MLOps: Operationalizing Machine Learning at Scale

आज के एआई-संचालित उद्यमों में, मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल अकादमिक प्रयोगों से मिशन-महत्वपूर्ण उत्पादन कार्यभार में बदल गए हैं, जो स्वचालित कारखानों और सेल्फ-ड्राइविंग कारों से लेकर व्यक्तिगत सिफारिशों और धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणालियों तक सब कुछ प्रदान करते हैं।

फिर भी जैसा कि कोई भी डेटा वैज्ञानिक या एमएल इंजीनियर प्रमाणित कर सकता है, इन मॉडलों को किसी संगठन में बड़े पैमाने पर संचालित करना स्वच्छ डेटासेट पर स्थानीय स्तर पर प्रशिक्षण मॉडल से पूरी तरह से अलग चुनौती है। उद्यम पैमाने पर वास्तविक दुनिया में एमएल सिस्टम की तैनाती, निगरानी और लगातार अद्यतन करने में एक जटिल बाजीगरी शामिल है।

यहीं पर एमएलओपीएस आता है – एक उभरता हुआ अनुशासन जो स्वचालन, निरंतर एकीकरण/डिलीवरी (सीआई/सीडी), अवलोकन और शासन के इंजीनियरिंग सिद्धांतों के माध्यम से संपूर्ण मशीन लर्निंग जीवनचक्र को औद्योगीकृत करने पर केंद्रित है। DevOps सांस्कृतिक दर्शन और टूलिंग को ML/AI क्षेत्र में लागू करके, MLOps संगठनों को स्केलेबल सॉफ्टवेयर उत्पादों के रूप में उत्पादन ML सिस्टम को विश्वसनीय रूप से बनाने, तैनात करने, निगरानी करने और फिर से प्रशिक्षित करने का अधिकार देता है।

मजबूत एमएलओपीएस प्रथाओं के बिना, अंतर्निहित डेटा बहाव, कोड क्षय और निगरानी चूक के कारण एमएल मॉडल जल्दी से तकनीकी ऋण बन जाते हैं। एमएलओपीएस अलग-अलग विज्ञान प्रयोगों के बजाय आत्मनिर्भर सॉफ्टवेयर सिस्टम के रूप में एआई क्षमताओं को वास्तव में उत्पादित करने और भविष्य में सुरक्षित करने में महत्वपूर्ण अंतिम चरण का प्रतिनिधित्व करता है।

एमएल ऑपरेशनलाइज़ेशन चैलेंज

एमएल मॉडल का निर्माण उन्हें सुसंगत, उत्पादन-ग्रेड सॉफ़्टवेयर सेवाओं में परिवर्तित करने की अधिक जटिल प्रक्रिया में पहला कदम है। पूर्ण एमएल जीवनचक्र में संगठनों को पर्याप्त बाधाओं का सामना करना पड़ता है:

मॉडल संस्करण और परिनियोजन: एक बार स्थानीय रूप से विकसित होने के बाद, एमएल मॉडल को विभिन्न बुनियादी ढांचे (क्लाउड, ऑन-प्रिमाइसेस, एज, हाइब्रिड, आदि) में मानकीकृत सीआई/सीडी पाइपलाइनों के माध्यम से तैनाती के लिए रीपैकेजिंग की आवश्यकता होती है। इसके लिए कंटेनरीकरण, सुसंगत वातावरण और मजबूत संस्करण की आवश्यकता होती है।

निगरानी और प्रदर्शन प्रबंधन: एमएल मॉडल समय के साथ डेटा/पर्यावरण में बदलाव के साथ “बहाव” करते हैं, जिसके लिए स्वचालन बनाम मैन्युअल रूप से निगरानी और लगातार पुन: प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। भविष्यवाणियों, सटीकता और प्रदर्शन पर भी सख्ती से नज़र रखी जानी चाहिए।

डेटा पाइपलाइन और प्रबंधन: प्रशिक्षण और अनुमान डेटा पाइपलाइनों को विश्वसनीयता और लेखापरीक्षा सुनिश्चित करने के लिए मजबूत डेटा सत्यापन, सफाई, संस्करण, लेबलिंग और अन्य प्रबंधन क्षमताओं की आवश्यकता होती है।

इन्फ्रास्ट्रक्चर स्वचालन और स्केलिंग: मॉडल तैनात करना एक बात है, लेकिन फिर उन्हें अलग-अलग वास्तविक दुनिया के अनुमान भार को संभालने के लिए संसाधनों और बुनियादी ढांचे को गतिशील रूप से स्केल करना होगा। स्वचालित प्रावधान और क्लस्टर प्रबंधन महत्वपूर्ण हैं।

सुरक्षा और शासन: एमएल मॉडल सुरक्षा, आईपी सुरक्षा, नियामक अनुपालन, निष्पक्षता बाधाएं और व्याख्यात्मकता सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक डिजाइन की गई शासन प्रक्रियाओं और निरीक्षण की आवश्यकता होती है।

यह डेटा प्रबंधन, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, संचालन, निगरानी और बहुत कुछ तक फैला हुआ एक बेहद जटिल प्रयास है – जो लैपटॉप पर छेड़छाड़ करने वाली एक अकेली डेटा विज्ञान टीम की विशेषज्ञता से कहीं परे है। एमएलओपीएस मॉडल विकास और उत्पादीकृत एमएल सिस्टम के बीच इन अंतरों को पाटता है।

एमएलओपीएस अनुशासन विकसित करना

किसी संगठन के भीतर व्यापक रूप से एमएल सिस्टम को प्रभावी ढंग से स्केल करने के लिए परिपक्व डेवऑप्स के बराबर एमएलओपीएस इंजीनियरिंग प्रथाओं और सांस्कृतिक मानसिकता को विकसित करने की आवश्यकता होती है। प्रमुख एमएलओपीएस विषयों में शामिल हैं:

एमएल इंजीनियरिंग सर्वोत्तम अभ्यास: सीआई/सीडी पाइपलाइनों को लागू करना, परीक्षण ढांचे, क्लाउड परिनियोजन स्वचालन, कोड के रूप में बुनियादी ढांचा, और एमएल उत्पादों के आसपास अन्य इंजीनियरिंग कठोरता। स्रोत कोड प्रबंधन और पर्यावरण मानकीकरण सर्वोपरि हैं।

मॉडल संचालन स्वचालन: स्वचालित मॉडल परिनियोजन, रोलआउट, स्केलिंग, निगरानी/विज़ुअलाइज़ेशन और पुनः प्रशिक्षण प्रक्रियाओं के आसपास स्वयं-सेवा समाधान का निर्माण। प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य कोड और डेटा संस्करणों के साथ Git-आधारित वर्कफ़्लो का उपयोग करना।

क्रॉस-फंक्शनल सहयोग: एकीकृत प्रक्रियाओं और साझा टूल के माध्यम से डेटा टीमों, डेटा इंजीनियरों, एसआरई, सॉफ्टवेयर इंजीनियरों, संचालन और अधिक के बीच घनिष्ठ सहयोग को बढ़ावा देना। साइलो को तोड़ना.

डेटा प्रशासन और प्रबंधन: शुद्धिकरण, ट्रैकिंग, सुविधा भंडारण और वितरण के माध्यम से कच्चे अंतर्ग्रहण से डेटा आपूर्ति श्रृंखला का प्रबंधन करना। चल रहे डेटा सत्यापन और मॉडल ऑडिटेबिलिटी।

सुरक्षा और अनुपालन: डेटा, मॉडल, आईपी की सुरक्षा और निरंतर अनुपालन के लिए आईटी शासन ढांचे के साथ एकीकरण के आसपास एआई-विशिष्ट सुरक्षा सावधानियां।

निगरानी और सत्यापन: एकीकृत अवलोकन के माध्यम से डेटा अखंडता, मॉडल बहाव, निष्पक्षता बाधाएं, आउटलेर, प्रदर्शन में गिरावट और अधिक के लिए परीक्षण/निगरानी स्कीमा।

निरंतर बंद-लूप सुधार: नए डेटा के साथ पुनर्प्रशिक्षण मॉडल को सुव्यवस्थित करने और उन्हें सीआई/सीडी स्वचालन के माध्यम से उत्पादन में वापस लाने के लिए स्वचालित पाइपलाइनों का लाभ उठाना।

सुसंगत एमएल डिलीवरी और संचालन प्रक्रियाओं के आसपास आमतौर पर साइलो डेटा विज्ञान, डेवऑप्स, सुरक्षा, संचालन और व्यावसायिक हितधारकों को एकत्रित करके, एमएलओपीएस एआई सिस्टम के आसपास औद्योगिक पैमाने पर सहयोग करने के लिए टीमों को संरेखित करता है।

एमएलओपीएस उपकरण मैन्युअल परिश्रम को स्वचालित करते हैं और डेटा वैज्ञानिकों को इस विश्वास के साथ मॉडल नवाचार पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देते हैं कि उनकी रचनाएँ विश्वसनीय रूप से तैनात और स्केल की जाएंगी। लेकिन इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि एमएलओपीएस पारंपरिक सॉफ्टवेयर विकास के बराबर एमएल क्षमताओं में कठोरता, ऑडिटेबिलिटी और परिचालन परिपक्वता की संस्कृति को शामिल करता है।

कार्रवाई में एंटरप्राइज एमएलओपीएस

एआई/एमएल द्वारा संचालित डिजिटल परिवर्तनों से गुजरने वाले उद्यमों के लिए, बड़े पैमाने पर मॉडलों को विश्वसनीय रूप से संचालित करने के लिए मजबूत एमएलओपीएस प्रथाओं को लागू करना एक शर्त बन गया है। नेताओं ने पहले ही उद्योगों में एमएलओप्स के रणनीतिक महत्व को पहचान लिया है:

वित्तीय सेवा कंपनियाँ क्रेडिट स्कोरिंग, धोखाधड़ी का पता लगाने और ट्रेडिंग सिस्टम जैसे क्षेत्रों में मॉडल जोखिम प्रशासन और नियामक अनुपालन के लिए एमएलओपीएस पाइपलाइनों को एकीकृत करती हैं।

खुदरा विक्रेता गतिशील बाजार स्थितियों के जवाब में आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन मॉडल को लगातार ट्यून करने और इन्वेंट्री/मार्केटिंग भविष्यवाणी सटीकता को मान्य करने के लिए एमएलओपीएस दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं।

निर्माता अपनी सुविधाओं में गुणवत्ता आश्वासन, रोबोटिक्स, परिसंपत्ति निगरानी और पूर्वानुमानित रखरखाव के लिए एआई विज़न मॉडल को सुरक्षित रूप से पेश करने के लिए एमएलओपीएस लागू करते हैं।

और निश्चित रूप से, एमएलओपीएस परिचालन रीढ़ है जो तकनीकी दिग्गजों को स्पैम का पता लगाने से लेकर सामग्री अनुशंसाओं से लेकर संवादात्मक एआई सहायकों तक उपभोक्ता अनुभवों को सशक्त बनाने वाले मजबूत, अद्यतन एमएल मॉडल को तैनात करने की इजाजत देता है।

एक सामान्य विषय – एमएलओपीएस से जूझ रहे संगठनों में अलग-थलग, अपरिपक्व डेटा प्रशासन और मॉडल प्रबंधन प्रथाएं होती हैं। गिट रिपॉजिटरी, स्वचालित सीआई/सीडी पाइपलाइन और अवलोकन योग्य परीक्षण/निगरानी पर केंद्रित एकीकृत एमएल प्लेटफॉर्म को अपनाना बड़े पैमाने पर औद्योगीकरण के लिए महत्वपूर्ण है।

एआई-संचालित भविष्य में

हालांकि “एमएलओपीएस” शब्द नया हो सकता है, एमएल मॉडल को मजबूत, स्केलेबल और शासन योग्य सॉफ्टवेयर उत्पादों के रूप में मानने के मूल सिद्धांत दशकों से उभर रहे हैं क्योंकि एआई/एमएल अकादमिक अन्वेषण से उद्यम संचालन के महत्वपूर्ण पथ पर चला गया है।

जैसे-जैसे एआई/एमएल स्वास्थ्य देखभाल, वित्त, रक्षा और साइबर-भौतिक प्रणालियों जैसे स्वायत्त वाहनों और स्मार्ट विनिर्माण तक फैले उच्च-दांव, विनियमित वातावरण में गहराई से प्रवेश करता है, एमएलओपीएस कठोरता गैर-परक्राम्य हो जाएगी। वैकल्पिक – डेटा बहाव और क्षय की सनक पर काम करने वाले नाजुक, अव्यवस्थित ब्लैक बॉक्स मॉडल – विश्वसनीय, सुरक्षित, शासन योग्य एआई के लिए एक विकल्प नहीं है।

जैसे-जैसे एमएल इंजीनियरिंग सर्वोत्तम प्रथाओं को मानकीकृत करती है और मजबूत एमएलओपीएस प्लेटफॉर्म का प्रसार होता है, अद्यतन, उत्पादन-ग्रेड एमएल सिस्टम को तैनात करना अंततः क्लाउड डेटाबेस या कंटेनरीकृत माइक्रो सेवाओं के प्रावधान के समान नियमित हो सकता है। आज काम कर रहे एमएलओपीएस अग्रदूतों के लिए धन्यवाद, शक्तिशाली, स्केलेबल, नैतिक एआई सिस्टम का भविष्य कहीं अधिक प्राप्य है।