Makine öğrenimi operasyonları veya MLOps, makine öğrenimi modellerinin oluşturulması, dağıtılması ve sürdürülmesi sürecine verilen addır. Makine öğrenimini ürünleştirmek için daha hızlı, daha basit ve daha etkili yollar bulmak amacıyla makine öğrenimi, DevOps ve veri mühendisliğini birleştiren bir disiplindir. Doğru yapıldığında MLOps, işletmelerin modellerini benzersiz iş ihtiyaçlarının yanı sıra yasal gerekliliklerle uyumlu hale getirmelerine yardımcı olabilir.
MLOps Nedir? Nasıl Çalışır?
Temel bir MLOps süreci şuna benzer: bir iş hedefi tanımlanır, ilgili veriler toplanır ve temizlenir, ardından bir makine öğrenimi modeli oluşturulur ve dağıtılır.
Makine öğrenimini veya ML’yi ürünleştirmek, günümüzde yapay zeka uygulamalarındaki en büyük zorluklardan biridir. Birçok işletme, veri bilimcileri tarafından keşfedilen içgörüleri işletmeleri için somut bir değere nasıl dönüştüreceklerini bulma konusunda zorlanır.
İş hedeflerinin tanımlanmasıyla başlayıp veri toplama, model geliştirme ve dağıtımına kadar devam eden birden fazla ekipteki birden fazla sürecin birleştirilmesini gerektirir.
Bu birleştirme, verileri elde eden veri mühendisleri, verileri hazırlayan ve modeli geliştiren veri bilimcileri ve modellere hizmet veren operasyon uzmanları arasındaki iletişim ve işbirliğine yönelik bir dizi en iyi uygulama ile sağlanır.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
MLOps Bileşenleri
Aşağıda MLOps’un farklı bileşenlerini oluşturan MLOps çerçevesini bulabilirsiniz:
1. Kullanım durumu keşfi
İş sorunlarının tanımlanmasını, bir sorun ifadesi haline getirilmesini ve ilgili KPI’larla (Anahtar Performans Göstergesi) ML yaklaşımlarıyla ele alınabilecek / çözülebilecek hedefleri içerir.
2. Veri mühendisliği
Veri mühendisleri ve veri bilimcilerini bir araya getiren bu aşama, çeşitli kaynaklardan yeterli verinin toplanmasını ve verilerin modelleme süreci için hazırlanmasını (işleme/doğrulama) içerir.
3. Makine öğrenimi pipeline
CI/CD ile entegre bir pipeline’ın tasarlanması ve uygulanması ile bu aşama, veri bilimcilerin deneme ve model testi için pipeline kullanmasına ve tüm deneyler boyunca ilgili KPI’larla birlikte veri ve model soyağacının kaydını tutmasına olanak tanır.
4. Üretim dağıtımı
Bu aşama, uygun üretim sunucusuna (genel bulut, şirket içi veya hibrit sunucu) güvenli ve kusursuz bir şekilde uygulanmasını sağlar.
5. Üretim İzleme
Bu aşamada hem model hem de altyapı için uygun bir izleme gerçekleştirilir.
- Modeller, girdi verisi dağılımı veya model performansındaki değişiklikler gibi özel KPI’lar aracılığıyla izlenir. Tetikleyiciler, yeni bir makine öğrenimi hattı geliştirmek için yeni algoritmalar ve hiper parametreler kullanılarak aktif denemeye hazır hale getirilir.
- Altyapılar, bellek ve hesaplama gereksinimlerine göre izlenir ve ihtiyaca göre ölçeklendirilir.
MLOps Neden Önemlidir?
Makine öğrenimi (ML), daha önce kullanılmamış gelir kaynaklarını ortaya çıkaran, zamandan tasarruf sağlayan ve maliyetleri azaltan çözümler oluşturmak için kullanılabilecek temel bir teknolojidir. Makine öğrenimi iş akışlarını daha verimli hale getirebilir, karar verme sürecinde veri analitiğinden yararlanabilir ve müşteri deneyimini iyileştirebilir.
Ancak makine öğrenimi uzmanları, bu hedeflere ulaşmanın ancak sağlam bir çerçeve ile mümkün olabileceğine inanmaktadır. MLOps, model geliştirmeden üretimde dağıtım ve izlemeye kadar tüm ML yaşam döngüsünü otomatikleştirmek için Makine Öğrenimi (ML) ve DevOps’u birleştiren bir dizi uygulamadır.
MLOps işletmelerin aşağıdakileri yapmasına yardımcı olabilir:
- Yeni makine öğrenimi modellerinin piyasaya sürülme süresini kısaltmak.
- Makine öğrenimi modellerinin kalitesini iyileştirme.
- Makine öğrenimi modellerinin güvenilirliğini artırma.
- Makine öğrenimi operasyonlarının maliyetini azaltma.
- Modelleri iş ihtiyaçları ile uyumlu hale getirme.
- Düzenleyici gereklilikleri karşılama.
Kısıtlamaları ne olursa olsun bireyler, küçük ekipler ve hatta işletmeler hedeflerine ulaşmak için MLOps’u kullanabilir. MLOps, işletmelerin kararlarında daha çevik ve stratejik olmalarına, zamandan ve paradan tasarruf etmelerine yardımcı olabilir.
MLOps bir dizi katı kural değildir. Her işletmenin özel ihtiyaçlarına göre uyarlanabilen bir dizi uygulamadır. Bu yüzden işletmeler farklı ayarları deneyebilir ve yalnızca kendileri için işe yarayanları muhafaza edebilir.
MLOps, işletmelerin makine öğrenimi yatırımlarından daha fazla değer elde etmelerine yardımcı olabilecek güçlü bir araçtır. MLOps’u uygulayarak kuruluşlar iş hedeflerine ulaşabilir ve rekabet avantajlarını artırabilirler.
MLOps’un Avantajları
MLOps çeşitli şekillerde fayda sağlayabilir. Bunlar aşağıdakileri içerir:
1. Ölçeklendirme
MLOps uygulamaları, bir işletmenin makine öğrenimi odaklı uygulamalarını ölçeklendirmek için gereklidir.
2. Güven verme
MLOps, dinamik ortamlarda makine öğrenimi uygulamalarını kontrol etmek ve otomasyon, test ve doğrulama yoluyla tekrarlanabilir bir süreç oluşturmak için bir güven bağı geliştirir. Ayrıca makine öğrenimi modelleri geliştirmenin doğruluğunu, geçerliliğini ve verimliliğini artırır.
3. Doğru veri kullanımı
Etkili iş operasyonlarının nasıl yönetileceği düşünüldüğünde, MLOps büyük ölçüde büyük veriye dayanır. Yöntem, birbirini izleyen her yinelemede ürünleri iyileştirme eğilimindedir ve bu da geliştirme yaşam döngülerini kısaltarak güçlü içgörüler ortaya çıkarır.
MLOps ayrıca, verilerdeki gürültünün ne olduğunu ve hangi anormalliklerin dikkate alınması gerektiğini analiz etmeye yardımcı olan çok sayıda geri bildirime de yaklaşır.
4. Geliştirilmiş iletişim, sorunsuz iş akışı
İyi yapılandırılmış bir formatta tanımlanan MLOps, geliştirme döngüsünü ve operasyon sürecini daha verimli hale getirmek için sorunsuz bir şekilde birleştirmek için bir dizi uygulamayı takip eder.
Özellikle, veri bilimi ekibi kapsamlı bir veri bilgisine sahiptir ve operasyon ekibi iş keskinliğinin farkındadır. Bu durumda MLOps, her iki ekibin uzmanlığıyla birlikte ML modellerinin verimliliğini artırır. MLOps, ML üretim hatlarını KPI odaklı modelleri koordine etmek için daha uyarlanabilir ve esnek olacak şekilde dönüştürürken, bu işbirliği sofistike algoritmalar tarafından üretilen engelleri azaltır.
5. Riskleri azaltma
Yanlış ve aldatıcı modeller nedeniyle işletmeler sürekli olarak müşterilerin güvenini sarsma veya kaybetme, hedef kitleye ulaşamama vb. risklerle karşı karşıya kalmaktadır. Örneğin, eğitim verileri ve mevcut gerçek dünya karmaşık verileri farklıdır, bu da modellerin daha az sorumlu olmalarına neden olduğu için zayıf tahminler yapılmasına neden olur, burada MLOps iş risklerini azaltır.
Ayrıca MLOps, model geliştirme sırasında önyargıları, örneğin kaçırılan fırsatları ve yasal riskleri önler.
Makine öğrenimi modellerinin performansını formüle etmek biraz zordur ve bu nedenle MLOps, teknik borcun azaltılması, küçük risklerin erken tespiti, model performansı için mümkün olan en kısa sürede pazara hızlı çözüm dahil olmak üzere ML model yaşam döngüsünü işletme genelinde bütünüyle uygulamayı ve elde etmeyi amaçlamaktadır.
MLOps Hangi Sorunları Çözer?
En iyi MLOps uygulamalarının hayata geçirilmesi, dünyanın dört bir yanındaki işletmeleri rahatsız eden çeşitli sorunları çözer:
1. Zayıf İletişim
İşbirliği olmadan, büyük ölçekli üretim ortamlarında makine öğrenimi modellerinin dağıtımını basitleştirmeyi ve otomatikleştirmeyi unutabilirsiniz. MLOps bu sorunu, herkesi aynı sayfada tutan dinamik boru hatları ve uyarlanabilir çerçeveler oluşturarak çözer, sürtünmeyi azaltır ve darboğazları açar.
2. Bitmemiş Projeler
VentureBeat’e göre, makine öğrenimi modellerinin %87’si hiçbir zaman üretime geçemiyor. Başka bir deyişle, her 10 veri bilimciden yalnızca 1’inin iş günü şirket için değerli bir şey üretmekle sonuçlanıyor. Bu üzücü istatistik, kaybedilen geliri, boşa harcanan zamanı ve her yerdeki veri bilimcilerde giderek artan bir hayal kırıklığı ve yorgunluk hissini temsil eder. MLOps bu sorunu, bir proje başlamadan önce tüm kilit paydaşların projeye katılmasını sağlayarak çözer. MLOps daha sonra sürecin her adımını destekler ve optimize eder, böylece her modelin gecikme olmadan (ve hiç bitmeyen e-posta zincirleri olmadan) üretime doğru yol almasını sağlar.
3. Kayıp Öğrenimler
Makine öğrenimi modellerinin oluşturulması ve sunulması, her ekibin sürecin farklı bir bölümünü yürüttüğü birden fazla farklı ekipten girdi ve uzmanlık gerektirir. İlgili herkes arasında iletişim ve işbirliği olmazsa, önemli bilgiler ve kritik içgörüler her bir silo içinde sıkışıp kalır. MLOps, farklı ekipleri test ve optimizasyon için tek bir merkezde bir araya getirerek bu sorunu çözer. MLOps’un en iyi uygulamaları, modeli iyileştirmek ve hızla yeniden dağıtmak için kullanılabilecek öğrenimleri paylaşmayı kolaylaştırır.
4. Yedeklilik
Uzun geliştirme ve dağıtım döngüleri, çok sık olarak, değişen iş hedeflerinin modelleri daha tam olarak geliştirilmeden gereksiz hale getirdiği anlamına gelir ya da değişen iş hedefleri, makine öğrenimi sisteminin dağıtımdan hemen sonra yeniden eğitilmesi gerektiği anlamına gelir. MLOps, tüm süreç boyunca en iyi uygulamaları uygulayarak bu sorunları çözer ve ML’nin her aşamada daha hızlı üretilmesini sağlar. MLOps’un en iyi uygulamaları aynı zamanda ayarlamalar için de alan yaratır, böylece modelleriniz değişen iş ihtiyaçlarınıza uyum sağlayabilir.
5. Yeteneğin Kötüye Kullanımı
Veri bilimciler yazılım mühendisleri değildir ve bunun tersi de geçerlidir. Farklı odaklara, farklı beceri setlerine ve çok farklı önceliklere sahiptirler. Birinden diğerinin görevlerini yerine getirmesini beklemek başarısızlık için bir reçetedir. Ne yazık ki birçok kuruluş, makine öğrenimi modellerini üretime alma sürecini kısaltmaya veya hızlandırmaya çalışırken bu hatayı yapar. MLOps, her iki disiplini de kendi yeteneklerini mümkün olan en iyi şekilde kullanmalarını sağlayacak şekilde bir araya getirerek bu sorunu çözer ve uzun vadeli başarı için zemin hazırlar.
6. Uyumsuzluk
Büyük veri çağına yoğun, sürekli değişen düzenleme ve uyumluluk sistemleri çağı da eşlik eder. Birçok işletme, gelecekteki yinelemeler ve eklemeler için uyarlanabilir kalmak bir yana, veri uyumluluk standartlarını karşılamakta da zorlanmaktadır. MLOps, yönetişim için kapsamlı bir plan uygulayarak bu sorunu çözer. Bu, ister yeni ister güncellenmiş olsun, her modelin orijinal standartlarla uyumlu olmasını sağlar. MLOps ayrıca izleme araçları sunarak tüm veri programlarının denetlenebilir ve açıklanabilir olmasını sağlar.
MLOps ve DevOps Arasındaki Fark
MLOps ve DevOps, yazılım geliştirme ve dağıtımının hızını, verimliliğini ve kalitesini artırmayı amaçlayan bir dizi uygulamadır. Bununla birlikte, iki yaklaşım arasında bazı temel farklılıklar vardır:
- Odaklanma: DevOps yazılım geliştirme ve dağıtıma odaklanırken MLOps tüm ML yaşam döngüsüne odaklanır.
- Otomasyon: DevOps yazılım geliştirme ve dağıtım sürecini otomatikleştirirken MLOps tüm ML yaşam döngüsünü otomatikleştirir.
- İzleme: DevOps üretimdeki yazılım uygulamasını izlemeye odaklanırken MLOps üretimdeki ML modelini izlemeye odaklanır.
- Roller ve Sorumluluklar: DevOps ekipleri genellikle yazılım geliştiricileri, sistem mühendisleri ve kalite güvence mühendislerinden oluşur. MLOps ekipleri genellikle veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve DevOps mühendislerinden oluşur.
Bir işletme için en iyi yaklaşım, işletmenin özel ihtiyaçlarına ve hedeflerine bağlı olacaktır. Örneğin, bir işletme yazılım geliştirme ve dağıtımının hızını, verimliliğini ve kalitesini artırmak istiyorsa DevOps iyi bir seçenek olabilir. Öte yandan, bir işletme ML yaşam döngüsünün hızını, verimliliğini ve kalitesini artırmak istiyorsa, MLOps daha iyi bir seçenek olabilir.
Bazı durumlarda işletmeler hem DevOps hem de MLOps uygulamayı tercih edebilir. Bu, yazılım geliştirme ve makine öğreniminin hızını, verimliliğini ve kalitesini artırmaya ihtiyaç duyan kuruluşlar için iyi bir seçenek olabilir.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
MLOps’un Uygulanması
MLOps, model geliştirmeden üretimde dağıtım ve izlemeye kadar tüm ML yaşam döngüsünü otomatikleştirmek için makine öğrenimi ve DevOps’u birleştiren bir dizi uygulamadır.
MLOps’un nasıl uygulanacağına ilişkin adımları aşağıda bulabilirsiniz:
1. Net Bir Yönetişim Çerçevesi Oluşturun
MLOps girişimlerinin başarılı olmasını sağlamak için net bir yönetişim çerçevesi şarttır. Bu çerçeve, tüm paydaşların rol ve sorumluluklarının yanı sıra ML yaşam döngüsünü yönetmeye yönelik süreç ve prosedürleri de tanımlamalıdır.
2. Rolleri ve Sorumlulukları Tanımlayın
MLOps sürecindeki tüm paydaşların rol ve sorumluluklarını açıkça tanımlamak önemlidir. Bu, herkesin nelerden sorumlu olduğunu bilmesini ve mükerrer çaba sarf edilmemesini sağlamaya yardımcı olacaktır.
3. Ortak Bir Araç ve Teknoloji Seti Kullanın
Ortak bir dizi araç ve teknolojinin kullanılması MLOps girişimlerinin verimliliğini ve etkinliğini artırmaya yardımcı olabilir. Bunun nedeni, veri paylaşımını ve projeler üzerinde işbirliği yapmayı kolaylaştırabilmesidir.
4. ML Yaşam Döngüsünün Mümkün Olduğunca Büyük Bir Kısmını Otomatikleştirin
Makine öğrenimi yaşam döngüsünün mümkün olduğunca büyük bir kısmının otomatikleştirilmesi hata riskini azaltabilir ve sürecin verimliliğini artırabilir. Bu, sürekli entegrasyon ve sürekli teslimat (CI/CD) boru hatları gibi çeşitli araçlar ve teknolojiler kullanılarak yapılabilir.
5. Üretimde ML Modellerini İzleme
ML modellerinin üretimde izlenmesi, beklendiği gibi performans göstermelerini sağlamak için çok önemlidir. Bu, metrikler, günlük kaydı ve uyarılar gibi çeşitli araçlar ve teknikler kullanılarak yapılabilir.
Bu adımları izleyerek işletmeler MLOps’u etkili bir şekilde uygulayabilir ve istenen iş sonuçlarına ulaşabilir.
Özetle MLOps, makine öğrenimi (ML) çözümlerinin geliştirilmesi, dağıtılması ve izlenmesine yönelik sistematik bir süreçtir. Çeşitli sektörlere ve kullanım durumlarına uygulanan bir mühendislik disiplinidir.
MLOps, iş değeri katmak için veri toplama ve eyleme geçirilebilir içgörüler elde etme arasında bir merdiven görevi görür; güçlü bir MLOps stratejisi, ölçeklenebilir ve tekrarlanabilir makine öğrenimi modellerini düzene sokmak için en iyi veri bilimi uygulamalarını ve operasyonlarını kolaylaştırır ve kuruluşlara yeni veri odaklı çağa girme ve gerçek hayatta makine öğrenimi ve yapay zeka faydaları elde etme yetkisi verir. Veri bilimi ve DevOps’un sağlam entegrasyonu, yöneticilerin ve bireylerin daha çevik ve üretken olmalarını sağlar.
