Diterbitkan: 5 April 2024
Kontributor: Tim Mucci, Cole Stryker
MLOps, kependekan dari Machine Learning Operations atau Operasi Machine Learning, adalah serangkaian praktik yang dirancang untuk membuat jalur perakitan untuk membangun dan menjalankan model machine learning. MLOps membantu perusahaan mengotomatisasi tugas dan menerapkan model dengan cepat, dengan memastikan semua orang yang terlibat (ilmuwan data, insinyur, TI) dapat bekerja sama secara lancar dan memantau serta meningkatkan model untuk akurasi dan kinerja yang lebih baik.
Istilah MLOPS adalah kombinasi dari machine learning (ML) dan DevOps. Istilah ini diciptakan pada tahun 2015 dalam sebuah makalah berjudul "Utang teknis tersembunyi dalam sistem machine learning," (tautan berada di luar ibm.com) yang menguraikan tantangan yang harus dihadapi saat berurusan dengan volume data yang besar dan cara menggunakan proses DevOps untuk menanamkan praktik ML yang lebih baik. Pembuatan proses MLops menggabungkan metodologi integrasi berkelanjutan dan pengiriman berkelanjutan (CI/CD) dari DevOps untuk menyusun jalur perakitan untuk setiap langkah dalam menciptakan produk machine learning.
MLops bertujuan untuk memangkas waktu dan sumber daya yang diperlukan untuk menjalankan model ilmu data. Organisasi mengumpulkan data dalam jumlah yang sangat besar, yang menyimpan wawasan berharga tentang operasi mereka dan potensi untuk perbaikan. Machine learning, bagian dari kecerdasan buatan (AI), memberdayakan bisnis untuk memanfaatkan data ini dengan algoritma yang mengungkap pola tersembunyi yang mengungkapkan wawasan. Namun, seiring dengan kian terintegrasinya ML ke dalam operasi sehari-hari, mengelola model-model ini secara efektif menjadi hal yang sangat penting guna memastikan peningkatan berkelanjutan dan wawasan yang lebih dalam.
Sebelum munculnya MLOps, mengelola siklus hidup ML merupakan proses yang lambat dan melelahkan, terutama karena kumpulan data besar yang diperlukan dalam membangun aplikasi bisnis. Pengembangan ML tradisional melibatkan:
- Sumber daya yang signifikan: Proyek ML membutuhkan daya komputasi yang besar, penyimpanan, dan perangkat lunak khusus, yang menjadikannya mahal untuk dikelola.
- Waktu praktik: Ilmuwan data menghabiskan banyak waktu untuk mengonfigurasi dan memelihara model secara manual, sehingga menghambat kemampuan mereka untuk fokus pada inovasi.
- Keterlibatan tim yang berbeda: Ilmuwan data, insinyur perangkat lunak, dan operasi TI sering kali bekerja secara terpisah, sehingga menimbulkan ketidakefisienan dan kesenjangan komunikasi.
Dengan mengadopsi pendekatan kolaboratif, MLops menjembatani kesenjangan antara ilmu data dan pengembangan perangkat lunak. Ini memanfaatkan otomatisasi, CI/CD dan machine learning untuk menyederhanakan penyebaran, pemantauan, dan pemeliharaan sistem ML. Pendekatan ini mendorong kolaborasi yang erat di antara para ilmuwan data, insinyur perangkat lunak, dan staf TI, demi memastikan siklus ML yang lancar dan efisien.
Machine learning dan MLOps merupakan konsep yang saling terkait, tetapi mewakili tahapan dan tujuan yang berbeda dalam keseluruhan proses. ML berfokus pada nuansa teknis kerajinan dan pemurnian model. Tujuan utamanya adalah untuk mengembangkan model akurat yang mampu menjalankan berbagai tugas seperti klasifikasi, prediksi, atau memberikan rekomendasi, yang memastikan bahwa produk akhir secara efisien memenuhi tujuan yang dimaksudkan.
MLOps menekankan manajemen komprehensif siklus model machine learning, mulai dari penerapan model ke lingkungan produksi hingga memantau kinerjanya dengan cermat dan memperbaruinya jika perlu. Tujuannya adalah untuk menyederhanakan proses penerapan, model jaminan beroperasi pada efisiensi puncaknya, dan mendorong lingkungan untuk perbaikan berkelanjutan. Dengan berfokus pada bidang-bidang ini, MLOps memastikan bahwa model machine learning memenuhi kebutuhan mendesak aplikasi mereka dan beradaptasi seiring waktu untuk menjaga relevansi dan efektivitas dalam perubahan kondisi.
Sementara ML berfokus pada pembuatan model secara teknis, MLOps berfokus pada implementasi praktis dan manajemen berkelanjutan dari model-model tersebut di dunia nyata.
Model ML beroperasi secara diam-diam di dalam fondasi berbagai aplikasi, mulai dari sistem rekomendasi yang menyarankan produk hingga chatbot yang mengotomatiskan interaksi layanan pelanggan. ML juga meningkatkan hasil mesin pencari, mempersonalisasi konten, dan meningkatkan efisiensi otomatisasi di area seperti deteksi spam dan penipuan. Asisten virtual dan perangkat pintar memanfaatkan kemampuan ML untuk memahami bahasa lisan dan melakukan tugas berdasarkan permintaan suara. ML dan MLOps adalah bagian pelengkap yang bekerja beriringan untuk membuat alur machine-learning yang berhasil.
MLOps menyederhanakan pembuatan model untuk meningkatkan efisiensi, meningkatkan akurasi, mempercepat waktu pemasaran, dan memastikan skalabilitas dan tata kelola.
MLOps mengotomatiskan berbagai tugas manual, membebaskan waktu dan sumber daya yang berharga bagi para ilmuwan dan insinyur data untuk fokus pada aktivitas tingkat yang lebih tinggi seperti pengembangan model dan inovasi. Misalnya, tanpa MLOps, algoritma rekomendasi produk yang dipersonalisasi mengharuskan ilmuwan data untuk mempersiapkan dan menerapkan data secara manual ke dalam produksi. Pada saat yang sama, tim operasi harus memantau kinerja model dan melakukan intervensi secara manual jika masalah muncul. Proses ini memakan waktu, rentan terhadap kesalahan manusia, dan sulit untuk diukur.
MLOps memfasilitasi pemantauan dan peningkatan model yang berkelanjutan, yang memungkinkan identifikasi dan perbaikan masalah yang lebih cepat, sehingga menghasilkan model yang lebih akurat dan andal. Tanpa MLOP, analis penipuan harus menganalisis data secara manual untuk membangun aturan untuk mendeteksi transaksi penipuan. Model statis ini sangat membantu tetapi rentan terhadap penyimpangan data, sehingga menyebabkan kinerja model menurun.
Dengan menyederhanakan siklus ML, MLOps memungkinkan bisnis untuk menggunakan model lebih cepat, sehingga dapat meraih keunggulan kompetitif di pasar. Secara tradisional, proses pengembangan model machine learning yang baru bisa memakan waktu berminggu-minggu atau berbulan-bulan untuk memastikan setiap langkah proses dilakukan dengan benar. Data harus disiapkan dan model ML harus dibangun, dilatih, diuji, dan disetujui untuk produksi. Dalam industri seperti perawatan kesehatan, risiko menyetujui model yang salah terlalu signifikan untuk dilakukan sebaliknya.
MLOps menetapkan proses pengembangan yang terdefinisi dan terukur, memastikan konsistensi, reproduktivitas, dan tata kelola di seluruh siklus ML. Penerapan dan pemantauan manual lambat dan membutuhkan upaya manusia yang signifikan, menghambat skalabilitas. Tanpa pemantauan terpusat yang tepat, masing-masing model dapat mengalami masalah performa yang tidak diketahui, sehingga berdampak pada akurasi secara keseluruhan.
MLOP dan DevOps fokus pada aspek yang berbeda dari proses pengembangan. DevOps berfokus pada penyederhanaan pengembangan, pengujian, dan penyebaran aplikasi perangkat lunak tradisional. Ini menekankan kolaborasi antara tim pengembangan dan operasi untuk mengotomatiskan proses dan meningkatkan kecepatan dan kualitas pengiriman perangkat lunak.
MLops dibangun di atas prinsip-prinsip DevOps dan menerapkannya pada siklus proses machine learning. Ini melampaui penerapan kode, mencakup manajemen data, pelatihan model, pemantauan dan peningkatan berkelanjutan.
Kendati MLOps memanfaatkan banyak prinsip yang sama dengan DevOps, MLOps memperkenalkan langkah-langkah dan pertimbangan tambahan yang unik untuk kompleksitas membangun dan memelihara sistem machine learning.
Mematuhi prinsip-prinsip berikut memungkinkan organisasi menciptakan lingkungan MLOps yang tangguh dan efisien yang sepenuhnya memanfaatkan potensi yang melekat dalam machine learning.
1. Kolaborasi: MLOps menekankan pada pemecahan silang antara ilmuwan data, insinyur perangkat lunak, dan operasi TI. Ini mendorong komunikasi dan memastikan semua orang yang terlibat memahami seluruh proses dan berkontribusi secara efektif.
2. Peningkatan berkelanjutan: MLOps mendorong pendekatan berulang di mana model terus dipantau, dievaluasi, dan disempurnakan. Ini memastikan bahwa model tetap relevan dan akurat dan memenuhi kebutuhan bisnis yang terus berkembang.
3. Otomatisasi: Mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang seperti persiapan data, pelatihan model, dan penerapan akan membebaskan waktu yang berharga bagi para ilmuwan dan insinyur data untuk berfokus pada aktivitas dengan tingkat yang lebih tinggi seperti pengembangan model dan inovasi.
4. Reproduksibilitas: Praktik MLOps memastikan eksperimen dan penerapan dapat direproduksi, sehingga memungkinkan debugging, pembagian, dan perbandingan hasil yang lebih mudah. Hal ini mendorong transparansi dan memfasilitasi kolaborasi.
5. Pembuatan versi: Pembuatan versi data, model, dan kode yang efektif memungkinkan pelacakan perubahan, kembali ke versi sebelumnya jika perlu, dan memastikan konsistensi di berbagai tahap siklus ML.
6. Pemantauan dan observabilitas: MLOps terus memantau kinerja model, kualitas data, dan kesehatan infrastruktur. Hal ini memungkinkan identifikasi proaktif dan penyelesaian masalah sebelum masalah menimbulkan dampak pada sistem produksi.
7. Tata kelola dan keamanan: Praktik-praktik MLOps mempertimbangkan kepatuhan terhadap peraturan dan pedoman etika sekaligus memastikan akses yang aman, privasi data, dan keamanan model di seluruh siklus ML.
8. Skalabilitas dan keamanan: Desain yang dapat diskalakan dan aman dapat beradaptasi dengan volume data yang terus bertambah, kompleksitas model yang meningkat, dan tuntutan proyek ML yang terus berkembang, sehingga memastikan bahwa sistem tetap kuat dan efisien seiring perkembangannya.
MLOps membutuhkan keterampilan, alat , dan praktik untuk mengelola siklus machine learning secara efektif. Tim MLops membutuhkan keahlian yang beragam yang mencakup keterampilan teknis dan soft skill. Mereka harus memahami seluruh jalur ilmu data, mulai dari persiapan data dan pelatihan model hingga evaluasi. Pemahaman seputar praktik rekayasa perangkat lunak seperti kontrol versi, saluran pipa CI/CD dan kontainerisasi juga penting. Selain itu, pengetahuan mengenai prinsip-prinsip DevOps, manajemen infrastruktur, dan alat bantu otomatisasi sangat penting untuk penerapan dan pengoperasian model ML yang efisien.
Di luar keahlian teknis, soft skill berperan penting dalam MLOP yang sukses. Berkolaborasi secara efektif dengan tim yang beragam (ilmuwan data, insinyur machine learning, dan profesional TI) sangat penting demi kelancaran kolaborasi dan berbagi pengetahuan. Keterampilan komunikasi yang kuat diperlukan untuk menerjemahkan konsep teknis ke dalam bahasa yang jelas dan ringkas untuk berbagai pemangku kepentingan teknis dan non-teknis.
MLops memanfaatkan berbagai alat untuk menyederhanakan siklus machine learning.
- Kerangka kerja machine learning seperti Kubernetes, TensorFlow, dan PyTorch untuk pengembangan dan pelatihan model.
- Sistem kontrol versi seperti Git untuk pelacakan versi kode dan model.
- Alat CI/CD seperti Jenkins atau GitLab CI/CD untuk mengotomatisasi pembuatan model, pengujian, dan penyebaran.
- Platform MLOps seperti Kubeflow dan MLflow mengelola siklus model, penerapan, dan pemantauan.
- Platform komputasi cloud seperti AWS, Azure, dan IBM Cloud menyediakan infrastruktur yang dapat diskalakan untuk menjalankan dan mengelola beban kerja ML.
Praktik MLOps yang efektif melibatkan penetapan prosedur yang terdefinisi dengan baik guna memastikan pengembangan machine learning yang efisien dan andal. Pada intinya adalah menyiapkan urutan langkah yang terdokumentasi dan dapat diulang untuk semua fase siklus hidup ML, yang mendorong kejelasan dan konsistensi di berbagai tim yang terlibat dalam proyek. Selain itu, pembuatan versi dan pengelolaan data, model, dan kode sangat penting. Dengan melacak perubahan dan mempertahankan berbagai versi, tim dapat dengan mudah kembali ke kondisi sebelumnya, mereproduksi eksperimen secara akurat, tetap sadar akan perubahan dari waktu ke waktu, dan memastikan ketertelusuran di seluruh siklus pengembangan.
Pemantauan kinerja model secara berkelanjutan untuk penyimpangan akurasi, bias, dan masalah potensial lainnya memainkan peran penting dalam menjaga efektivitas model dan mencegah hasil yang tidak terduga. Memantau kinerja dan kesehatan model ML memastikan bahwa model tersebut terus memenuhi tujuan yang diinginkan setelah penerapan. Dengan secara proaktif mengidentifikasi dan mengatasi masalah ini, organisasi dapat mempertahankan kinerja model yang optimal, memitigasi risiko, dan beradaptasi dengan perubahan kondisi atau umpan balik.
Pipeline CI/CD semakin menyederhanakan proses pengembangan, yang berperan penting dalam mengotomatiskan fase pembangunan, pengujian, dan penyebaran model ML. Menerapkan pipeline CI/CD tidak hanya meningkatkan konsistensi dan efisiensi di seluruh proyek machine learning, tetapi juga mempercepat siklus penyampaian, sehingga tim dapat menghadirkan inovasi ke pasar dengan lebih cepat dan dengan kepercayaan diri yang lebih tinggi dalam keandalan solusi ML mereka. Mengotomatiskan fase pembangunan, pengujian, dan penyebaran model ML mengurangi kemungkinan terjadinya kesalahan manusia, sehingga meningkatkan keandalan sistem ML secara keseluruhan.
Kolaborasi adalah inti dari kesuksesan MLOps. Komunikasi terbuka dan kerja tim antara ilmuwan data, insinyur, dan tim operasi sangat penting. Pendekatan kolaboratif ini meruntuhkan sekat, mendorong berbagi pengetahuan, dan memastikan siklus machine learning yang lancar dan sukses. Dengan mengintegrasikan berbagai perspektif selama proses pengembangan, tim MLOps dapat membangun solusi ML yang kuat dan efektif yang menjadi landasan strategi MLOps yang kuat.
Pipeline MLOps terdiri dari berbagai komponen yang menyederhanakan siklus machine learning, mulai dari pengembangan hingga penerapan dan pemantauan.
Manajemen data adalah aspek penting dari siklus hidup ilmu data, yang mencakup beberapa aktivitas penting. Akuisisi data adalah langkah pertama; data mentah dikumpulkan dari berbagai sumber seperti basis data, sensor, dan API. Tahap ini sangat penting untuk mengumpulkan informasi yang akan menjadi dasar untuk analisis lebih lanjut dan pelatihan model.
Setelah akuisisi, pra-pemrosesan data dilakukan untuk memastikan data memiliki format yang sesuai untuk analisis. Pada langkah ini, data dibersihkan untuk menghilangkan ketidakakuratan atau ketidakkonsistenan dan ditransformasikan agar sesuai dengan kebutuhan analisis atau pelatihan model. Menangani nilai yang hilang, normalisasi, dan rekayasa fitur adalah kegiatan umum dalam fase ini yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas dan kegunaan data untuk pemodelan prediktif.
Versi data berperan penting dalam menjaga integritas dan reproduktivitas analisis data. Ini melibatkan pelacakan dan pengelolaan versi data yang berbeda, yang memungkinkan penelusuran hasil dan kemampuan untuk kembali ke kondisi sebelumnya jika perlu. Pembuatan versi memastikan bahwa orang lain dapat mereplikasi dan memverifikasi analisis, mempromosikan transparansi dan keandalan dalam proyek ilmu data.
Konsep penyimpanan fitur kemudian diperkenalkan sebagai tempat penyimpanan terpusat untuk menyimpan dan mengelola fitur yang digunakan dalam pelatihan model. Penyimpanan fitur mendorong konsistensi dan penggunaan kembali fitur di berbagai model dan proyek. Dengan memiliki sistem khusus untuk manajemen fitur, tim dapat memastikan bahwa mereka menggunakan fitur yang paling relevan dan terbaru.
Pengembangan model adalah fase inti dalam proses ilmu data, yang berfokus pada pembuatan dan penyempurnaan model machine learning. Fase ini dimulai dengan pelatihan model, di mana data yang telah disiapkan digunakan untuk melatih model machine learning menggunakan algoritma dan kerangka kerja yang dipilih. Tujuannya adalah untuk mengajarkan model untuk membuat prediksi atau keputusan yang akurat berdasarkan data yang telah dilatih.
Aspek penting dari pengembangan model adalah versi dan pelacakan eksperimen, yang melibatkan penyimpanan catatan terperinci dari versi model yang berbeda, konfigurasi hyperparameter yang digunakan, dan hasil berbagai eksperimen. Dokumentasi yang teliti semacam itu sangat penting untuk membandingkan model dan konfigurasi yang berbeda, sehingga dapat memfasilitasi identifikasi pendekatan yang paling efektif. Proses ini membantu mengoptimalkan performa model dan memastikan proses pengembangan transparan dan dapat direproduksi.
Setelah tahap pelatihan, evaluasi model dilakukan untuk menilai kinerja model pada data yang tidak terlihat. Evaluasi sangat penting dilakukan untuk memastikan model berkinerja baik dalam skenario dunia nyata. Metrik seperti akurasi, presisi, daya ingat, dan ukuran kelayakan mengukur seberapa baik model memenuhi tujuan proyek. Metrik ini memberikan dasar kuantitatif untuk membandingkan model yang berbeda dan memilih yang terbaik untuk diterapkan. Melalui evaluasi yang cermat, ilmuwan data dapat mengidentifikasi dan mengatasi masalah potensial, seperti bias atau overfitting, yang memastikan bahwa model akhir efektif dan layak.
Membawa model machine learning untuk digunakan melibatkan penerapan model, sebuah proses yang mentransisikan model dari lingkungan pengembangan ke lingkungan produksi di mana model tersebut dapat memberikan nilai nyata. Langkah ini dimulai dengan pengemasan dan penerapan model, di mana model yang telah dilatih dipersiapkan untuk digunakan dan diterapkan ke lingkungan produksi. Lingkungan produksi dapat bervariasi, termasuk platform cloud dan server di lokasi, tergantung kebutuhan dan batasan spesifik proyek. Tujuannya adalah untuk memastikan model dapat diakses dan dapat beroperasi secara efektif dalam pengaturan langsung.
Setelah diterapkan, fokusnya beralih ke penyajian model, yang memerlukan pengiriman API output. Langkah ini harus dijalankan secara andal dan efisien untuk memastikan bahwa pengguna akhir dapat bergantung pada model secara tepat waktu dan akurat, yang sering kali memerlukan sistem yang dirancang dengan baik yang dapat menangani permintaan dalam skala besar dan memberikan respons latensi rendah kepada pengguna.
Manajemen infrastruktur adalah komponen penting lainnya dalam penerapan model.
Manajemen melibatkan pengawasan kerangka kerja perangkat keras dan perangkat lunak yang memungkinkan model berjalan dengan lancar dalam produksi. Teknologi utama dalam domain ini termasuk alat kontainerisasi dan orkestrasi, yang membantu mengelola dan menskalakan model sesuai kebutuhan. Alat-alat ini memastikan bahwa model yang digunakan tangguh dan dapat diskalakan, yang mampu memenuhi tuntutan beban kerja produksi. Melalui penerapan dan manajemen infrastruktur yang cermat, organisasi dapat memaksimalkan kegunaan dan dampak model machine learning mereka dalam aplikasi dunia nyata.
Dalam siklus hidup model machine learning yang diterapkan, kewaspadaan berkelanjutan memastikan efektivitas dan keadilan dari waktu ke waktu. Pemantauan model menjadi landasan dari fase ini, yang melibatkan pengawasan berkelanjutan terhadap kinerja model di lingkungan produksi. Langkah ini membantu mengidentifikasi isu-isu yang muncul, seperti penyimpangan akurasi, bias, dan kekhawatiran seputar keadilan, yang dapat membahayakan kegunaan model atau posisi etis. Pemantauan adalah tentang mengawasi kinerja model saat ini dan mengantisipasi potensi masalah sebelum masalah tersebut meningkat.
Menyiapkan sistem peringatan dan notifikasi yang kuat sangat penting untuk melengkapi upaya pemantauan. Sistem ini berfungsi sebagai mekanisme peringatan dini, yang menandai tanda-tanda penurunan kinerja atau masalah yang muncul dengan model yang digunakan. Dengan menerima peringatan secara tepat waktu, ilmuwan data dan insinyur dapat dengan cepat menyelidiki dan mengatasi masalah ini, sehingga meminimalkan dampaknya terhadap kinerja model dan pengalaman pengguna akhir.
Wawasan yang diperoleh dari pemantauan berkelanjutan dan sistem peringatan menjadi masukan bagi proses pelatihan ulang dan peningkatan model, yang melibatkan pembaruan model dengan data baru atau mengintegrasikan algoritma yang lebih baik untuk menyempurnakan kinerjanya. Pelatihan ulang model bukanlah sekadar tugas satu kali melainkan kebutuhan yang berulang. Data baru dapat mencerminkan perubahan dalam pola atau hubungan yang mendasarinya, para ilmuwan data yang melatih model untuk mengenalinya. Dengan meningkatkan model secara iteratif berdasarkan data terbaru dan kemajuan teknologi, organisasi dapat memastikan bahwa solusi machine learning mereka tetap akurat, adil, dan relevan, sehingga mempertahankan nilainya dari waktu ke waktu. Siklus pemantauan, peringatan, dan peningkatan ini sangat penting untuk menjaga integritas dan keampuhan model machine learning dalam lingkungan dunia nyata yang dinamis.
Menciptakan alur kerja yang efisien dan sederhana memerlukan penerapan beberapa praktik dan alat bantu, di antaranya adalah kontrol versi yang menjadi landasan. Dengan memanfaatkan sistem seperti Git, tim dapat dengan cermat melacak dan mengelola perubahan dalam kode, data, dan model. Membina lingkungan yang kolaboratif memudahkan anggota tim untuk bekerja sama dalam proyek dan memastikan bahwa setiap modifikasi dapat didokumentasikan dan dibatalkan jika diperlukan. Kemampuan untuk kembali ke versi sebelumnya sangat berharga, khususnya jika perubahan baru menimbulkan kesalahan atau mengurangi efektivitas model.
Melengkapi ketelitian teknis dari kontrol versi dan mengintegrasikan alat kolaborasi memungkinkan platform ini untuk meningkatkan komunikasi dan berbagi pengetahuan di antara berbagai pemangku kepentingan yang terlibat dalam pipeline MLOps, termasuk tim ilmu data, insinyur, dan pemangku kepentingan lainnya. Dengan menyederhanakan komunikasi, alat bantu ini membantu menyelaraskan tujuan proyek, berbagi wawasan, dan menyelesaikan masalah dengan lebih efisien, sehingga mempercepat proses pengembangan dan penerapan.
Pada tingkat operasi yang lebih tinggi, prinsip tata kelola ML diutamakan. Ini melibatkan pembuatan dan penegakan kebijakan dan pedoman yang mengatur pengembangan, penyebaran, dan penggunaan model machine learning yang bertanggung jawab. Kerangka kerja tata kelola semacam itu sangat penting untuk memastikan bahwa model dikembangkan dan digunakan secara etis, dengan pertimbangan yang diberikan pada keadilan, privasi, dan kepatuhan terhadap peraturan. Menetapkan strategi tata kelola ML yang kuat sangat penting untuk mengurangi risiko, melindungi dari penyalahgunaan teknologi, dan memastikan bahwa inisiatif machine learning selaras dengan standar etika dan hukum yang lebih luas. Praktik-praktik ini—kontrol versi, alat kolaborasi, dan tata kelola ML—secara kolektif membentuk pusat ekosistem MLOps yang matang dan bertanggung jawab, yang memungkinkan tim untuk memberikan solusi machine learning yang berdampak dan berkelanjutan.
Seluruh proses pipeline ini dirancang untuk berulang, dengan wawasan dari pemantauan dan pengoptimalan yang dimasukkan ke dalam pengembangan model dan mengarah pada peningkatan yang berkelanjutan. Kolaborasi dan tata kelola sangat penting di seluruh siklus hidup untuk memastikan pelaksanaan yang lancar dan penggunaan model TPPU yang bertanggung jawab.
Implementasi yang sukses dan dukungan berkelanjutan dari MLOP membutuhkan kepatuhan pada beberapa praktik terbaik inti. Prioritasnya adalah membangun proses pengembangan ML yang transparan yang mencakup setiap tahap, yang meliputi pemilihan data, pelatihan model, penerapan, pemantauan, dan memasukkan umpan balik untuk perbaikan. Ketika anggota tim memiliki wawasan tentang metodologi ini, hasilnya adalah transisi yang lebih mulus di antara fase-fase proyek, sehingga meningkatkan efisiensi proses pengembangan secara keseluruhan.
Aspek penting dari MLops adalah pembuatan versi dan pengelolaan data, model, dan kode. Dengan mempertahankan versi yang berbeda dari komponen-komponen ini, tim dapat secara efektif mengetahui perubahan dari waktu ke waktu, yang sangat penting untuk memecahkan masalah, memastikan reproduktivitas hasil dan memfasilitasi pengembalian yang lebih mudah jika diperlukan. Pendekatan ini membantu dalam menjaga integritas proses pengembangan dan memungkinkan auditabilitas dalam proyek ML.
Memantau kinerja dan kesehatan model ML sangat penting untuk memastikan bahwa model tersebut terus memenuhi tujuan yang diinginkan setelah diterapkan. Hal ini melibatkan penilaian rutin terhadap penyimpangan model, bias, dan masalah potensial lainnya yang dapat mengganggu efektivitasnya. Dengan secara proaktif mengidentifikasi dan mengatasi masalah ini, organisasi dapat mempertahankan kinerja model yang optimal, memitigasi risiko, dan beradaptasi dengan perubahan kondisi atau umpan balik.
Pipeline CI/CD memainkan peran penting dalam mengotomatisasi dan merampingkan fase pembangunan, pengujian, dan penyebaran model ML. Menerapkan pipeline CI/CD tidak hanya meningkatkan konsistensi dan efisiensi di seluruh proyek machine learning, tetapi juga mempercepat siklus penyampaian, sehingga tim dapat menghadirkan inovasi ke pasar dengan lebih cepat dan dengan kepercayaan diri yang lebih tinggi dalam keandalan solusi ML mereka.
Kendati AI generatif (GenAI) berpotensi memengaruhi MLOps, AI ini merupakan bidang yang masih baru dan efek konkretnya masih terus dieksplorasi dan dikembangkan. GenAI dapat meningkatkan alur kerja MLOps dengan mengotomatiskan tugas-tugas padat karya seperti pembersihan dan persiapan data, yang berpotensi meningkatkan efisiensi dan memungkinkan ilmuwan dan insinyur data untuk berkonsentrasi pada aktivitas yang lebih strategis. Selain itu, penelitian yang sedang berlangsung terhadap GenAI dapat memungkinkan pembuatan dan evaluasi model machine learning secara otomatis, yang menawarkan jalur untuk pengembangan dan penyempurnaan yang lebih cepat. Namun, masalah transparansi dan bias model belum sepenuhnya ditangani.
Mengintegrasikan GenAI ke dalam MLOPS bukan tanpa tantangan juga. Memastikan model dapat ditafsirkan dan dipercaya adalah perhatian utama, karena memahami bagaimana model sampai pada keputusan mereka dan memiliki kemampuan untuk mengurangi bias sangat penting untuk pengembangan AI yang bertanggung jawab. Meskipun GenAI menghadirkan peluang yang menarik bagi MLOps, GenAI juga membawa isu-isu penting yang membutuhkan eksplorasi menyeluruh dan solusi yang bijaksana ke permukaan.
Model Bahasa Besar (Large Language Models atau LLMs) adalah model machine learning tingkat lanjut yang membutuhkan proses pelatihan dan penerapan khusus, sehingga metodologi MLOps sangat penting untuk manajemen siklus hidupnya.
MLOps merampingkan pengembangan LLM dengan mengotomatiskan persiapan data dan tugas pelatihan model, yang memastikan pembuatan versi dan manajemen yang efisien untuk reproduktivitas yang lebih baik. Proses MLOps meningkatkan proses pengembangan, penerapan, dan pemeliharaan LLM, yang mengatasi tantangan seperti bias dan memastikan keadilan dalam hasil model.
Selain itu, LLM menawarkan manfaat potensial bagi praktik MLOps, termasuk otomatisasi dokumentasi, bantuan dalam tinjauan kode, dan peningkatan pra-pemrosesan data. Kontribusi ini dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi dan efektivitas alur kerja MLOPS.
Ada tiga tingkat implementasi MLOps. Setiap tingkat merupakan kemajuan menuju kematangan otomatisasi yang lebih besar dalam suatu organisasi.
Di sinilah sebagian besar organisasi memulai. Model digunakan secara manual dan dikelola secara individu, sering kali oleh ilmuwan data. Pendekatan ini tidak efisien, rentan terhadap kesalahan dan sulit untuk ditingkatkan seiring pertumbuhan proyek. Bayangkan membangun dan menerapkan model seperti menyusun perabot satu per satu–lambat, membosankan, dan rentan terhadap kesalahan.
Pengenalan otomatisasi. Skrip atau pipeline CI/CD dasar menangani tugas-tugas penting seperti pra-pemrosesan data, pelatihan model, dan penerapan. Level ini menghadirkan efisiensi dan konsistensi, mirip dengan memiliki kit furnitur yang sudah dibor sebelumnya–lebih cepat dan tidak mudah terjadi kesalahan, tetapi fiturnya kurang lengkap.
Pipeline ML telah terintegrasi dengan lancar dengan pipeline CI/CD yang ada. Level ini memungkinkan integrasi, pengiriman, dan penerapan model berkelanjutan, yang menjadikan proses lebih lancar dan lebih cepat. Anggap saja seperti memiliki kit perakitan furnitur dengan instruksi yang jelas–kini Anda dapat melakukan iterasi yang efisien dan cepat.
Tingkat ini membawa hal-hal lebih jauh, yang menggabungkan fitur-fitur seperti pemantauan berkelanjutan, pelatihan ulang model, dan kemampuan rollback otomatis. Kolaborasi, kontrol versi, dan tata kelola juga menjadi aspek penting. Bayangkan memiliki sistem furnitur pintar yang secara otomatis memantau keausan, memperbaiki dirinya sendiri dan bahkan memperbarui perangkat lunaknya yang sepenuhnya dioptimalkan dan kuat, seperti lingkungan MLOps yang matang.
Mencapai level MLOps tertinggi tidak selalu diperlukan atau praktis. Tingkat optimal untuk organisasi Anda tergantung pada kebutuhan dan sumber daya spesifiknya. Namun, memahami level ini membantu Anda menilai keadaan Anda saat ini dan mengidentifikasi area untuk peningkatan dalam perjalanan MLOps Anda–jalur Anda menuju pembangunan lingkungan machine learning yang efisien, andal, dan dapat diskalakan.
Pada akhirnya, MLOps mewakili pergeseran dalam cara organisasi mengembangkan, menerapkan, dan mengelola model machine learning, menawarkan kerangka kerja yang komprehensif untuk merampingkan seluruh siklus machine learning. Dengan menumbuhkan lingkungan kolaboratif yang menjembatani kesenjangan antara ilmuwan data, insinyur ML, dan profesional TI, MLOps memfasilitasi produksi solusi bertenaga ML yang efisien.
Ini memastikan bahwa data dioptimalkan untuk sukses di setiap langkah, mulai dari pengumpulan data hingga aplikasi dunia nyata. Dengan penekanannya pada peningkatan berkelanjutan, MLOps memungkinkan adaptasi model yang gesit terhadap data baru dan persyaratan yang terus berkembang, memastikan akurasi dan relevansinya yang berkelanjutan. Dengan menerapkan praktik MLOps di berbagai industri, bisnis dapat membuka potensi penuh dari machine learning, mulai dari meningkatkan rekomendasi e-commerce hingga meningkatkan deteksi penipuan dan lainnya.
Keberhasilan MLOps bergantung pada strategi yang terdefinisi dengan baik, perangkat teknologi yang tepat, dan budaya yang menghargai kolaborasi dan komunikasi.
Terapkan dan sematkan AI dengan mudah di seluruh bisnis Anda, kelola semua sumber data, dan percepat alur kerja AI yang bertanggung jawab—semuanya dalam satu platform.
Sinkronisasi DevOps dan ModelOps untuk membangun dan menskalakan model AI di hampir semua cloud.
Jelajahi tiga kategori utama machine learning, pelajari cara kerja machine learning dan berbagai cara penggunaannya.
Pengenalan mendalam tentang algoritme machine learning, menjelaskan apa itu algoritma, jenis-jenisnya, dan bagaimana algoritma tersebut digunakan di berbagai industri.
Ketahui bagaimana pipeline machine learning dapat merampingkan alur kerja, meningkatkan efisiensi, dan membuka potensi tersembunyi dalam model ML.