एमएलऑप्स और मॉडल डिप्लॉयमेंट पाइपलाइनों के लिए एक व्यापक मार्गदर्शिका, जिसमें वैश्विक एआई पहलों के लिए सर्वोत्तम प्रथाएं, उपकरण, स्वचालन, निगरानी और स्केलिंग शामिल हैं।
एमएलऑप्स: वैश्विक सफलता के लिए मॉडल डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन में महारत हासिल करना
आज की डेटा-संचालित दुनिया में, मशीन लर्निंग (ML) मॉडल विभिन्न उद्योगों और भौगोलिक क्षेत्रों में व्यावसायिक कार्यों के लिए तेजी से अभिन्न अंग बनते जा रहे हैं। हालाँकि, एक मॉडल बनाना और प्रशिक्षित करना केवल पहला कदम है। एमएल का वास्तविक मूल्य महसूस करने के लिए, संगठनों को उत्पादन में इन मॉडलों को प्रभावी ढंग से तैनात, मॉनिटर और प्रबंधित करना होगा। यहीं पर एमएलऑप्स (मशीन लर्निंग ऑपरेशंस) आता है। एमएलऑप्स प्रथाओं का एक समूह है जिसका उद्देश्य एमएल जीवनचक्र को स्वचालित और सुव्यवस्थित करना है, मॉडल विकास से लेकर तैनाती और निगरानी तक, विश्वसनीय और स्केलेबल एआई समाधान सुनिश्चित करना। यह व्यापक मार्गदर्शिका एमएलऑप्स के महत्वपूर्ण पहलू पर प्रकाश डालेगी: मॉडल डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन।
मॉडल डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन क्या हैं?
एक मॉडल डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन एक स्वचालित वर्कफ़्लो है जो एक प्रशिक्षित एमएल मॉडल लेता है और इसे एक उत्पादन वातावरण में तैनात करता है जहाँ इसका उपयोग भविष्यवाणियां या अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। ये पाइपलाइन यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं कि मॉडल को जल्दी, विश्वसनीय और सुसंगत रूप से तैनात किया जाए। इनमें परस्पर जुड़े चरणों की एक श्रृंखला शामिल है, जो अक्सर निरंतर एकीकरण और निरंतर वितरण (सीआई/सीडी) सिद्धांतों के माध्यम से स्वचालित होती है।
इसे अपने एमएल मॉडल के लिए एक असेंबली लाइन के रूप में सोचें। भौतिक उत्पादों को इकट्ठा करने के बजाय, यह असेंबली लाइन आपके मॉडल को वास्तविक दुनिया में उपयोग के लिए तैयार करती है। पाइपलाइन में प्रत्येक चरण मूल्य जोड़ता है, यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल इष्टतम और विश्वसनीय रूप से प्रदर्शन करने के लिए तैयार है।
मॉडल डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन क्यों महत्वपूर्ण हैं?
मजबूत मॉडल डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन को लागू करने से कई प्रमुख लाभ मिलते हैं:
- बाज़ार में तेज़ी से समय: डिप्लॉयमेंट प्रक्रिया को स्वचालित करने से मॉडलों को उत्पादन में लाने में लगने वाला समय काफी कम हो जाता है, जिससे व्यवसायों को बदलते बाज़ार की स्थितियों पर तुरंत प्रतिक्रिया देने और प्रतिस्पर्धी लाभ प्राप्त करने में मदद मिलती है।
- बेहतर मॉडल विश्वसनीयता: मानकीकृत पाइपलाइन यह सुनिश्चित करती हैं कि मॉडल लगातार तैनात किए जाते हैं, जिससे त्रुटियों का जोखिम कम होता है और उत्पादन में उनकी विश्वसनीयता में सुधार होता है।
- बढ़ी हुई स्केलेबिलिटी: स्वचालित पाइपलाइन मॉडलों को बढ़ते वर्कलोड और डेटा वॉल्यूम को संभालने के लिए स्केल करना आसान बनाती हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि वे बढ़ते व्यवसाय की मांगों को पूरा कर सकते हैं।
- घटाए गए परिचालन लागत: स्वचालन मैनुअल हस्तक्षेप की आवश्यकता को कम करता है, परिचालन लागत को कम करता है और डेटा वैज्ञानिकों को अधिक रणनीतिक कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त करता है।
- बेहतर मॉडल शासन: पाइपलाइन संस्करण नियंत्रण, ऑडिट ट्रेल और सुरक्षा नीतियों को लागू करती हैं, जिससे मॉडल शासन और अनुपालन में सुधार होता है।
- सरलीकृत रोलबैक: डिप्लॉयमेंट के बाद किसी समस्या के मामले में, स्वचालित पाइपलाइन पिछले मॉडल संस्करणों पर त्वरित और आसान रोलबैक की अनुमति देती हैं।
मॉडल डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन के प्रमुख घटक
एक विशिष्ट मॉडल डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन में निम्नलिखित प्रमुख घटक होते हैं:1. मॉडल प्रशिक्षण और सत्यापन
यह वह जगह है जहां एमएल मॉडल विकसित, प्रशिक्षित और ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके मान्य किया जाता है। इस प्रक्रिया में शामिल हैं:
- डेटा तैयारी: प्रशिक्षण के लिए डेटा को साफ करना, बदलना और तैयार करना। इसमें फीचर इंजीनियरिंग, लापता मानों को संभालना और संख्यात्मक विशेषताओं को स्केल करना शामिल हो सकता है।
- मॉडल चयन: हाथ में समस्या और डेटा की विशेषताओं के आधार पर उपयुक्त एमएल एल्गोरिदम चुनना।
- मॉडल प्रशिक्षण: तैयार डेटा का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करना और उसके प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए उसके हाइपरपैरामीटर को ट्यून करना।
- मॉडल सत्यापन: यह सुनिश्चित करने के लिए एक अलग सत्यापन डेटासेट पर मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना कि यह बिना देखे गए डेटा के लिए अच्छी तरह से सामान्यीकरण करता है। सामान्य मीट्रिक में सटीकता, परिशुद्धता, रिकॉल, F1-स्कोर और AUC (वक्र के अंतर्गत का क्षेत्र) शामिल हैं।
उदाहरण: एक वैश्विक ई-कॉमर्स कंपनी अपने पिछले खरीद इतिहास और ब्राउज़िंग व्यवहार के आधार पर उपयोगकर्ताओं को उत्पाद सुझाने के लिए एक अनुशंसा इंजन को प्रशिक्षित कर सकती है। डेटा तैयारी चरण में विभिन्न स्रोतों से उपयोगकर्ता डेटा को साफ करना और बदलना शामिल होगा, जैसे कि वेबसाइट लॉग, लेनदेन डेटाबेस और मार्केटिंग अभियान। मॉडल सत्यापन चरण यह सुनिश्चित करेगा कि सिफारिशें विभिन्न देशों में विभिन्न उपयोगकर्ता खंडों के लिए प्रासंगिक और सटीक हैं।
2. मॉडल पैकेजिंग
एक बार मॉडल को प्रशिक्षित और मान्य करने के बाद, इसे एक ऐसे प्रारूप में पैकेज करने की आवश्यकता होती है जिसे आसानी से तैनात और सेवा दी जा सके। इसमें आमतौर पर शामिल हैं:
- सीरियलाइज़ेशन: प्रशिक्षित मॉडल को एक फ़ाइल स्वरूप (जैसे, पिकल, पीएमएमएल, ओएनएनएक्स) में सहेजना जिसे आसानी से लोड और उपयोग किया जा सकता है एक सेवा अनुप्रयोग द्वारा।
- निर्भरता प्रबंधन: मॉडल चलाने के लिए आवश्यक सभी आवश्यक निर्भरताओं (उदाहरण के लिए, लाइब्रेरी, फ्रेमवर्क) की पहचान करना और पैकेज करना। यह Pip, Conda, या Docker जैसे टूल का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है।
- कंटेनरीकरण: एक डॉकर कंटेनर बनाना जो मॉडल, उसकी निर्भरताओं और एक सेवा अनुप्रयोग (उदाहरण के लिए, Flask, FastAPI) को समाहित करता है। कंटेनरीकरण यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल को विभिन्न वातावरणों में लगातार तैनात किया जा सकता है।
उदाहरण: एक वित्तीय संस्थान एक धोखाधड़ी का पता लगाने वाला मॉडल विकसित कर रहा है, मॉडल और उसकी निर्भरताओं को एक डॉकर कंटेनर में पैकेज कर सकता है। यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल को ऑन-प्रिमाइसेस सर्वर और क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म दोनों पर लगातार तैनात किया जा सकता है, जो अंतर्निहित बुनियादी ढांचे की परवाह किए बिना।
3. मॉडल सत्यापन और परीक्षण (प्रशिक्षण के बाद)
मॉडल को उत्पादन में तैनात करने से पहले, यह सुनिश्चित करने के लिए गहन सत्यापन और परीक्षण करना महत्वपूर्ण है कि यह आवश्यक प्रदर्शन और गुणवत्ता मानकों को पूरा करता है। इसमें शामिल हो सकता है:
- यूनिट परीक्षण: मॉडल और उसके सेवा अनुप्रयोग के व्यक्तिगत घटकों का परीक्षण यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे सही ढंग से कार्य करते हैं।
- एकीकरण परीक्षण: पाइपलाइन के विभिन्न घटकों के बीच परस्पर क्रिया का परीक्षण यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे एक साथ निर्बाध रूप से काम करते हैं।
- लोड परीक्षण: विभिन्न लोड स्थितियों के तहत मॉडल के प्रदर्शन का परीक्षण यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह अपेक्षित ट्रैफ़िक वॉल्यूम को संभाल सकता है।
- ए/बी परीक्षण: उपयोगकर्ताओं के एक सबसेट के लिए मॉडल के विभिन्न संस्करणों को तैनात करना और यह निर्धारित करने के लिए उनके प्रदर्शन की तुलना करना कि कौन सा संस्करण सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है।
उदाहरण: एक राइड-शेयरिंग कंपनी राइड की मांग की भविष्यवाणी के लिए दो अलग-अलग मॉडलों के प्रदर्शन की तुलना करने के लिए ए/बी परीक्षण का उपयोग कर सकती है। एक मॉडल पारंपरिक सांख्यिकीय विधियों पर आधारित हो सकता है, जबकि दूसरा डीप लर्निंग दृष्टिकोण पर आधारित हो सकता है। भविष्यवाणी सटीकता और उपयोगकर्ता संतुष्टि जैसे प्रमुख मेट्रिक्स पर मॉडलों के प्रदर्शन की तुलना करके, कंपनी यह निर्धारित कर सकती है कि कौन सा मॉडल अधिक प्रभावी है।
4. मॉडल डिप्लॉयमेंट
यह वह जगह है जहां पैकेज्ड मॉडल को एक उत्पादन वातावरण में तैनात किया जाता है जहां इसका उपयोग भविष्यवाणियां करने के लिए किया जा सकता है। डिप्लॉयमेंट विकल्पों में शामिल हैं:
- क्लाउड-आधारित डिप्लॉयमेंट: मॉडल को AWS, Azure या Google क्लाउड जैसे क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर तैनात करना। यह मापनीयता, विश्वसनीयता और लागत-प्रभावशीलता प्रदान करता है। AWS SageMaker, Azure मशीन लर्निंग और Google AI प्लेटफ़ॉर्म जैसी सेवाएँ एमएल मॉडल को तैनात करने और सेवा देने के लिए प्रबंधित वातावरण प्रदान करती हैं।
- ऑन-प्रिमाइसेस डिप्लॉयमेंट: मॉडल को ऑन-प्रिमाइसेस सर्वर पर तैनात करना। यह उन संगठनों के लिए आवश्यक हो सकता है जिनकी डेटा गोपनीयता या सुरक्षा आवश्यकताएं सख्त हैं।
- एज डिप्लॉयमेंट: मॉडल को एज डिवाइस जैसे स्मार्टफोन, IoT डिवाइस या स्वायत्त वाहनों पर तैनात करना। यह क्लाउड पर डेटा भेजने की आवश्यकता के बिना वास्तविक समय अनुमान सक्षम करता है।
उदाहरण: एक वैश्विक रसद कंपनी डिलीवरी मार्गों को अनुकूलित करने के लिए एक मॉडल को क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर तैनात कर सकती है। यह कंपनी को डिलीवरी की बढ़ती मात्रा को संभालने के लिए मॉडल को स्केल करने की अनुमति देता है और यह सुनिश्चित करता है कि यह दुनिया भर के ड्राइवरों के लिए उपलब्ध है।
5. मॉडल निगरानी और लॉगिंग
एक बार मॉडल तैनात हो जाने के बाद, उसके प्रदर्शन की लगातार निगरानी करना और उसके व्यवहार को लॉग करना महत्वपूर्ण है। इसमें शामिल हैं:
- प्रदर्शन निगरानी: यह सुनिश्चित करने के लिए भविष्यवाणी सटीकता, विलंबता और थ्रूपुट जैसे प्रमुख मेट्रिक्स को ट्रैक करना कि मॉडल अपेक्षा के अनुरूप प्रदर्शन कर रहा है।
- डेटा ड्रिफ्ट डिटेक्शन: मॉडल के प्रदर्शन में गिरावट का संकेत देने वाले परिवर्तनों का पता लगाने के लिए इनपुट डेटा के वितरण की निगरानी करना।
- कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट डिटेक्शन: मॉडल के प्रदर्शन में गिरावट का संकेत देने वाले परिवर्तनों का पता लगाने के लिए इनपुट सुविधाओं और लक्ष्य चर के बीच के संबंध की निगरानी करना।
- लॉगिंग: डिबगिंग और ऑडिटिंग को सक्षम करने के लिए सभी मॉडल भविष्यवाणियों, इनपुट डेटा और त्रुटियों को लॉग करना।
उदाहरण: एक ऑनलाइन विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म क्लिक-थ्रू दरों की भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल के प्रदर्शन की निगरानी कर सकता है। भविष्यवाणी सटीकता और क्लिक-थ्रू दरों जैसे मेट्रिक्स को ट्रैक करके, प्लेटफ़ॉर्म यह पता लगा सकता है कि मॉडल का प्रदर्शन कब घट रहा है और सुधारात्मक कार्रवाई कर सकता है, जैसे कि मॉडल को पुन: प्रशिक्षित करना या उसके हाइपरपैरामीटर को समायोजित करना।
6. मॉडल पुन: प्रशिक्षण और संस्करण
एमएल मॉडल स्थिर नहीं हैं; उनका प्रदर्शन समय के साथ घट सकता है क्योंकि जिस डेटा पर उन्हें प्रशिक्षित किया गया था वह पुराना हो जाता है। इसलिए, नए डेटा के साथ मॉडल को समय-समय पर पुन: प्रशिक्षित करना और अपडेट किए गए संस्करणों को तैनात करना महत्वपूर्ण है। इसमें शामिल हैं:
- स्वचालित पुन: प्रशिक्षण: नियमित आधार पर (जैसे, दैनिक, साप्ताहिक, मासिक) या जब कुछ प्रदर्शन सीमाएँ पार हो जाती हैं, तो मॉडल को पुन: प्रशिक्षित करने के लिए स्वचालित पाइपलाइन स्थापित करना।
- संस्करण: रोलबैक और ऑडिटिंग को सक्षम करने के लिए मॉडल के विभिन्न संस्करणों और उसके संबद्ध मेटाडेटा पर नज़र रखना।
- मॉडल रजिस्ट्री: मॉडल के सभी संस्करणों को संग्रहीत और प्रबंधित करने के लिए एक मॉडल रजिस्ट्री का उपयोग करना, साथ ही उनके संबद्ध मेटाडेटा।
उदाहरण: एक मौसम पूर्वानुमान सेवा यह सुनिश्चित करने के लिए कि उसकी भविष्यवाणियां यथासंभव सटीक हैं, नवीनतम मौसम डेटा के साथ अपने मॉडल को दैनिक रूप से पुन: प्रशिक्षित कर सकती है। सेवा मॉडल के विभिन्न संस्करणों को ट्रैक करने और नए संस्करणों के साथ समस्याओं के मामले में रोलबैक को सक्षम करने के लिए एक मॉडल रजिस्ट्री भी बनाएगी।
एक प्रभावी मॉडल डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन का निर्माण: सर्वोत्तम प्रथाएं
एक प्रभावी मॉडल डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन बनाने के लिए, निम्नलिखित सर्वोत्तम प्रथाओं पर विचार करें:
- स्वचालन को अपनाएं: पाइपलाइन के यथासंभव अधिक चरणों को स्वचालित करें, मॉडल प्रशिक्षण और सत्यापन से लेकर डिप्लॉयमेंट और निगरानी तक। यह त्रुटियों के जोखिम को कम करता है, दक्षता में सुधार करता है, और बाज़ार में तेज़ी से समय सक्षम करता है।
- संस्करण नियंत्रण लागू करें: कोड, डेटा और मॉडल में परिवर्तनों को ट्रैक करने के लिए संस्करण नियंत्रण प्रणालियों (जैसे, Git) का उपयोग करें। यह सहयोग, रोलबैक और ऑडिटिंग को सक्षम करता है।
- इन्फ्रास्ट्रक्चर-एज़-कोड (IaC) का प्रयोग करें: यह सुनिश्चित करने के लिए कोड (उदाहरण के लिए, Terraform, CloudFormation) का उपयोग करके बुनियादी ढांचे का प्रबंधन करें कि वातावरण लगातार और पुन: पेश करने योग्य हैं।
- सीआई/सीडी प्रथाओं को अपनाएं: बिल्ड, टेस्ट और डिप्लॉयमेंट प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए मॉडल डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन को सीआई/सीडी सिस्टम के साथ एकीकृत करें।
- मॉडल प्रदर्शन की निगरानी करें: उत्पादन में मॉडल प्रदर्शन की लगातार निगरानी करें और डेटा ड्रिफ्ट या कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट जैसी समस्याओं का पता लगाने के लिए अलर्ट सेट करें।
- सुरक्षा सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करें: एक्सेस नियंत्रण, एन्क्रिप्शन और अन्य सुरक्षा उपायों को लागू करके पाइपलाइन और मॉडल को सुरक्षित करें।
- सब कुछ दस्तावेज करें: कोड, डेटा, मॉडल और बुनियादी ढांचे सहित पाइपलाइन के सभी पहलुओं को दस्तावेज करें। इससे पाइपलाइन को समझना, बनाए रखना और उसका निवारण करना आसान हो जाता है।
- सही उपकरण चुनें: अपनी आवश्यकताओं और बजट के लिए उपयुक्त उपकरण चुनें। मॉडल डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन बनाने के लिए कई ओपन-सोर्स और व्यावसायिक उपकरण उपलब्ध हैं।
मॉडल डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन बनाने के उपकरण
मॉडल डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन बनाने के लिए कई उपकरणों का उपयोग किया जा सकता है, जिनमें शामिल हैं:- एमएलफ्लो: एमएल जीवनचक्र के प्रबंधन के लिए एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म, जिसमें प्रयोग ट्रैकिंग, मॉडल पैकेजिंग और डिप्लॉयमेंट शामिल है।
- क्यूबेफ्लो: कुबेरनेट्स पर एमएल वर्कफ़्लो को तैनात करने और प्रबंधित करने के लिए एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म।
- सेल्डन कोर: कुबेरनेट्स पर एमएल मॉडल को तैनात करने और प्रबंधित करने के लिए एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म।
- एडब्ल्यूएस सेजमेकर: अमेज़ॅन वेब सर्विसेज से एक प्रबंधित एमएल सेवा जो एमएल मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए टूल का एक संपूर्ण सेट प्रदान करती है।
- एज़्योर मशीन लर्निंग: माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर से एक प्रबंधित एमएल सेवा जो एमएल मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए एक सहयोगी वातावरण प्रदान करती है।
- गूगल एआई प्लेटफ़ॉर्म: गूगल क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म से एक प्रबंधित एमएल सेवा जो एमएल मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए एक स्केलेबल और विश्वसनीय बुनियादी ढांचा प्रदान करती है।
- टेंसरफ्लो एक्सटेंडेड (टीएफएक्स): टेंसरफ्लो का उपयोग करके प्रोडक्शन एमएल पाइपलाइन तैनात करने के लिए एक एंड-टू-एंड प्लेटफ़ॉर्म।
एमएलऑप्स के वास्तविक दुनिया के उदाहरण
यहाँ एमएलऑप्स का उपयोग विभिन्न उद्योगों में कैसे किया जा रहा है, इसके कुछ वास्तविक दुनिया के उदाहरण दिए गए हैं:- स्वास्थ्य सेवा: देखभाल समन्वय में सुधार और लागत कम करने के लिए रोगी पुन: प्रवेश दरों की भविष्यवाणी करना। उदाहरण के लिए, यूके के अस्पताल यह अनुमान लगाने के लिए एमएल का उपयोग कर रहे हैं कि किन रोगियों में पुन: प्रवेश का उच्च जोखिम है और उन्हें अतिरिक्त सहायता प्रदान करते हैं।
- वित्त: ग्राहकों की सुरक्षा और वित्तीय नुकसान को रोकने के लिए धोखाधड़ीपूर्ण लेनदेन का पता लगाना। दुनिया भर के बैंक परिष्कृत धोखाधड़ी का पता लगाने वाले मॉडल को नियोजित करते हैं जिन्हें एमएलऑप्स पाइपलाइनों के माध्यम से लगातार अपडेट और परिष्कृत किया जाता है।
- खुदरा: बिक्री बढ़ाने और ग्राहक संतुष्टि में सुधार करने के लिए उत्पाद अनुशंसाओं को निजीकृत करना। अमेज़ॅन और अलीबाबा जैसे ई-कॉमर्स दिग्गज यह सुनिश्चित करने के लिए एमएलऑप्स पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं कि उनके अनुशंसा इंजन सटीक और अप-टू-डेट हैं।
- विनिर्माण: दक्षता में सुधार और कचरे को कम करने के लिए उत्पादन प्रक्रियाओं का अनुकूलन करना। जर्मनी की फैक्ट्रियां उपकरण की विफलता की भविष्यवाणी करने और रखरखाव शेड्यूल को अनुकूलित करने के लिए एमएल का उपयोग कर रही हैं।
- परिवहन: ईंधन की खपत को कम करने और डिलीवरी के समय में सुधार करने के लिए डिलीवरी मार्गों का अनुकूलन करना। फेडेक्स और यूपीएस जैसी रसद कंपनियां अपने रूट प्लानिंग मॉडल को प्रबंधित और अनुकूलित करने के लिए एमएलऑप्स का लाभ उठाती हैं।
एमएलऑप्स का भविष्य
एमएलऑप्स एक तेजी से विकसित हो रहा क्षेत्र है, और इसका भविष्य उज्ज्वल है। जैसे-जैसे एमएल अधिक व्यापक होता जाएगा, मजबूत और स्केलेबल एमएलऑप्स समाधानों की आवश्यकता और बढ़ेगी। कुछ प्रमुख रुझान जिन पर नज़र रखी जानी चाहिए उनमें शामिल हैं:- स्वचालित फीचर इंजीनियरिंग: कच्चे डेटा से नई सुविधाएँ बनाने की प्रक्रिया को स्वचालित करना।
- एक्सप्लेनेबल एआई (XAI): ऐसे मॉडल विकसित करना जिन्हें समझना और व्याख्या करना आसान हो।
- फेडरेटेड लर्निंग: डेटा को स्वयं साझा किए बिना विकेन्द्रीकृत डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित करना।
- एज एमएलऑप्स: एज डिवाइस पर एमएल मॉडल को तैनात करना और प्रबंधित करना।
- एआई-पावर्ड एमएलऑप्स: एमएलऑप्स प्रक्रिया के विभिन्न पहलुओं को स्वचालित और बेहतर बनाने के लिए एआई का उपयोग करना।