परिचय
व्यवसायों के लिए मशीन लर्निंग (ML) मॉडल का उपयोग करके डेटा की भविष्य कहनेवाला शक्ति का लाभ उठाना तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है। हालांकि, 60 प्रतिशत ML मॉडल कभी प्रोडक्शन में नहीं पहुंचते। ये मॉडल अक्सर इच्छित परिणाम देने में विफल होते हैं क्योंकि लोगों, प्रक्रियाओं, और प्लेटफार्मों में बदलाव के अपर्याप्त विचार के कारण एक उत्तरदायी, चुस्त प्रौद्योगिकी वातावरण में प्रभावी ढंग से संचालित करने के लिए आवश्यक हैं। नया Rackspace ML Operations Foundations ऑफरिंग (MLOps), Rackspace Technology Model Factory Framework द्वारा संचालित, आपके डेटा परिदृश्य को नया करने में मदद कर सकता है, भले ही आपके पास ML मॉडल को कुशलतापूर्वक प्रोडक्शन में ले जाने के लिए सभी तकनीकी विशेषज्ञता न हो।
Rackspace Technology ने हमारे Model Factory Framework को ओपन सोर्स टूल्स के साथ बनाया है जो मॉडल के तेजी से विकास, प्रशिक्षण, स्कोरिंग, और डिप्लॉयमेंट को सक्षम करते हैं। हम Model Factory Framework के चारों ओर अनुकूलन के माध्यम से विशिष्ट वर्कफ्लो और व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए MLOps समाधान को अनुकूलित कर सकते हैं। Rackspace क्लाउड की नवीन क्षमताओं का लाभ उठाकर ग्राहकों को नए राजस्व धाराएं बनाने, दक्षता बढ़ाने, और अविश्वसनीय अनुभव प्रदान करने में मदद करता है। Rackspace टीमें उद्योग की सर्वोत्तम प्रथाओं और डेटा माइग्रेशन, डेटा इंजीनियरिंग, डेटा साइंस, ML, और संचालन में विशेषज्ञता की एक विस्तृत श्रृंखला को नियोजित करती हैं ताकि आपके डेटा को नवाचार के लिए एक उपकरण में बदलने में मदद मिल सके।
सुविधाएं और लाभ
आपकी डेटा साइंस टीमों के लिए मानकीकृत मॉडल डेवलपमेंट वातावरण: किसी भी ML फ्रेमवर्क के लिए समर्थन के साथ मॉडल विकसित करने के लिए आपकी डेटा साइंस और इंजीनियरिंग टीमों की अनुमति देता है।
विकास, गुणवत्ता आश्वासन (QA), और प्रोडक्शन वातावरण में स्वचालित मॉडल डिप्लॉयमेंट: हाइपर-स्केल क्लाउड ऑटोमेशन का लाभ उठाकर मॉडल को विकास से डिप्लॉयमेंट तक तेजी से ले जाता है, जबकि उच्च उपलब्धता, स्केलेबिलिटी, विश्वसनीयता, और लागत प्रबंधन की प्रोडक्शन-तैयार आवश्यकताओं को संबोधित करता है।
मॉडल और भविष्यवाणियों की पुनरुत्पादन क्षमता: विभिन्न वातावरण में डिप्लॉय करते समय मॉडल संस्करण और हाइपर-पैरामीटर्स को ट्रैक करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि विकास में मॉडल प्रदर्शन प्रोडक्शन में मॉडल प्रदर्शन से मेल खाता है।
निदान, प्रदर्शन निगरानी, और मॉडल ड्रिफ्ट को संबोधित करने के लिए टूल्स: डेटा साइंस टीमों को मॉडल ड्रिफ्ट, डीबगिंग और समस्या निवारण के लिए मॉडल प्रदर्शन, और पाइपलाइन प्रबंधन को संबोधित करने के लिए टूल प्रदान करता है।
शासन और नियामक अनुपालन के लिए मॉडल व्याख्यात्मकता: मॉडल, डेटा, और पैरामीटर्स को ट्रैक करके ऑडिटर्स को दिखाएं कि आपने उचित प्रोटोकॉल का उपयोग किया।
सहयोग के लिए प्लेटफॉर्म: ML वर्कफ्लो के साथ DevOps टूल्स और प्रक्रियाओं को जोड़ता है। टीमें जटिल मॉडल और पाइपलाइन विकसित करने और मॉडल प्रगति को विभिन्न विकास चरणों से प्रोडक्शन तक, संबंधित संस्करणों, एनोटेशन, और इतिहास के साथ प्रबंधित करने के लिए मिलकर काम कर सकती हैं।
त्वरित ROI: प्रोडक्शन में मॉडल के उपयोग को तेज करें और भुगतान-केवल-उपयोग मॉडल के साथ स्वचालित क्लाउड-आधारित ML जीवनचक्र प्रबंधन समाधान के लाभों का एहसास करें। इस सुविधा में आपके कंप्यूट संसाधनों की निगरानी और अनुकूलन में मदद करने के लिए टूल और सेवाएं शामिल हैं।
निष्कर्ष
MLOps के साथ, Rackspace आपको सामान्य 25+ चरण जीवनचक्र को 10 चरणों या उससे कम तक कम करने में मदद कर सकता है। यह दक्षता आपको मॉडल को प्रोडक्शन में बहुत तेजी से संचालन में लाने की अनुमति देती है।
Model Factory Framework CI/CD फॉर डेटा साइंस और विकास, QA, और प्रोडक्शन के लिए स्वचालित वर्कफ्लो के माध्यम से प्रोडक्शन और विकास में कई ML मॉडल के लिए समर्थन सक्षम करता है। Rackspace विशेषज्ञ प्रासंगिक सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करते हुए इस सेवा को आपके विशिष्ट वर्कफ्लो और व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप बनाते हैं।
