Keuntungan Meningkatkan Pipeline Pembelajaran Mesin Untuk DevOps?

Sumber Gambar: AlgoWorks

Pipeline Machine Learning memiliki semua potensi untuk menjadi alat utama yang diperlukan untuk prosedur komputasi, penilaian, dan pengambilan keputusan di DevOps.

Melalui peningkatan saluran pembelajaran mesin, tim DevOps dapat mengembangkan prosedur lengkap pengembangan, pengiriman, penerapan, dan organisasi untuk layanan pengembangan aplikasi seluler.

Mempercepat alur pembelajaran mesin dapat meningkatkan kinerja dan menyederhanakan semua operasi bisnis untuk DevOps. Para ahli mendefinisikan berbagai keuntungan dari mempercepat alur pembelajaran mesin, terutama untuk DevOps.

Keuntungan Pipeline Pembelajaran Mesin Untuk DevOps

1. Kolaborasi Mudah Antar Tim

Peningkatan substansial dalam visibilitas dan aksesibilitas untuk semua anggota tim menghasilkan kolaborasi yang mudah di seluruh tim.

Microsoft Azure memungkinkan Kamu membuat alur pembelajaran mesin yang terlihat oleh semua anggota tim yang mengerjakan proyek. Menggunakan pengembang Python dapat membuat saluran pembelajaran mesin yang sangat transparan dan interaktif melalui notebook Jupiter.

2. Penyederhanaan Alur Kerja

Sekarang Kamu dapat dengan mudah membuat template pipeline untuk skenario umum dan menerapkannya secara akurat ke titik akhir REST. Prosedur ini dapat membantu Kamu menjadwalkan pekerjaan penilaian batch atau pelatihan ulang.

Peningkatan pipeline pembelajaran mesin menghasilkan konstruksi penting untuk pengurutan bersama dengan memparalelkan langkah-langkah yang ada di pipeline Kamu saat tidak ada kasus ketergantungan data.

Kamu sekarang hanya diminta untuk menjalankan kembali langkah-langkah yang Kamu perlukan bersama dengan mengutak-atik dan menguji alur kerja Kamu saat menjalankan ulang pipeline. Alur kerja melalui DevOps terlihat jelas menggunakan pipeline machine learning yang dipercepat.

3. Sentralisasi Manajemen

Meningkatkan pemanfaatan saluran pembelajaran mesin memungkinkan DevOps melacak model dengan mudah, riwayat versinya, artefaknya bersama dengan garis keturunannya yang mengarah ke sentralisasi. Beberapa model seperti Microsoft Azure memungkinkan Kamu untuk dengan mudah mengirimkan dan melacak setiap pipeline yang dijalankan.

Ini berarti Kamu dapat dengan mudah mengelola semua data dan skrip secara terpisah yang menghasilkan peningkatan produktivitas.

Dengan demikian semua prosedur seperti perhitungan target, pelacakan metrik bersama dengan pemantauan semua data disederhanakan yang mengarah ke manajemen yang sangat terpusat.

4. Pelacakan Eksperimen Sederhana

Peningkatan produktivitas dengan memungkinkan pengelolaan model yang diterapkan di cloud dan pelacakan eksperimen menunjukkan manfaat bagi kemampuan DevOps untuk pembelajaran mesin.

Pembuatan beberapa ruang kerja atau tempat kerja umum yang dapat dibagikan oleh banyak orang akan memudahkan pelacakan semua eksperimen, pelatihan berjalan, termasuk log, metrik, keluaran, dan cuplikan skrip.

Rate this post
Share Jika Bermanfaat Ya 🙂

Leave a Comment