MLOps v2 consentirà ai professionisti dell’IA di implementare un ciclo di vita di Machine Learning standardizzato e unificato end-to-end, scalabile su più spazi di lavoro.
Microsoft ha recentemente annunciato la versione Beta n. 2 di MLOps v2 per semplificare il flusso di lavoro MLOps con acceleratori di soluzioni unificati disponibili nel repository GitHub. La versione completa è prevista per luglio 2022.
MLOps v2 consentirà ai professionisti dell’IA di implementare un ciclo di vita di Machine Learning standardizzato e unificato end-to-end, scalabile su più spazi di lavoro. Astraendo l’infrastruttura agnostica in un ciclo esterno, il cliente può concentrarsi sullo sviluppo del ciclo interno dei propri casi d’uso. MLOps v2 è un insieme di flussi di lavoro che intende fungere da punto iniziale per l’implementazione di MLOps in Azure.
MLOps v2 fornisce un approccio basato su modelli per il processo di Data Science end-to-end e si concentra sulla promozione dell’efficienza in ogni fase. Attualmente, la lotta generale dei clienti è la creazione di un motore MLOps end-to-end a causa di vincoli di risorse, tempo e competenze.
Uno dei problemi principali è che spesso occorre molto tempo per avviare un nuovo progetto di Data Science. MLOps v2 fornisce modelli che possono essere riutilizzati per stabilire un “Cookie-Cutter-Approach” per il processo di bootstrap per abbreviare il processo da giorni a ore o minuti. Il processo di bootstrap racchiude le decisioni chiave di MLOps come i componenti del repository, la struttura del repository, il collegamento tra lo sviluppo del modello e l’implementazione del modello e le scelte tecnologiche per ogni fase del processo di Data Science.
Il modello architettonico di MLOps v2 è costituito da quattro elementi modulari che rappresentano le fasi del ciclo di vita di MLOps per un determinato scenario di data science, le relazioni e il flusso di processo tra tali elementi e le persone associate alla proprietà di tali elementi.
Acceleratore di soluzioni
L’acceleratore di soluzioni fornisce un approccio end-to-end modulare per MLOps in Azure basato su architetture di pattern. Poiché ogni organizzazione è unica, spesso le soluzioni dovranno essere personalizzate per soddisfare le esigenze dell’organizzazione.
Gli obiettivi dell’acceleratore di soluzioni sono:
Semplicità
Modularità
Ripetibilità
Collaborazione
Prontezza aziendale
MLOps v2 è la soluzione MLOps di fatto per Microsoft in avanti. In linea con lo sviluppo di Azure Machine Learning v2, MLOps v2 offre a te e ai tuoi clienti la flessibilità, la sicurezza, la modularità, la facilità d’uso e la scalabilità per passare rapidamente al prodotto con l’IA. MLOps v2 non solo unifica le operazioni di machine learning in Microsoft, ma stabilisce nuovi standard innovativi per qualsiasi carico di lavoro di intelligenza artificiale.
