Effektiviser datadrevne prosjekter med MLOps

Hva er egentlig MLOps?

MLOps er en forkortelse for Machine Learning Operations, en samling med tekniske verktøy og metodikker som bruker prinsipper fra automatisering og smidige metodikker for å gjøre livsløpet til en maskinlæringsmodell mer strømlinjeformet. MLOps fungerer som en kraftmultiplikator for maskinlæringsprosjekter ved at maskinlæringsmodeller raskere og tryggere settes i produksjon der de skaper verdi. Fagfeltet har røtter i Development Operations (DevOps), som lenge har blitt benyttet for å effektivisere utviklingen av tradisjonell programvare.

Hvilke problemer løser MLOps?

Uten MLOps opplever man gjerne et sett med vanlige problemer som kan hindre suksessfulle maskinlæringsprosjekter:

Manglende rutiner for produksjonssetting fører til treghet og usikkerhet. I mange tilfeller er man avhengig av et par nøkkelpersoner med riktig kompetanse for i det hele tatt å få satt modeller i produksjon. Ved å automatisere og standardisere får man en raskere, tryggere, og mer oversiktlig prosess.
Selv når maskinlæringsmodeller blir satt i produksjon er fremgangsmåten så lite standardisert at det er vanskelig å evaluere om modellen presterer på et tilfredsstillende nivå.
Uten rutiner for testing og jevnlig kvalitetssjekk av modellene kan alvorlige feil forbli uoppdaget i lang tid, og føre til store tap for selskapet.
Maskinlæringsmodeller i produksjon vil typisk fungere dårligere over tid dersom de ikke vedlikeholdes.

MLOps er et helhetlig rammeverk som øker forretningsverdien til maskinlæringsprosjekter ved å adressere problemene ovenfor.

Hvilken verdi tilfører MLOps?

Med en konkret MLOps-strategi kan selskaper sette og oppdatere maskinlæringsmodeller i produksjon på en vellykket måte. Automatiseringen som MLOps tilfører avlaster manuelt arbeid som kan benyttes med større verdi i andre faser av maskinlæringsprosjektet.

Den smidige metodikken som MLOps innfører gjør at maskinlæringsprosjekter leverer jevnt og forutsigbart, på lik linje med tradisjonell programvareutvikling. Ettersom flere og flere maskinlæringsmodeller settes i produksjon vil MLOps sørge for at hele systemet skalerer på en trygg og forutsigbar måte.

Hvorfor benytter ikke alle virksomheter seg av MLOps?

Selv om MLOps gir økt forretningsverdi for utvikling av maskinlæringsmodeller, er det likevel mange virksomheter som ikke benytter seg av rammeverket. En grunn kan være at virksomhetenes analytikere og dataforskere ikke nødvendigvis har kunnskap om MLOps, siden det er et relativt nytt konsept. De kan ikke dra nytte av eksisterende kompetanse på DevOps, siden maskinlæring er fundamentalt forskjellig fra tradisjonell programvareutvikling. Dette gjør det vanskelig for mange å komme i gang med MLOps på en effektiv måte uten assistanse.

Hvordan kommer vi i gang med MLOps?

For å hjelpe din virksomhet med å komme i gang med MLOps, anbefaler vi først og fremst å evaluere virksomhetens eksisterende infrastruktur og metodikkene dere benytter i datadrevne prosjekter. Vi gir deretter nødvendig opplæring av MLOps til analytikere, dataforskere og dataingeniører for å sørge for at kompetansen er godt forankret i selskapet. Avhengig av virksomhetens størrelse kan det være aktuelt å vurdere en MLOps-plattform som legger til rette for lynrask utvikling av maskinlæringsmodeller.

Iteras tverrfaglige kompetanse på IT, data og forretning setter oss i en unik posisjon til å bistå kundene våre med MLOps. Ta kontakt for en uformell samtale, så ser vi på hvordan vi sammen kan skape verdi for din virksomhet.