Когда следует использовать MLOps для IoT Edge?

  • 6 мин

Здесь мы обсудим, как можно решить, подходит ли MLOps для IoT Edge конкретным приложениям машинного обучения. Мы проанализируем пригодность на основе следующих критериев.

Рекомендации по совместной работе

MLOps позволяет специалистам по обработке и анализу данных работать совместно с помощью одних и тех же процессов DevOps. Следовательно, большинству команд требуется MLOps для совместной работы и повышения темпа разработки и развертывания модели. Даже если команда невелика (скажем, состоит из пяти разработчиков), MLOps может способствовать использованию эффективных методик разработки и будущим продажам.

Частота обновления модели

как часто требуется обновлять модели в рабочей среде? Если данные быстро изменяются, а модель требует частого обновления, следует подумать об MLOps, поскольку MLOps может автоматизировать процесс переобучения модели.

Рекомендации по IoT

вы используете IoT Edge на нескольких устройствах Интернета вещей, где требуется развернуть и обновить модели машинного обучения на устройствах Edge? MLOps для IoT Edge подходит для этого решения.

Вопросы масштабируемости

конвейер сборки в Azure DevOps можно масштабировать для приложений любого размера. Таким образом, MLOps подходит для решений, которым необходима масштабируемость в будущем.

Рекомендации по затратам

Azure DevOps предоставляется бесплатно для проектов с открытым исходным кодом и небольших проектов не более чем с пятью пользователями, но для больших групп требуется план покупки, в зависимости от числа пользователей. В зависимости от варианта использования среда выполнения вычислений, это наиболее существенный фактор стоимости в этой архитектуре. В зависимости от варианта использования следует проанализировать затраты.

Требования к данным системы управления

MLOps записывает данные управления для комплексной сборки и развертывания модели. Эти данные могут помочь в интерпретации, соответствия нормативным требованиям и аудитам.

Степень автоматизации, необходимая для жизненного цикла машинного обучения

различные компоненты MLOps включают в себя автоматизацию (например, CI/CD). В совокупности MLOps может автоматизировать комплексные процессы.