Kdy použít MLOps pro IoT Edge?
Také vám poradíme, jak se rozhodnout, jestli se MLOps pro IoT Edge hodí pro vaše aplikace strojového učení. K analýze vhodnosti použijeme následující kritéria:
Aspekty spolupráce
MLOps umožňuje odborníkům na práci s daty a vývojářům používat ke spolupráci stejné procesy, jaké nabízí DevOps. Většina týmů potřebuje MLOps ke spolupráci a zvýšení tempa při vývoji a nasazení modelu. I v malém týmu (třeba pět vývojářů) pomáhá MLOps podpořit vhodné technické postupy a přispívá k budoucí prodejnosti modelu.
Frekvence aktualizace modelu
Jak často potřebujete v ostrém provozu aktualizovat modely? Pokud váš model vyžaduje časté aktualizace, protože se data rychle mění, měli byste uvažovat o sadě MLOps kvůli automatizaci procesu opětovného trénování modelu.
Důležité informace o IoT
Používáte IoT Edge na různých zařízeních IoT a potřebujete na hraniční zařízení nasazovat modely strojového učení a aktualizovat je? Pro takové řešení se MLOps pro IoT Edge hodí.
Aspekty zabezpečení
Kanál buildu v Azure DevOps je možné škálovat pro aplikace libovolné velikosti. MLOps se hodí pro řešení, které je potřeba v budoucnosti škálovat.
Důležité informace o nákladech
Pro opensourcové a malé projekty do pěti uživatelů je Azure DevOps zdarma, ale pro větší týmy je potřeba koupit plán podle počtu uživatelů. V této architektuře určují výši nákladů služby Compute, ale vždy záleží na konkrétním případu použití. Proto je potřeba zkoumat náklady v souvislosti s daným případem použití.
Požadavky na data zásad správného řízení
MLOps zaznamenává data zásad správného řízení pro kompletní sestavení a nasazení modelu. Tato data můžou pomoct s interpretovatelností, dodržováním právních předpisů a audity.
Stupeň automatizace potřebné pro životní cyklus ML
Automatizaci umožňují různé komponenty MLOps (například CI/CD). MlOps může společně automatizovat kompletní procesy.