Операционализируйте ИИ в масштабе с Software 2.0, MLOps и Milvus
Создание приложений машинного обучения (ML) — это сложный и итеративный процесс. По мере того как всё больше компаний осознают нераскрытый потенциал неструктурированных данных, спрос на обработку данных и аналитику на базе ИИ будет продолжать расти. Без эффективных операций машинного обучения, или MLOps, большинство инвестиций в ML-приложения зачахнет на корню. Исследования показали, что всего лишь 5% внедрений ИИ, которые компании планируют развернуть, фактически доходят до развертывания. Многие организации накапливают «модельный долг», когда изменения рыночных условий и неспособность адаптироваться к ним приводят к нереализованным инвестициям в модели, которые остаются необновленными (или, что хуже, вообще никогда не развертываются).
В этой статье объясняется, что такое MLOps — системный подход к управлению жизненным циклом моделей ИИ, — и как платформа управления векторными данными с открытым исходным кодом Milvus может использоваться для операционализации ИИ в масштабе.
Что такое MLOps?
Операции машинного обучения (MLOps), также известные как модельные операции (ModelOps) или операционализация моделей ИИ, необходимы для создания, поддержки и развертывания приложений ИИ в масштабе. По мере того как компании стремятся применять разрабатываемые ими модели ИИ к сотням различных сценариев, критически важно, чтобы используемые модели и модели, находящиеся в разработке, были операционализированы во всей организации. MLOps включает мониторинг модели машинного обучения на протяжении всего её жизненного цикла и управление всем — от базовых данных до эффективности производственной системы, которая опирается на конкретную модель.
MLOps управляет жизненным циклом модели машинного обучения.
Gartner определяет ModelOps как управление и управление жизненным циклом широкого спектра операционализированных моделей искусственного интеллекта и моделей принятия решений. Основную функциональность MLOps можно разложить следующим образом:
Непрерывная интеграция/непрерывная доставка (CI/CD): Набор лучших практик, заимствованных из developer operations (DevOps), CI/CD — это метод доставки изменений кода чаще и надежнее. Непрерывная интеграция способствует внесению изменений в код небольшими партиями при их мониторинге с использованием строгого контроля версий. Непрерывная доставка автоматизирует доставку приложений в различные среды (например, среды тестирования и разработки).
Среды разработки моделей (MDE): Сложный процесс построения, рецензирования, документирования и проверки моделей; MDE помогают гарантировать, что модели создаются итеративно, документируются по мере разработки, являются надежными и воспроизводимыми. Эффективная MDE обеспечивает возможность контролируемым образом изучать, исследовать модели и проводить над ними эксперименты.
Тестирование champion-challenger: Подобно методологии A/B-тестирования, используемой маркетологами, тестирование champion-challenger предполагает эксперименты с различными решениями, чтобы помочь процессу принятия решений, предшествующему выбору единого подхода. Эта техника включает мониторинг и измерение производительности в реальном времени, чтобы определить, какое отклонение работает лучше всего.
Версионирование моделей: Как и в любой сложной системе, модели машинного обучения разрабатываются поэтапно множеством разных людей, что приводит к вопросам управления данными, связанным с версиями данных и ML-моделей. Версионирование моделей помогает управлять итеративным процессом разработки ML и контролировать его, когда данные, модели и код могут развиваться с разной скоростью.
Хранилище моделей и откат: При развертывании модели должен быть сохранен соответствующий ей файл образа. Возможности отката и восстановления позволяют командам MLOps при необходимости вернуться к предыдущей версии модели.
Использование всего одной модели в производственном приложении создает ряд сложных проблем. MLOps — это структурированный, повторяемый метод, который опирается на инструменты, технологии и лучшие практики для преодоления технических или бизнес-проблем, возникающих в течение жизненного цикла модели машинного обучения. Успешный MLOps поддерживает эффективность команд, работающих над созданием, развертыванием, мониторингом, повторным обучением и управлением AI-моделями и их использованием в производственных системах.
Почему необходим MLOps?
Как показано в жизненном цикле ML-модели выше, создание модели машинного обучения — это итеративный процесс, который включает включение новых данных, повторное обучение моделей и работу с общим ухудшением качества модели со временем. Все это — вопросы, которые традиционные операции разработчиков, или DevOps, не рассматривают и для которых не предоставляют решений. MLOps стал необходимым как способ управления инвестициями в AI-модели и обеспечения продуктивного жизненного цикла модели. Поскольку модели машинного обучения будут использоваться множеством различных производственных систем, MLOps становится неотъемлемой частью обеспечения выполнения требований в разных средах и при различных сценариях.
Модель машинного обучения развертывается в облачной среде, которая передает данные в приложение.
Простая иллюстрация выше изображает модель машинного обучения, развертываемую в облачной среде, которая передает данные в приложение. В этом базовом сценарии может возникнуть ряд проблем, которые MLOps помогает преодолеть. Поскольку производственное приложение зависит от конкретной облачной среды, существуют требования к задержке, к которым специалисты по данным, разработавшие ML-модель, не имеют доступа. Операционализация жизненного цикла модели позволила бы специалистам по данным или инженерам с глубоким знанием модели выявлять и устранять проблемы, возникающие в конкретных производственных средах.
Модели машинного обучения не только обучаются в средах, отличных от производственных приложений, в которых они используются, но и часто опираются на исторические наборы данных, отличающиеся от данных, используемых в производственных приложениях. С MLOps вся команда специалистов по данным, от тех, кто разрабатывает модель, до людей, работающих на уровне приложения, имеет средство для обмена и запроса информации и помощи. Скорость, с которой меняются данные и рынки, делает крайне важным, чтобы между всеми ключевыми заинтересованными сторонами и участниками, которые будут зависеть от данной модели машинного обучения, было как можно меньше трений.
Поддержка перехода к Software 2.0
Software 2.0 — это идея о том, что разработка программного обеспечения переживет смену парадигмы, поскольку искусственный интеллект все чаще играет центральную роль в написании AI-моделей, лежащих в основе программных приложений. В рамках Software 1.0 разработка предполагает, что программисты пишут явные инструкции с использованием конкретного языка программирования (например, Python, C++). Software 2.0 гораздо более абстрактен. Хотя люди предоставляют входные данные и задают параметры, нейронные сети трудно понять человеку из-за их огромной сложности — типичные сети содержат миллионы весов, влияющих на результаты (а иногда миллиарды или триллионы).
DevOps был построен вокруг зависимости Software 1.0 от конкретных инструкций, задаваемых программистами с использованием языков, но никогда не учитывал жизненный цикл модели машинного обучения, которая лежит в основе множества различных приложений. MLOps отвечает на необходимость изменения процесса управления разработкой программного обеспечения вместе с разрабатываемым программным обеспечением. По мере того как Software 2.0 становится новым стандартом решения задач с помощью компьютеров, наличие правильных инструментов и процессов для управления жизненными циклами моделей будет определять успех или провал инвестиций в новые технологии. Milvus — это open-source движок поиска векторного сходства, созданный для поддержки перехода к Software 2.0 и управления жизненными циклами моделей с помощью MLOps.
Как Milvus поддерживает переход к Software 2.0.
Внедрение AI в эксплуатацию в масштабе с Milvus
Milvus — это векторная база данных / платформа управления векторными данными, созданная специально для хранения, запросов, обновления и поддержки массивных векторных наборов данных триллионного масштаба. Платформа обеспечивает поиск векторного сходства и может интегрироваться с широко используемыми библиотеками индексов, включая Faiss, NMSLIB и Annoy. Объединяя модели AI, которые преобразуют неструктурированные данные в векторы, с Milvus, можно создавать приложения для разработки новых лекарств, биометрического анализа, рекомендательных систем и многого другого.
Поиск векторного сходства — это основное решение для обработки и аналитики неструктурированных данных, а векторные данные быстро становятся ключевым типом данных. Комплексная система управления данными, такая как Milvus, способствует внедрению AI в эксплуатацию многими способами, включая:
Предоставление среды для обучения моделей, которая гарантирует, что больше аспектов разработки выполняется в одном месте, облегчая межкомандное сотрудничество, управление моделями и многое другое.
Предложение комплексного набора API, поддерживающих популярные фреймворки, такие как Python, Java и Go, что упрощает интеграцию общего набора моделей ML.
Совместимость с Google Colaboratory, средой Jupyter notebook, работающей в браузере, упрощает процесс компиляции Milvus из исходного кода и выполнения базовых операций Python.
Функциональность автоматизированного машинного обучения (AutoML) позволяет автоматизировать задачи, связанные с применением машинного обучения к реальным проблемам. AutoML не только приводит к повышению эффективности, но и дает неспециалистам возможность использовать модели и методы машинного обучения.
Независимо от того, какие приложения машинного обучения вы создаете сегодня или какие планы у вас есть для приложений в будущем, Milvus — это гибкая платформа управления данными, созданная с учетом Software 2.0 и MLOps. Чтобы узнать больше о Milvus или внести вклад, найдите проект на Github. Чтобы присоединиться к сообществу или задать вопросы, подключайтесь к нашему каналу Slack. Хотите больше материалов? Ознакомьтесь со следующими ресурсами:
Читать далее
Zilliz Cloud Now Available in AWS Europe (Ireland)
Zilliz Cloud launches in AWS eu-west-1 (Ireland) — bringing low-latency vector search, EU data residency, and full GDPR-ready infrastructure to European AI teams. Now live across 30 regions on five cloud providers.
Zilliz Cloud BYOC Now Available Across AWS, GCP, and Azure
Zilliz Cloud BYOC is now generally available on all three major clouds. Deploy fully managed vector search in your own AWS, GCP, or Azure account — your data never leaves your VPC.
DeepSeek-OCR Explained: Optical Compression for Scalable Long-Context and RAG Systems
Discover how DeepSeek-OCR uses visual tokens and Contexts Optical Compression to boost long-context LLM efficiency and reshape RAG performance.