlener gebruikte MLOps om de resultaten voor patiënten te verbeteren. De provider gebruikte ML-modellen om patiëntgegevens te analyseren en patiënten met risico op bijwerkingen te identificeren. Deze informatie werd gebruikt om te interveniëren en bijwerkingen te voorkomen, en de zorgverlener zag een significante verbetering in de patiëntenresultaten als gevolg hiervan.
Een groot logistiek bedrijf gebruikte MLOps met Google Cloud AI Platform om zijn supply chain processen te optimaliseren. Het bedrijf ontwikkelde en implementeerde ML-modellen die de vraag nauwkeurig konden voorspellen, routes optimaliseren en levertijden konden verminderen. Dit verbeterde de algehele efficiëntie van de toeleveringsketen en verlaagde kosten.
Deze voorbeelden laten zien hoe organisaties in alle bedrijfssectoren MLOps hebben ingezet om hun machine learning-workflows te stroomlijnen, de operationele efficiëntie te verbeteren en echte bedrijfswaarde te leveren.
De kracht van artificiële intelligentie maakt voor iedereen meer mogelijk
Kunstmatige intelligentie (artificial intelligence of AI) wordt vaak gezien als een aspect van data-science waarmee alleen experts in het vakgebied kunnen werken. Bij OVHcloud geloven we in het buitengewone potentieel van deze aanpak in alle bedrijfstakken. We geloven dat de complexiteit ervan geen obstakel mag zijn voor het gebruik van big data of machine learning. Daarom concentreren we onze inspanningen op het leveren van tools die de uitdagingen voor bedrijven kunnen oplossen, zoals voorspellende analyse van datasets en het maken van tools die eenvoudiger in gebruik zijn voor alle typen gebruikers.
OVHcloud en MLOps
OVHcloud levert behalve een breed scala aan opslagoplossingen ook de allerbeste machine learning-oplossingen. Bovendien bieden we data analytics-services die ontworpen zijn om uw datasets met minimale inspanning te verwerken. Dit alles helpt u ook om actiegerichte inzichten te creëren voor beter bedrijfsmanagement en groei.
Data Processing
Als u uw bedrijfsgegevens wilt verwerken, heeft u enerzijds een bepaald volume aan gegevens en anderzijds een query, in de vorm van een paar regels code, nodig. Met Data Processing implementeert OVHcloud binnen enkele minuten een Apache Spark-cluster om uw query te beantwoorden.
Data Analytics
Een volledig portfolio aan diensten om uw gegevens maximaal te benutten
Naast onze reeks storage- en machine learning-oplossingen biedt OVHcloud een portfolio aan data analytics-services om moeiteloos uw gegevens te analyseren. Van gegevensinvoer tot gebruik: we hebben heldere oplossingen gebouwd die u helpen uw kosten te beheersen en snel te beginnen.
Orkestratie en Containers
Geef uw bedrijfsapplicaties een boost met automatiseringstools voor cloudresources. Een cloudplatform levert niet alleen on demand computingresources die met het netwerk verbonden zijn – het biedt ook flexibele opslag. Het biedt tevens tools om acties uit te voeren en te automatiseren, zoals implementaties, onderhoud en opschalen tijdens verkeerspieken.