Özellikle yapay zeka, derin öğrenme ve makine öğrenimi işlemleri (MLOps) alanlarında, büyük dil modelleri (LLM) gibi görme ve otomatik doğal dil işleme konularında ilerlemeler görebiliriz. Üretim, otonom araçlar, sağlık hizmetleri ve finansal hizmetler gibi sektörlerde derin sinir ağlarının performansını ve birlikte çalışabilirliğini ve yapay zeka ve derin öğrenme uygulamalarını iyileştirmeye yönelik tekniklerde de birçok yenilik görüyoruz.
Perakende sektörü yapay zeka sorunlarının çözümünde bir diğer önemli alandır. Envanter takibi, otomatikleştirilmiş kendi kendini kontrol etme, envanter doğruluğunun iyileştirilmesi ve iadelerin basitleştirilmesi, bilgisayar görüşü gibi yapay zeka çözümleriyle çözülebilecek zorluklardan bazılarıdır. Gerçek dünyadaki durumlarda devreye alınan bilgisayarlı görüntü uygulamaları, müşteri deneyiminin iyileştirilmesinde önemli bir rol oynayabilir. Örneğin, kendi kendine ödeme sırasında kuyrukları yönetmek için bilgisayar görüşü kullanılabilir. Bu yalnızca tahsilatları optimize etmekle kalmayacak, aynı zamanda dolandırıcılık riskini de azaltacaktır. Bu zorlukların üstesinden gelmek için, araştırma ve geliştirme süreçlerinin en verimli olmasını sağlamak amacıyla MLOps’a hakim olmak gereklidir.
Tipik olarak MLOps, yapay zeka modelleri üretmek için yazılım geliştirmenin en iyi uygulamalarını makine öğrenimiyle birleştirmeyi içerir. Amaç, veri bilimcileri, mühendisler ve BT ekipleri arasındaki iş birliğini geliştirmek ve üretim ortamlarında yapay zeka modellerini dağıtma, ölçeklendirme ve sürdürme sürecini otomatikleştirmektir. MLOps, oluşturulan modellerin yazılım geliştirmeye benzer bir şekilde konuşlandırılmasının, izlenmesinin ve güncellenmesinin sağlanmasına yardımcı olur. Bu, müşterilerin modellerin her zaman istenildiği gibi performans gösterdiğinden, yüksek doğrulukta sonuçlar sağladığından ve minimum kesinti veya hiç kesinti olmadan ihtiyaç duyulduğunda güncellenebileceğinden emin olmasını sağlar.
Modeller mükemmel değildir ve kendi zorluklarını da beraberinde getirir. Veri modellerindeki veya çevresel faktörlerdeki değişiklikler nedeniyle zaman içinde değiştirilebilirler. Performans sorunlarını belirlemek ve modellerin beklendiği gibi çalıştığından emin olmak için sürekli izleme önemlidir. Yapay zeka modellerini üretimde yükseltirken ve sürdürürken karşılaşılan zorluklardan biri, bunları güncelleme sistemleri sıklıkla farklılık gösteren farklı uç cihazlarda yönetmektir. Dağıtım yapılarının standartlaştırılması, tüm ürün portföyünde tutarlı ve verimli model güncellemeleri sağlayabilir.
MLOps az çok yaygın
MLOps ekipleri, üretimdeki yapay zeka modellerinin nasıl kontrol edileceği ve denetleneceği, veri bilimcileri, mühendisler ve BT ekipleri arasındaki işbirliğinin nasıl geliştirileceği ve yapay zeka modellerinin kalitesinin ve güvenilirliğinin nasıl sağlanacağıyla ilgileniyor. Bu aynı zamanda tüm yapay zeka topluluğunu etkileyen bir tartışma konusudur.
MLOps uygulamalarının özellikle yararlı olduğu beş alan vardır: model geliştirme, test etme, dağıtma ve izleme sürecinin otomatikleştirilmesi; talebe göre modellerin arttırılması veya azaltılması; düzenleyici gerekliliklere uygun ve şirket ve müşterileri tarafından belirlenen standartları karşılayan modellerin garantisi; model performansını, doğruluğunu ve veri kaymasını sürekli olarak izlemek; ve son olarak modelin yaşam döngüsünün bir bütün olarak yönetilmesi ve paydaşlara şeffaflığın sağlanması.
Her zaman makine öğrenimi operasyonlarının bir parçası olarak görülmese de işbirliği, güvenlik ve gizlilik de vardır. Yapay zeka ekip üyeleri arasında iletişimi ve bilgi paylaşımını teşvik eden araç ve uygulamaların benimsenmesi çok önemlidir. Bu, kalite ve tutarlılığı sağlamak için ortak standartların, süreç dokümantasyonunun ve düzenli kod incelemelerinin kullanımını içerir. Hassas verileri korumak ve yetkisiz erişimi önlemek için yeterli erişim kontrollerinin, veri anonimleştirme tekniklerinin ve şifreleme önlemlerinin uygulanması önemlidir.
MLOps hakkında üç önyargılı fikir
MLOps’un ortak ve pek yaygın olmayan yönlerinin yanı sıra, giderilmesi gereken bazı yanlış anlamalar da var.
- “MLOps yalnızca veri bilimcilerinin sorumluluğundadır. » Gerçekte MLOps, veri bilimcileri, geliştiricileri, operasyon ekiplerini ve diğer paydaşları içeren ortak bir çalışmadır. Geliştiricilerin, modellerin başarılı bir şekilde dağıtılması ve yönetilmesini sağlamak için MLOps işlem hattının oluşturulmasına ve sürdürülmesine aktif olarak katılması gerekir.
- “MLOps yalnızca modellerin üretime konuşlandırılmasıyla ilgilidir. » Model dağıtımı MLOps’un önemli bir yönü olsa da tek özelliği bu değildir. MLOps, veri ön işleme, veri sürüm oluşturma, model eğitimi, dağıtım, izleme ve yeniden eğitim dahil olmak üzere bir makine öğrenimi modelinin tüm yaşam döngüsünü içerir. Verimli veri hatları oluşturmak, geliştirme döngüsünün hızını ve güvenilirliğini artırabilir. Veri hattı, ham verileri makine öğrenimi görevleri için kullanılabilir bir formata dönüştüren bir dizi birbirine bağlı adım ve süreçten oluşur. Bu, verilerin toplanmasını, ön işlenmesini ve dönüştürülmesini ve ayrıca eğitim veya yorumlama için makine öğrenimi modellerine entegre edilmesini içerir. Veri hatları bu adımları otomatikleştirerek veri işleme akışlarının tutarlılığını, çoğaltılmasını ve genişletilmesini sağlar.
- “MLOps tek bir konfigürasyon gerektiriyor. » MLOps, sürekli iyileştirme ve yineleme gerektiren devam eden bir süreçtir. Geliştiriciler, değişen ihtiyaçlara, gelişen teknolojilere ve gelişen en iyi yöntem ve araçlara uyum sağlamak için MLOps ardışık düzenlerini düzenli olarak değerlendirmeli ve optimize etmelidir. Makine öğrenimi modellerinin dağıtımı, izlenmesi ve yönetiminde tüm araçların tüm ihtiyaçları veya kullanım durumlarını karşılamadığını vurgulamak önemlidir. Belirli ihtiyaçlara, altyapıya ve kısıtlamalara bağlı olarak, belirli zorlukların üstesinden gelmek için özel veya şirket içi tasarlanmış araçlar oluşturmak veya kullanıma hazır bir çözüm kullanmak gerekli olabilir.
Yeni yılda, daha fazla araştırma ve geliştirme ekibinin otomasyon ve inovasyonun hızlanacağı üretken yapay zekanın dönüştürücü bir rol oynamasının yollarını test etmesi ve geliştirmesi nedeniyle MLOps’ta bir evrim beklenebilir.