Het gebruik van machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI) heeft de afgelopen jaren een enorme vlucht genomen. Organisaties over de hele wereld passen ML-algoritmen toe om waardevolle inzichten uit hun gegevens te halen en betere beslissingen te nemen. Het bouwen en beheren van een dataplatform dat ML mogelijk maakt, is echter een complexe taak die speciale aandacht en expertise vereist. In deze blogpost bespreken we het belang van MLOps (Machine Learning Operations) bij het succesvol ontwikkelen en beheren van een dataplatform en daarop geoperationaliseerde ML oplossingen.
Wat is MLOps?
MLOps is een set van best practices en tools die gericht zijn op het operationeel maken, schalen en beheren van ML-workflows. Het combineert software engineering, data engineering en DevOps-expertise om een gestroomlijnde en geautomatiseerde end-to-end pijplijn te creëren voor het ontwikkelen, trainen, implementeren en onderhouden van ML-modellen. MLOps helpt bij het verbeteren van de efficiëntie en het waarborgen van de reproduceerbaarheid en betrouwbaarheid van ML-toepassingen.
Het belang van MLOps bij het bouwen van een dataplatform
1. Reproduceerbaarheid
In een ML-project is het cruciaal om resultaten reproduceerbaar te maken. MLOps stelt teams in staat om versies van ML-modellen, code en gegevens te beheren, zodat ze kunnen worden gereproduceerd. Dit is vooral belangrijk wanneer meerdere teamleden betrokken zijn bij het ontwikkelingsproces of wanneer er updates en wijzigingen worden aangebracht.
2. Schaalbaarheid
MLOps zorgt voor schaalbaarheid van Data Science ontwikkelcapaciteit. Door het automatiseren van het trainingsproces en het beheer van ML-modellen kunnen teams meer modellen ontwikkelen en beheren. Dit helpt bij het opschalen van de infrastructuur en de verwerking van grote hoeveelheden training data, waardoor het mogelijk is om ML-modellen efficiënt te trainen en in productie te nemen.
3. Betrouwbaarheid en monitoring
MLOps biedt mogelijkheden voor het monitoren en beheren van ML-modellen in productie. Het stelt teams in staat om de prestaties van modellen te volgen, afwijkingen te detecteren en proactief te reageren op veranderingen in de data of de omgeving. Door het implementeren van monitoring en automatische re-training, kan het dataplatform zorgen voor een hoge betrouwbaarheid van de voorspellingen.
4. Samenwerking tussen teams
Het ontwikkelen en beheren van een dataplatform vereist samenwerking tussen verschillende teams, zoals data scientists, data engineers, software engineers en operations teams. MLOps faciliteert deze samenwerking door het creëren van gestandaardiseerde workflows, het delen van code en modellen, en het bieden van transparantie in het ontwikkelingsproces. Dit zorgt voor een efficiënte en effectieve samenwerking tussen teams, wat resulteert in een beter eindproduct.
5. Beveiliging en compliance
Bij het bouwen van een dataplatform is het belangrijk om rekening te houden met beveiligings- en compliance-eisen. MLOps biedt mogelijkheden om veiligheidsmaatregelen en data privacy-protocollen te implementeren, zoals gegevensversleuteling, toegangscontrole en monitoring van gegevensgebruik. Dit zorgt ervoor dat gevoelige gegevens veilig worden beheerd en voldoet aan de wettelijke vereisten.
6. Kostenbeheersing
MLOps helpt ook bij het optimaliseren van de kosten van het bouwen en beheren van een dataplatform. Door het automatiseren van taken, het schalen van infrastructuur op basis van de behoeften en het efficiënt beheren van resources, kan MLOps helpen de operationele kosten te verlagen en de ROI van het platform te verbeteren.
De aanpak van Inergy
Wat heeft Inergy gedaan om MLOps te implementeren en optimaal te kunnen profiteren van de voordelen?
1. Een gedetailleerde projectaanpak
Inergy ontwikkelde een gedetailleerde projectaanpak, waarin aspecten als monitoring, deployment en beveiliging grondig werden uitgewerkt. Hierbij heeft Inergy gebouwd op de jarenlanger ervaring in het beheren van Data platforms voor klanten van onze DevOps en Data Engineers.
2. Referentiearchitectuur voor eenvoudige implementatie
Vervolgens creëerde Inergy een referentiearchitectuur. Deze maakt het gemakkelijker om de eerdergenoemde projectaanpak te implementeren. Hierin heeft elk operationeel aspect van een ML-workflow zijn eigen plek gekregen.
3. Ontwikkelrichtlijnen voor beheersbare modellen
Inergy heeft ook ontwikkelrichtlijnen opgesteld. Het doel? Om modellen te implementeren die gemakkelijk te beheren zijn. Hierbij heeft Inergy speciale aandacht besteed aan observability, performance en deployment.
4. Geïntegreerde aanpak voor volledige data oplossingen
Tot slot zorgt Inergy met haar geïntegreerde aanpak ervoor dat ML-workflows naadloos integreren als een technisch en organisatorisch onderdeel van een complete data-oplossing. Dit voorkomt data- en kennissilo’s, elimineert conflicterende informatie definities en vermijdt dubbel werk.
Met deze aanpak streeft Inergy ernaar om de voordelen van MLOps optimaal te benutten en jouw bedrijf naar het volgende niveau te tillen.
Conclusie
Het bouwen en beheren van een succesvol dataplatform voor machine learning vereist meer dan alleen het ontwikkelen van modellen. Het omvat het implementeren van best practices en tools die MLOps biedt. MLOps is essentieel voor het waarborgen van de reproduceerbaarheid, schaalbaarheid, betrouwbaarheid en samenwerking tussen teams. Het stelt organisaties in staat om snelle iteraties, continu leren en het beheren van ML-modellen in productie mogelijk te maken.
Bovendien helpt MLOps bij het implementeren van beveiligings- en compliance-maatregelen, en het optimaliseren van de kosten. Door MLOps toe te passen, kunnen organisaties een solide fundament leggen voor een effectief en efficiënt ML-dataplatform dat waarde creëert uit data en hen in staat stelt om betere beslissingen te nemen en concurrentievoordeel te behalen.
Wil je meer weten?
Wil je meer weten over hoe Inergy MLOps toepast bij het bouwen en beheren van een dataplatform? Neem dan vrijblijvend contact met ons op. Eén van onze specialisten neemt binnen één werkdag contact met je op.
