ব্যাপক MLOps প্ল্যাটফর্মের সুবিধা

MLOps কি? কেন ব্যবসা এটি প্রয়োজন? আপনি এটি সমর্থন করার জন্য বিশেষজ্ঞদের প্রয়োজন হবে? MLOps এবং এর অ্যাপ্লিকেশনগুলির পটভূমি অন্বেষণ করার সময় আমরা এই প্রশ্নগুলি এবং আরও অনেক কিছুর উত্তর দিই৷

MLOps একটি অপেক্ষাকৃত নতুন ধারণা। গত কয়েক বছরে, আমরা শিল্প কার্যক্রম এবং উৎপাদনে মেশিন লার্নিংয়ের জীবনচক্রের ব্যাপক ব্যবস্থাপনার প্রয়োজনীয়তার প্রথম উল্লেখ দেখতে পাই। বাস্তবে, একটি বাস্তব ব্যবসায় মেশিন লার্নিং (এমএল) মডেলগুলি বাস্তবায়নের সমস্যাটি কেবলমাত্র একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক বা অন্যান্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের ডেটা প্রস্তুতি, বিকাশ এবং প্রশিক্ষণের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। একটি নির্ভরযোগ্য বিগ ডেটা অ্যাপ্লিকেশন হিসাবে একটি উত্পাদন পরিবেশে ডেটাসেট যাচাইকরণ থেকে পরীক্ষা এবং স্থাপনা পর্যন্ত অনেকগুলি কারণ একটি উত্পাদন সমাধানের গুণমানকে প্রভাবিত করে।

গ্যালাক্সি নোট 8 ওয়্যারলেস চার্জিং

এর মানে হল যে ভবিষ্যদ্বাণী বা শ্রেণীবিভাগের প্রকৃত ফলাফলগুলি শুধুমাত্র নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার এবং ডেটা বিজ্ঞানীর প্রস্তাবিত মেশিন লার্নিং পদ্ধতির উপর নির্ভর করে না, তবে ডেভেলপমেন্ট টিম কীভাবে এই মডেলটি বাস্তবায়ন করেছে এবং প্রশাসকরা এটিকে একটি ক্লাস্টার পরিবেশে স্থাপন করেছে তার উপরও নির্ভর করে। এছাড়াও গুরুত্বপূর্ণ হল ইনপুট ডেটার গুণমান (ডেটা গুণমান), উত্স, চ্যানেল এবং তাদের প্রাপ্তির ফ্রিকোয়েন্সি, যা ডেটা ইঞ্জিনিয়ারের দায়িত্ব।

এমএল সমাধানগুলির বিকাশ, পরীক্ষা, স্থাপনা এবং সমর্থনের সাথে জড়িত বৈচিত্র্যময় বিশেষজ্ঞদের মিথস্ক্রিয়ায় সাংগঠনিক এবং প্রযুক্তিগত বাধাগুলি একটি পণ্য তৈরির সময় বৃদ্ধি এবং ব্যবসার জন্য এর মূল্য হ্রাসের দিকে পরিচালিত করে। এই ধরনের বাধা দূর করার জন্য MLOps উদ্ভাবিত হয়েছিল। DevOps এবং DataOps-এর মতো, MLOps নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তা এবং ব্যবসায়িক সুবিধার দিকে মনোযোগ দিয়ে অটোমেশন বাড়াতে এবং শিল্প মেশিন লার্নিং সলিউশনের গুণমান উন্নত করতে চায়।

মেশিন লার্নিং মডেলের সাথে সফ্টওয়্যার পণ্যগুলি বিকাশ এবং পরিচালনা করার জন্য সাধারণ প্রক্রিয়া৷

এইভাবে, MLOps হল একটি সংস্কৃতি এবং মেশিন লার্নিং সিস্টেমের সমন্বিত এবং স্বয়ংক্রিয় জীবনচক্র ব্যবস্থাপনার জন্য অনুশীলনের একটি সেট, যা তাদের উন্নয়ন এবং সহায়তা ক্রিয়াকলাপগুলিকে একত্রিত করে, যার মধ্যে ইন্টিগ্রেশন, টেস্টিং, রিলিজ, স্থাপনা, এবং অবকাঠামো ব্যবস্থাপনা।

MLOps ব্যাপ্তি CRISP-DM ডেটা, মেশিন লার্নিং মডেল, কোড এবং পরিবেশ সহ স্বয়ংক্রিয় ক্রিয়াকলাপগুলির জন্য একটি চটপটে পদ্ধতি এবং প্রযুক্তিগত সরঞ্জামগুলির সাহায্যে পদ্ধতি। এই সরঞ্জামগুলির মধ্যে রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ, ক্লাউডেরা ডেটা সায়েন্স ওয়ার্কবেঞ্চ।

এটা প্রত্যাশিত যে বাস্তবে MLOps-এর প্রয়োগ CRISP-DM-এর শাস্ত্রীয় পর্যায় অনুযায়ী কাজ করা ডেটা বিজ্ঞানীদের সাধারণ ভুল এবং সমস্যাগুলি এড়াবে।

ব্যবসা এবং ডেটা বিজ্ঞানের জন্য শীর্ষ 10টি সুবিধা

MLOps বাস্তবায়নের সমস্ত সুবিধার মধ্যে, নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি কর্মতত্পর মেশিন লার্নিং এর শিল্প স্থাপনের সুনির্দিষ্টতার ক্ষেত্রে পদ্ধতিগুলিকে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বলে মনে করা হয়:

1. মেশিন লার্নিংয়ের জীবনচক্রের নির্ভরযোগ্য এবং দক্ষ পরিচালনার কারণে উচ্চ-মানের ফলাফল পাওয়ার জন্য সময় হ্রাস করা;
2. পুনরুত্পাদনযোগ্য কর্মপ্রবাহ এবং মডেলগুলি ক্রমাগত বিকাশ/একীকরণ/প্রশিক্ষণ (CD/CI/CT) পদ্ধতি এবং সরঞ্জামগুলির জন্য ধন্যবাদ;
3. যে কোনও জায়গায় এবং যে কোনও সময় উচ্চ-নির্ভুলতা এমএল মডেল স্থাপনের সহজতা;
4. ইন্টিগ্রেটেড ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম এবং মেশিন লার্নিং রিসোর্স ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ;
5. সাংগঠনিক বাধা দূরীকরণ এবং বহুমুখী এমএল বিশেষজ্ঞদের অভিজ্ঞতার একীকরণ।

অতএব, MLOps-এর সাহায্যে, ML অপারেশনগুলির নিম্নলিখিত দিকগুলি অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে:

1. তাদের ভিত্তিতে তৈরি মেশিন লার্নিং মডেল এবং সফ্টওয়্যার পণ্যগুলির প্রকাশ চক্রকে একীভূত করুন;
2. মেশিন লার্নিং আর্টিফ্যাক্টগুলির স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষা, যেমন ডেটা যাচাইকরণ, এমএল মডেলের নিজেই পরীক্ষা করা এবং একটি উত্পাদন সমাধানে এর একীকরণ;
3. মেশিন লার্নিং প্রকল্পে নমনীয় নীতি বাস্তবায়ন;
4. CI/CD/CT সিস্টেমে তাদের জন্য মেশিন লার্নিং মডেল এবং ডেটাসেট সমর্থন করে;
5. এমএল মডেলের জন্য প্রযুক্তিগত ঋণ হ্রাস করুন।

এটি লক্ষণীয় যে MLOps-এর সাংগঠনিক কৌশলগুলি ভাষা, কাঠামো, প্ল্যাটফর্ম এবং অবকাঠামো থেকে স্বাধীন হওয়া উচিত। এবং প্রযুক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকে, MLOps সিস্টেমের সাধারণ আর্কিটেকচারে বিগ ডেটা সংগ্রহ এবং একত্রিত করার জন্য প্ল্যাটফর্ম, এমএল মডেলিংয়ের জন্য ডেটা বিশ্লেষণ এবং প্রস্তুত করার জন্য অ্যাপ্লিকেশন, গণনা এবং বিশ্লেষণ সম্পাদনের জন্য সরঞ্জাম এবং সেইসাথে স্বয়ংক্রিয় চলাচলের জন্য সরঞ্জামগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকবে। মেশিন লার্নিং মডেল, ডেটা এবং সফ্টওয়্যার পণ্যগুলি তাদের জীবনচক্রের বিভিন্ন প্রক্রিয়ার মধ্যে তাদের ভিত্তিতে তৈরি।

এটি একজন ডেটা বিজ্ঞানী, একজন ডেটা ইঞ্জিনিয়ার, একজন এমএল বিশেষজ্ঞ, একজন স্থপতি এবং বিগ ডেটা সলিউশনের ডেভেলপার, সেইসাথে ইউনিফাইড এবং দক্ষ পাইপলাইন (পাইপলাইন) ব্যবহার করে একজন DevOps ইঞ্জিনিয়ারের কাজের কাজগুলিকে আংশিক বা সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় করবে।

কিভাবে বিশেষজ্ঞরা MLops অনুশীলনে প্রবেশ করতে পারেন

ডেটা বিজ্ঞানীরা কীভাবে কাজ করেন তা বোঝার জন্য, আপনি CRISP-DM পদ্ধতিটি দেখতে পারেন- যে পর্যায়গুলি মোটামুটিভাবে DS প্রকল্পের সাথে মিলে যায়।

এর পরে, আপনাকে জানতে হবে, সাধারণভাবে, আধুনিক পরিকাঠামো কীভাবে কাজ করে: CI/CD, লগিং পরীক্ষা, ডেটাসেটগুলি কীভাবে সংস্করণ করা যায় এবং পরিবেশ—সাধারণভাবে, একজন আধুনিক ডেটা DevOps ইঞ্জিনিয়ার কী করেন তা বুঝতে পারেন।

ডেটা সায়েন্স প্রোডাক্টের জীবনচক্র এবং এতে জড়িত দলগুলির কাজ সহ ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়া সম্পর্কে ভাল ধারণা থাকা গুরুত্বপূর্ণ: ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং, সিস্টেম ইঞ্জিনিয়ারিং, ডেটা সায়েন্স এবং প্রয়োগকৃত অংশ হল বিভিন্ন ইন্টিগ্রেশন বিকল্প। অর্থাৎ, আপনাকে সাধারণত বুঝতে হবে যে প্রকল্পের বিভিন্ন অংশে সবকিছু কীভাবে কাজ করে।

এছাড়াও পড়ুন: আপনার ক্রেডিট স্কোর তৈরি এবং উন্নত করা: একটি কিভাবে-টু গাইড

কিভাবে MLops জন্য একটি প্ল্যাটফর্ম চয়ন করুন

সৌভাগ্যবশত, মহান পছন্দ আছে. ওপেন সোর্স আছে, যেমন MLflow, এবং সেখানে ক্লাউড সলিউশন রয়েছে যা পাইপলাইনের যেকোনো অংশকে স্বয়ংক্রিয় করতে সাহায্য করে।

dxgmms2.sys বিসড উইন্ডোজ 10

আপনি যে কোনও প্ল্যাটফর্ম দিয়ে শুরু করতে পারেন, এটি কোন কাজগুলি সমাধান করে এবং কীভাবে এটি তাদের সমাধান করে তা দেখতে পারেন৷ সরলতার জন্য, আপনি ক্লাউড বিক্রেতার কাছ থেকে বাস্তবায়ন নিতে পারেন - সেজমেকার, ভার্টেক্স এআই , বা Azure ML. ক্লাউড প্রদানকারীদের আরও সুবিধাজনক বলে মনে করা হয়, কারণ সমস্ত অতিরিক্ত উপাদান কোডের কয়েকটি লাইনের সাথে যোগ করা যেতে পারে, যার ফলে একটি একক প্ল্যাটফর্মের মধ্যে শেষ থেকে শেষ MLOps তৈরি করা সম্ভব হয়। এগুলি কার্যত একই রকম: একটি ভাষা (পাইথন API), শর্তাবলী এবং বৈশিষ্ট্য।

নির্বাচিত এমএল প্ল্যাটফর্মের ডকুমেন্টেশন প্রেক্ষাপটে নিজেকে নিমজ্জিত করার জন্য যথেষ্ট। এবং তারপরে আপনি নির্দিষ্ট বিকল্পগুলি দেখতে পারেন: বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের দোকান, ML পাইপলাইন ইঞ্জিন এবং মডেল রেজিস্ট্রি৷ প্রদানকারীদের কাছ থেকে সার্টিফিকেশন আছে যা এই অভিজ্ঞতাকে একটি কোর্সে সংক্ষিপ্ত করে।

সাধারণভাবে, একটি MLOps প্ল্যাটফর্ম বাছাই করার সময়, কোম্পানিগুলিকে বৃহত্তর ব্যবসায়িক উদ্যোগ বিবেচনা করা উচিত এবং সবচেয়ে উপযুক্ত বিল্ডিং ডিজাইনের জন্য আগে থেকে পরিকল্পনা করা উচিত। এক্সিকিউটিভ বোর্ড, শিল্প বিশেষজ্ঞ এবং প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারকারীদের সাথে আলোচনা চ্যালেঞ্জ এবং সুযোগগুলির সম্মিলিত ধারণা প্রদান করবে যাতে ব্যবসাগুলি লাভজনকতা, উত্পাদনশীলতা এবং বৃদ্ধি সর্বাধিক করতে পারে।

আমাদের থেকে আরো: অল-নিউ কোভোল পিডি 3.1 চার্জার বুস্ট ম্যাকবুক প্রো 16” থেকে 70 মিনিটে 100%

উপসংহার

মেশিন লার্নিং টেকনোলজি ব্যবহার করে যেকোন কোম্পানি MLOps-এর নীতিগুলি গ্রহণ করা ভাল করবে। উপরে উল্লিখিত হিসাবে, MLOps এবং ModelOps-এর মতো অন্যান্য টুলগুলি আপনাকে আপনার কোম্পানির কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে, আপনার ব্যবহার করা মেশিন লার্নিং সলিউশনগুলি কাঙ্খিত মান প্রদান করে তা নিশ্চিত করে৷