Việc các doanh nghiệp sử dụng mô hình Học máy (ML) ngày càng trở nên quan trọng hơn để tận dụng sức mạnh dự đoán của dữ liệu. Tuy nhiên, 60% mô hình ML không bao giờ được đưa vào sản xuất. Những mô hình này thường không mang lại kết quả như mong muốn do không cân nhắc đầy đủ về sự thay đổi về con người, quy trình và nền tảng cần thiết để hoạt động trong môi trường công nghệ nhanh nhạy, hiệu quả. Cung cấp Rackspace ML OperationsFoundations (MLOps) mới, được cung cấp bởi Khung nhà máy mô hình công nghệ Rackspace, có thể giúp bạn đổi mới toàn cảnh dữ liệu của mình, ngay cả khi bạn không có tất cả chuyên môn kỹ thuật để chuyển các mô hình ML vào sản xuất một cách hiệu quả.
Rackspace Technology đã xây dựng Khung Nhà máy Mẫu của chúng tôi bằng các công cụ mã nguồn mở cho phép phát triển, đào tạo, chấm điểm và triển khai các mô hình một cách nhanh chóng. Chúng tôi có thể điều chỉnh giải pháp MLOps cho phù hợp với quy trình công việc và nhu cầu kinh doanh cụ thể thông qua tùy chỉnh xung quanh Khuôn khổ Nhà máy Mẫu. Rackspace tận dụng các khả năng sáng tạo của đám mây để giúp khách hàng xây dựng các luồng doanh thu mới, tăng hiệu quả và mang lại trải nghiệm đáng kinh ngạc. Các nhóm Rackspace sử dụng các phương pháp hay nhất trong ngành và nhiều kiến thức chuyên môn về di chuyển dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu, khoa học dữ liệu, ML và các hoạt động để giúp biến dữ liệu của bạn thành một công cụ để đổi mới.
Tính năng và lợi ích
Môi trường phát triển mô hình được chuẩn hóa cho nhóm khoa học dữ liệu của bạn: Cho phép các nhóm kỹ thuật và khoa học dữ liệu của bạn phát triển các mô hình với sự hỗ trợ cho bất kỳ khuôn khổ ML nào.
Triển khai mô hình tự động trong môi trường phát triển, đảm bảo chất lượng (QA) và sản xuất: Tận dụng khả năng tự động hóa siêu âm thanh để nhanh chóng đưa các mô hình từ phát triển đến triển khai, đồng thời giải quyết các yêu cầu sẵn sàng sản xuất về tính sẵn sàng cao, khả năng mở rộng, độ tin cậy và quản lý chi phí.
Khả năng tái lập của các mô hình và dự đoán: Theo dõi các phiên bản mô hình và siêu tham số, khi triển khai tới các môi trường khác nhau, đảm bảo rằng hiệu suất của mô hình trong quá trình phát triển khớp với hiệu suất của mô hình trong quá trình sản xuất.
Công cụ chẩn đoán, giám sát hiệu suất và giải quyết độ lệch mô hình: Cung cấp các công cụ cho nhóm khoa học dữ liệu để giải quyết hiện tượng trôi dạt mô hình, hiệu suất mô hình để gỡ lỗi và khắc phục sự cố cũng như quản lý đường dẫn.
Khả năng giải thích mô hình về quản trị và tuân thủ quy định: Theo dõi các mô hình, dữ liệu và thông số để cho các chuyên gia đánh giá biết rằng bạn đã sử dụng các giao thức phù hợp.
Nền tảng cộng tác: Kết hợp các công cụ và quy trình DevOps với quy trình làm việc ML. Các nhóm có thể làm việc chặt chẽ với nhau để phát triển các mô hình và đường ống phức tạp và quản lý tiến trình của mô hình thông qua các giai đoạn phát triển khác nhau cho đến sản xuất, với các phiên bản, chú thích và lịch sử tương ứng.
ROI được tăng tốc: Thúc đẩy việc sử dụng các mô hình trong sản xuất và nhận ra lợi ích của giải pháp quản lý vòng đời ML tự động dựa trên đám mây với mô hình trả tiền cho những gì bạn sử dụng. Tính năng này bao gồm các công cụ và dịch vụ để giúp bạn theo dõi và tối ưu hóa tài nguyên máy tính của mình.
Kết luận:
Với MLOps, Rackspace có thể giúp bạn giảm vòng đời từ 25 bước trở lên thông thường xuống còn 10 bước hoặc ít hơn. Hiệu quả này cho phép bạn đưa các mô hình vào hoạt động trong sản xuất nhanh hơn nhiều.
Khuôn khổ Nhà máy Mẫu cho phép hỗ trợ nhiều mô hình ML trong sản xuất và phát triển thông qua Tích hợp liên tục / Phát triển liên tục (CI / CD) cho khoa học dữ liệu và quy trình làm việc tự động để phát triển, QA và sản xuất. Các chuyên gia của Rackspace điều chỉnh dịch vụ này cho phù hợp với quy trình công việc cụ thể và nhu cầu kinh doanh của bạn trong khi triển khai các phương pháp hay nhất có liên quan.
Sử dụng tab Phản hồi để đưa ra bất kỳ nhận xét hoặc đặt câu hỏi nào. Bạn cũng có thể bắt đầu cuộc trò chuyện với chúng tôi.