Perbedaan antara ModelOps dan MLOPS

Orang sering bingung dengan dua terminologi baru -baru ini namun populer - ModelOps dan MLOPS - karena keduanya sebagian besar digunakan secara bergantian. Namun, ModelOps diyakini lebih umum daripada MLOPS, karena bukan hanya tentang model pembelajaran mesin tetapi juga model apa pun.

Apa itu mlop?

MLOPS, kependekan dari operasi pembelajaran mesin, adalah disiplin teknik yang berupaya menyatukan pengembangan sistem ML dan penyebaran sistem ML untuk menstandarkan dan merampingkan manajemen siklus hidup pembelajaran mesin. Konsep ini terdengar akrab karena sangat terinspirasi dari konsep DevOps, yang merampingkan proses dan praktik perubahan dan pembaruan perangkat lunak. MLOP adalah proses untuk menghasilkan nilai jangka panjang sambil meminimalkan risiko yang terkait dengan ML, Ilmu Data, dan Proyek AI. Ini adalah kolaborasi antara ilmuwan data dan tim produksi atau operasi untuk mengadopsi praktik terbaik MLOPS untuk menggunakan model pembelajaran mesin ke dalam produksi dalam skala besar. MLOPS pada dasarnya mengintegrasikan prinsip-prinsip DevOps ke alur kerja pembelajaran mesin Anda, menyatukan orang dan proses untuk mengotomatisasi pengiriman perangkat lunak yang diresapi ML.

Apa itu Modelops?

Operasi Model untuk AI (ModelOps) adalah pendekatan holistik untuk membuat analitik prediktif dan alur kerja pembelajaran mesin operasional, membuat mereka bekerja dan menggunakannya untuk berpengaruh dalam bisnis sehingga tim akan membuang waktu lebih sedikit pada tugas -tugas yang berulang dan lebih fokus pada hal -hal tersebut itu sebenarnya penting. ModelOps, sebagaimana didefinisikan oleh Gartner, adalah serangkaian praktik yang berupaya mengotomatiskan serangkaian operasi umum yang muncul dalam proyek sains data, yang mencakup pipa pelatihan model, kontrol versi, manajemen data, pelacakan eksperimen, pengujian dan penyebaran. Ini bertujuan untuk mengambil semua analitik prediktif dan model ML dan AI dan membuatnya operasional. Ini membantu Anda membuat jalur pipa pengiriman proyek dengan prosedur pengujian otomatis yang mencoba menangkap kesalahan pengkodean.

Perbedaan antara ModelOps dan MLOPS

Definisi

- ModelOps adalah pendekatan strategis untuk membuat model pembelajaran mesin dan model AI operasional. Ini adalah manajemen siklus hidup yang efektif dan tata kelola AI dan model keputusan pembelajaran mesin. Ini adalah serangkaian praktik yang berupaya mengotomatiskan serangkaian operasi umum yang muncul dalam proyek sains data. MLOPS, kependekan dari operasi pembelajaran mesin, adalah standardisasi dan perampingan manajemen siklus hidup pembelajaran mesin, yang dalam pengaturan perusahaan, jauh lebih kompleks dalam hal persyaratan dan perkakas.

Mendekati

- MLOPS sangat terinspirasi dari konsep DevOps, yang merampingkan proses dan praktik perubahan dan pembaruan perangkat lunak. MLOP adalah kombinasi dari proses, praktik dan teknologi yang mendasari untuk menggunakan model pembelajaran mesin ke dalam produksi dalam skala besar. Ini adalah kolaborasi antara ilmuwan data dan tim operasi untuk mengotomatisasi pengiriman perangkat lunak yang diinfuskan ML. Modelops, di sisi lain, bertujuan untuk mengambil semua analitik prediktif dan model ML dan AI dan membuatnya beroperasi. Ini berfokus pada membuat model ML operasional.

Fokus

- MLOPS adalah devops untuk algoritma pembelajaran mesin yang bertujuan untuk mengintegrasikan prinsip-prinsip DevOps ke dalam alur kerja pembelajaran mesin Anda, menyatukan orang dan proses untuk mengotomatisasi pengiriman perangkat lunak yang diinfuskan ML. MLOPS hanya tentang operasionalisasi model pembelajaran mesin. Ini bertujuan untuk menghasilkan nilai jangka panjang sambil meminimalkan risiko yang terkait dengan ML, Ilmu Data, dan Proyek AI. ModelOps, di sisi lain, berfokus pada tata kelola dan manajemen siklus hidup penuh dari semua model pembelajaran AI dan mesin.

Modelops vs. MLOPS: Bagan Perbandingan

Ringkasan

Singkatnya, MLOPS adalah subset dari modelop di mana beberapa aspek MLOP dan ModelOps tumpang tindih sedangkan yang lain adalah proses yang berbeda. MLOPS ditargetkan pada model pembelajaran mesin secara khusus dan memberikan pemantauan kinerja model, dan pemantauan sifat data. MLOPS pada dasarnya adalah devOps untuk algoritma pembelajaran mesin, yang semuanya tentang operasionalisasi model pembelajaran mesin. Modelops, di sisi lain, adalah tentang tata kelola dan manajemen siklus hidup semua model pembelajaran AI dan mesin dan model bisnis.

Apa yang datang di bawah MLOPS?

MLOPS secara khusus ditargetkan pada algoritma pembelajaran mesin; Faktanya, ini semua tentang operasionalisasi model pembelajaran mesin. Ini mirip dengan pendekatan DevOps dan DataOps yang berupaya meningkatkan otomatisasi dalam model produksi.

Untuk apa MLOPS?

MLOPS adalah kependekan dari algoritma pembelajaran mesin dan sangat terinspirasi dari konsep DevOps, yang merampingkan proses dan praktik perubahan dan pembaruan perangkat lunak.

Apa itu teknologi MLOPS?

MLOPS adalah kolaborasi antara ilmuwan data dan tim produksi atau operasi yang berupaya menyatukan pengembangan sistem ML dan penyebaran sistem ML untuk membakukan pengiriman model ML yang berkelanjutan dalam produksi.

Apa itu mlops gartner?

Menurut Gartner, MLOPS adalah subset dari ModelOps yang berfokus pada standardisasi dan operasionalisasi model pembelajaran mesin.

Bagaimana Anda menerapkan MLOPS?

MLOPS adalah kunci dalam mengurangi risiko yang disebabkan oleh penggunaan model ML dan juga merupakan komponen penting untuk menggunakan upaya pembelajaran mesin secara besar -besaran. Tahap utama MLOP adalah pengumpulan dan analisis data, persiapan data, pelatihan model, validasi, melayani dan memantau.

Apa CD CI dalam Pemrograman?

CI dan CD berdiri untuk integrasi berkelanjutan dan pengiriman berkelanjutan, yang merupakan praktik pengembangan perangkat lunak modern yang membantu menciptakan proses yang cepat dan efektif untuk membawa perangkat lunak dan aplikasi dari awal ke produksi dan pengiriman dengan cara yang mulus.