Globalny rynek MLOps (Operacje uczenia maszynowego), rozwiązania, które pomagają naukowcom danych uprościć i zoptymalizować procesy wdrażania uczenia maszynowego, będzie miało średni roczny wzrost wynoszący prawie 45% do 2030 roku. Prognoza została przygotowana przez firmę badawczą Valuates Reports, który szacuje skok w wycenie segmentu o 186 USD,4 miliony, osiągnięte w 2023, za 3 USD.6 bi. Jedną z głównych przyczyn ocieplenia tego rynku może być skrócenie czasu potrzebnego na opracowanie modeli predykcyjnych. Ocena należy do Carlosa Relvasa, Główny naukowiec danych w Datarisk, firma specjalizująca się w wykorzystaniu sztucznej inteligencji do generowania wartości w koncepciedecyzja jako usługa
Według niego, aby rozwijać podobne systemy z wykorzystaniem tradycyjnych metod, organizacje zajmują średnio od dwóch do trzech tygodni, w zależności od złożoności sektora.
"W przeciwnym razie", korzystając z MLOps, data scientist może zautomatyzować cały proces tworzenia. Najpierw przeprowadza całą część szkolenia modelu za pomocą automatycznego uczenia maszynowego, które testuje algorytmy, aby sprawdzić, który z nich działa najlepiej. W tej chwili, naukowiec również potrafi, jeśli chcesz, przesłać kod, który już ma własny i zapisać wszystkie dokumenty oraz wszystkie kody, zapewniając tym samym ochronę dokumentacji wszystkich baz danych. Sukces MLOps wynika z faktu, że eliminuje on wszystkie te etapy, a sam twórca modelu jest odpowiedzialny i ma wszystko, co potrzebne, aby przejść od początku do końca projektu, twierdzi
W 2024, Datarisk wprowadził na rynek rozwiązanie MLOps skoncentrowane na obsłudze firm będących liderami w takich dziedzinach jak udzielanie kredytów, ryzyko oszustw, skłonność do zmiany pracy, produktywność w rolnictwie, między innymi. Tylko w pierwszej połowie tego roku, narzędzie zostało wykorzystane do przeprowadzenia ponad 10 milionów zapytań i, wśród korzyści uzyskanych przez użytkowników tej technologii, jednym z największych wyróżnień była właśnie redukcja czasu. Z MLOps startupu, średni czas trzech tygodni spadł do kwestii godzin
Carlos Relvas wyjaśnia również, że, po tym, jak to pierwsze szkolenie jest zbudowane, wchodzi druga etapa w ramach samej platformy MLOps Datarisk, która jest częścią, w której naukowiec może automatycznie, on sam, stworzyć API, aby model mógł być używany w zewnętrznych środowiskach. Trzeci etap, według niego, to zarządzanie rozwiązaniem. Na tym etapie, celem jest zapewnienie, że ten model, który został opracowany, wytrenowany i jest używany, nadal osiągając dobrą wydajność w czasie. Narzędzie potrafi monitorować zarówno użycie swoich aplikacji, jak i działanie interfejsów API, aby zapewnić, że wszystko działa zgodnie z planem, ale także umożliwić ocenę jakości modelu. Rozwiązanie umożliwia weryfikację, na przykład, czy istnieje jakaś zmienna, która zmieniała się w czasie i wysyła powiadomienia do użytkownika końcowego, jeśli model traci wydajność, twierdzi
Receptywność rynku i prospekcje, które Datarisk przeprowadził, pozwalają firmie prognozować wzrost przekraczający pięciokrotność wykorzystania tego rozwiązania do końca 2025 roku
Współzałożyciel i dyrektor generalny Datarisk, Jhonata Emerick, wyjaśnia, że stając się pionierem w oferowaniu rozwiązań w koncepcji MLOps w Brazylii, startup wdraża strategię dojrzewania i doskonalenia swoich głównych tez biznesowych. Rozumiemy głębiej potrzeby rynku i teraz jesteśmy gotowi oferować rozwiązania, które w sposób absolutnie istotny przekształcą rzeczywistość nauki o danych w kraju, mówi
Zgodnie z Emerickiem, w szczególnym przypadku opracowywania modeli predykcyjnych, rozwiązania MLOps pojawiają się jako odpowiedź na powolne procesy wewnętrzne zaprojektowane w czasach, gdy firmy nie musiały zarządzać obszarem danych z taką zwinnością, jakiej wymaga się obecnie
Zazwyczaj stosuje się systemy kolejek IT, w których obszar data science kończy tworzenie modelu i przekazuje go do obszaru inżynierii w celu stworzenia API. To, z kolei, to zajmie znaczną ilość czasu, aby zrobić swoją część, kiedy więc projekt przejdzie do zespołu silnika kredytowego, na przykład, aby w końcu wdrożył to API, co to doprowadzi do innych terminów. Wynik jest taki, że, kiedy model jest wdrażany, sytuacja jest już inna. Dlatego rozwiązanie MLOps staje się tak skuteczne w zakresie optymalizacji, konkluduj
