Перспективы развития MLOps

MLOps — это относительно новое направление в области машинного обучения, которое объединяет методы разработки ПО и методы работы с данными для автоматизации процессов и улучшения качества моделей. С появлением MLOps появилась возможность более эффективно и надежно разрабатывать, тестировать и деплоить ML-модели.

Перспективы развития MLOps выглядят многообещающе. С ростом количества данных и увеличением сложности моделей машинного обучения возникает все больше вызовов в развертывании и управлении этими моделями в боевых условиях.

Требуется более тесное сотрудничество между командами разработчиков ML-решений и командами операционного обслуживания, чтобы добиться более быстрого и безопасного развертывания моделей, а также оперативной реакции на возникающие проблемы.

В дополнение к этому появляются новые инструменты и платформы MLOps, которые облегчают процесс разработки, тестирования и развертывания моделей машинного обучения. Уже сейчас существует довольно много технологий, упрощающих процессы разработки моделей машинного обучения.

В рамках первой темы мы рассмотрели два комплексных решения: MLFlow и KubeFlow. MLflow является более простым в установке и настройке в сравнении с Kubeflow. Но Kubeflow предлагает больший инструментарий для решения практически любых задач.

При выборе инструментов для использования в продакшен-среде учитывайте, есть ли у вас Kubernetes. Если есть, рекомендуется использовать Seldon Core, если нет, то MLflow.

Ожидается, что развитие MLOps будет продолжаться, и в ближайшем будущем возможно появление новых решений, которые значительно улучшат процесс работы с моделями машинного обучения.

При этом не стоит забывать, что собственные ML-разработки являются единственным доступным решением в случаях, когда у вас есть специфические данные или задачи. Если же задача типовая и решается одинаково для разных компаний, рассмотрите готовые сервисы. Хороший пример типовой задачи — этот текст, который нам помогла написать открытая нейронная сеть.