Vantaggi del potenziamento delle pipeline di machine learning per DevOps?

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Fonte immagine: AlgoWorks

Le pipeline di machine learning hanno tutte le potenzialità per diventare lo strumento principale richiesto per l'elaborazione, la valutazione e le procedure decisionali in DevOps.

Attraverso il potenziamento della pipeline di machine learning, i team DevOps possono evolvere la procedura completa di sviluppo, consegna, distribuzione e organizzazione per i servizi di sviluppo di app mobili.

L'accelerazione delle pipeline di machine learning può migliorare le prestazioni e semplificare tutte le operazioni aziendali per DevOps. Gli esperti definiscono vari vantaggi dell'accelerazione delle pipeline di machine learning, in particolare per DevOps.

Vantaggi delle pipeline di machine learning per DevOps

1. Facile collaborazione tra i team

Un sostanziale aumento della visibilità e dell'accessibilità per tutti i membri del team si traduce in una facile collaborazione in tutto il team.

Microsoft Azure consente di creare pipeline di machine learning visibili a tutti i membri del team che lavorano al progetto. Utilizzando gli sviluppatori Python possono creare pipeline di machine learning molto trasparenti e interattive tramite i notebook Jupiter.

2. Semplificazione dei flussi di lavoro

È ora possibile creare facilmente modelli di pipeline per uno scenario generale e distribuirli accuratamente a un endpoint REST. Questa procedura può aiutarti a pianificare il punteggio batch o la riqualificazione dei lavori.

Il potenziamento delle pipeline di machine learning si traduce in costrutti imperativi per il sequenziamento insieme alla parallelizzazione dei passaggi presenti nelle pipeline quando non vi è alcun caso di dipendenza dai dati.

Ora ti viene richiesto solo di rieseguire i passaggi necessari insieme alle modifiche e ai test del flusso di lavoro durante la riesecuzione di una pipeline. Il flusso di lavoro tramite DevOps è chiaramente visibile utilizzando pipeline di machine learning accelerate.

3. Centralizzazione della gestione

Il potenziamento dell'utilizzo delle pipeline di machine learning consente a DevOps di tenere traccia facilmente dei modelli, delle loro cronologie delle versioni, dei loro artefatti e del loro lignaggio che porta alla centralizzazione. Alcuni modelli come Microsoft Azure consentono di inviare e monitorare facilmente le singole esecuzioni delle pipeline.

Ciò significa che puoi gestire facilmente tutti i dati e gli script in modo separato con conseguente aumento della produttività.

In questo modo tutte le procedure come il calcolo degli obiettivi, il monitoraggio delle metriche e il monitoraggio di tutti i dati vengono semplificati portando a una gestione molto centralizzata.

4. Monitoraggio semplice degli esperimenti

Il miglioramento della produttività consentendo la gestione dei modelli distribuiti nei cloud e il monitoraggio degli esperimenti mostra i vantaggi delle funzionalità DevOps per l'apprendimento automatico.

La creazione di più aree di lavoro o luoghi di lavoro comuni condivisibili da più persone porta a un facile monitoraggio di tutti gli esperimenti, le sessioni di formazione, inclusi i registri, le metriche, l'output e le istantanee degli script.