- Written by Shashi Prakash Patel My Introduction: Benim tanıtımım : Ben satış danışmanlığı ekibinden Shashi Patel'im. Satış ve iş geliştirme alanında kariyerimi harcadım, BT hizmetleri ve personel çözümleri konusunda uzmanlaştım. Bilgisayar Uygulamaları (MCA) Yüksek Lisans derecesine sahibim ve yol boyunca veri bilimi ve AI'yi özel öğrenme yoluyla daha iyi anladım. Bununla birlikte, potansiyelimin mevcut rolümün sınırları tarafından sınırlandırıldığını hissettim. özellikle teknoloji ve iş stratejisi çerçevesinde katkıda bulunabileceğim çok daha fazlası var. Bu, beni rahatlık bölgesi dışına çıkmaya ve bu blogu yazmaya motive etti - daha önce hiç yapmadığım bir şey. Sadece teknoloji satan biri olmadığını gösteren benim yolumdur - bunu anlıyorum, bu konuda tutkuluyum ve geleceğinin şekillendirilmesinde daha aktif bir rol oynamak istiyorum.Bu blog, mesleki kapsamımı genişletmeye ve anlayışımı küresel teknoloji topluluğuyla paylaşmaya yönelik ilk adımım. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi (AI/ML) endüstrileri dönüştürüyor, ancak bu modellerin üretime aktarılması karmaşık bir zorluk kalıyor. yıllarca BT satışlarında geçirdikten sonra veri bilimi ve Gen AI kavramlarına derinlemesine daldıktan sonra, nasıl bir projeyi başarıya ulaştırabileceğimi ya da kırabileceğimi ilk elden gördüm. ve AI / ML model dağıtımı için sağlam ve ölçeklenebilir bir ortam yaratmak için birleştirin - ve bu ikili neden teknoloji topluluğunda çekim kazanıyor. MLflow Kubernetes What is AI/ML Model Deployment with MLflow & Kubernetes? MLflow ve Kubernetes ile AI/ML Model Uygulaması Nedir? 1 için Bu, eğitimli bir makine öğrenme modelini kullanma ve gerçek dünya kullanımına erişilebilir hale getirme sürecidir - müşterilerin davranışlarını tahmin etmek, tedarik zincirlerini optimize etmek veya dolandırıcılık tespit etmek olsun. AI/ML Model Deployment Şöyle Şöyle Şöyle Şöyle Versiyonlama: Doğru model sürümünün uygulanmasını sağlamak. Ölçülebilirlik: Performans düşüşü olmadan değişen trafiğe uyum sağlar. İzleme: Zaman içinde model dalgalanması gibi sorunları önlemek için performans izleme. Şöyle Şöyle Şöyle MLflow, makine öğrenimi yaşam döngüsünün yönetilmesini basitleştiren açık kaynaklı bir platformdur – deneyleme ve izlemeye, dağıtım ve izlemeye kadar. Kubernetes (K8s), büyüklükteki modellerin basit ve güvenilir hale getirilmesini sağlayan bir konteyner orkestrasyon platformudur. AI dağıtımlarının arkasındaki altyapıyı yönetir, otomatik ölçeklendirme, yük dengeleme ve kendini iyileştirme gibi görevleri ele alır. Why use them together? Neden hepsini birlikte kullanıyoruz? MLflow, model yaşam döngüsünü yönetir, her deneyin izlenmesini ve tekrarlanmasını sağlarken, Kubernetes, modellerin düzgün bir şekilde dağıtılmasını ve ölçeklenmesini sağlar. Şöyle Şöyle Şöyle Şöyle MLflow'da izleme ve paket modelleri. Modeli konteynerize edin (örneğin Docker ile). Kubernetes kullanarak konteynerleri dağıtın ve yönetin. Bu kombinasyon, modellerin sadece geliştirme ortamlarında değil, her ölçekte üretimde güvenilir bir şekilde performans göstermesini sağlar. Why AI/ML Model Deployment is Hard Neden AI/ML Model Uygulaması Zor Bir modelin eğitilmesinden büyüklükte dağıtılmaya kadar olan yolculuk birkaç zorluk sunar: Şöyle Şöyle Şöyle Şöyle Şöyle Versiyon Kontrolü: Birden fazla model yönetmek ve doğru sürümün uygulanmasını sağlamak. Ölçülebilirlik: Büyüyen veri kümelerini ve değişen trafik yüklerini yönetmek. Tekrarlanabilirlik: Çevrelerde tutarlı performans sağlamak. İzleme ve Bakım: Sürekli performans izleme ve model dalgalanmasını tespit etmek. Burası nerede ve ışık, dağıtım sürecini basitleştirir ve aynı zamanda operasyonel direnci sağlar. MLflow Kubernetes Model yaşam döngüsünü yönetmek MLflow Çamlıca AI/ML yaşam döngüsündeki en kritik ağrı noktalarından bazılarını sunarak ele alır: MLflow Şöyle Şöyle Şöyle Şöyle Deney İzleme: Deneylerin performansını izlemek için parametreleri, metrikleri ve eserleri kaydeder. Model Ambalajı: Modellerin kesintisiz dağıtımı için bağımlılıklarla paketlenmesini sağlar. Model Kayıt Sistemi: Model sürümlemeyi merkezi hale getirir ve ekipler arasında düzgün bir işbirliği sağlar. Aslında, MLflow, yapay zeka modellerini oluşturmanın aksi takdirde kaoslu sürecine yapı ve izlenebilirlik getirir. Kubernetes: Scaling Model Deployment Kubernetes: Ölçme Modeli Uygulaması Modeliniz hazır olduğunda, üretiminde güvenilir bir şekilde performans sağlar. birkaç ana yönü otomatikleştirir: Kubernetes Şöyle Şöyle Şöyle Şöyle Otomatik ölçeklendirme: Kaynakları trafiğe göre ayarlar, performans ve maliyet verimliliği sağlar. Taşınabilirlik: Geliştirme, test ve üretim boyunca aynı dağıtım sürecini sağlar. Direnci: Başarısız konteynerleri otomatik olarak yeniden başlatır, yüksek kullanılabilirlik sağlar. Yararlanarak Ekipler modelleri bir kez dağıtabilir ve sistemin ölçeklenmesi ve altyapı yönetimi ile başa çıkmasına güvenebilir, böylece modelin kendisini geliştirmeye odaklanabilirler. Kubernetes, AI/ML Why This Matters for Business Neden iş için önemli Bir iş bakış açısıyla, MLflow ve Kubernetes sürücüleri kullanarak: Şöyle Şöyle Şöyle Şöyle Şöyle Hızlı Pazarlama Zamanı: Pipelin otomatikleştirilmesi dağıtım döngüleri azaltır. İşlevsel direnci: Kubernetes, güvenilirliği artırarak minimum duraklama süresini sağlar. Maliyet verimliliği: Otomatik ölçeklendirme, altyapı maliyetlerini optimize eder. Sürekli Yenilik: CI/CD boru hattı, hızlı deneyleme ve iterasyon sağlar. Conclusion: Driving AI at Scale Sonuç: AI ölçekte sürüş Modeller sadece üretimde kod almakla ilgili değil - oluşturmakla ilgili Bu da iş hedefleriyle uyumludur. ve Model yönetimini basitleştirmek ve üretimde güvenilir performans sağlamak için güçlü bir kombinasyon sağlar. Deploying AI/ML scalable, reproducible, and resilient systems MLflow Kubernetes Teknolojinin iş üzerindeki etkisi konusunda tutkulu biri olarak, bu araçları otel arasındaki boşluğu kapatmak için gerekli görüyorum. ve . ovation and real-world impact Şöyle Şöyle Shashi Prakash Patel tarafından yayınlanan bu makale, R Systems Blogbook: Chapter 1'in 1. Sırasında yer aldı. Bu makaleye göre R Systems Blogbook: Bölüm 1'de bir yarışmacı olarak yerleştirildi. Shashi Prakash Patel

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

MLflow ve Kubernetes ile AI/ML Model Geliştirme: Deneyimden Enterprise-Grade Geliştirmeye

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

Kullanıcı Odaklı Kripto Ürünleri Oluşturma: Müşteri Geri Bildiriminin Önemi

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

Kullanıcı Odaklı Kripto Ürünleri Oluşturma: Müşteri Geri Bildiriminin Önemi

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps