எம்.எல்.ஆப்ஸ் (MLOps): உலகளாவிய வெற்றிக்கான மாடல் வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறைகளில் தேர்ச்சி பெறுதல்

இன்றைய தரவு சார்ந்த உலகில், இயந்திர கற்றல் (ML) மாதிரிகள் பல்வேறு தொழில்கள் மற்றும் புவியியல் பகுதிகளில் வணிக நடவடிக்கைகளுக்கு ஒருங்கிணைந்த பகுதியாக மாறி வருகின்றன. இருப்பினும், ஒரு மாதிரியை உருவாக்குவதும் பயிற்சிப்பதும் முதல் படி மட்டுமே. இயந்திர கற்றலின் உண்மையான மதிப்பை உணர, நிறுவனங்கள் இந்த மாதிரிகளை உற்பத்தியில் திறம்பட வரிசைப்படுத்தவும், கண்காணிக்கவும் மற்றும் நிர்வகிக்கவும் வேண்டும். இங்குதான் எம்.எல்.ஆப்ஸ் (இயந்திர கற்றல் செயல்பாடுகள்) வருகிறது. எம்.எல்.ஆப்ஸ் என்பது இயந்திர கற்றல் வாழ்க்கைச் சுழற்சியை, மாதிரி மேம்பாடு முதல் வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் கண்காணிப்பு வரை, தானியங்குபடுத்தவும் மற்றும் நெறிப்படுத்தவும் நோக்கமாகக் கொண்ட நடைமுறைகளின் தொகுப்பாகும். இது நம்பகமான மற்றும் அளவிடக்கூடிய செயற்கை நுண்ணறிவு தீர்வுகளை உறுதி செய்கிறது. இந்த விரிவான வழிகாட்டி எம்.எல்.ஆப்ஸின் முக்கிய அம்சமான மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறைகளை (Model Deployment Pipelines) ஆராயும்.

மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறைகள் என்றால் என்ன?

மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறை என்பது பயிற்சி பெற்ற இயந்திர கற்றல் மாதிரியை எடுத்து, அதை உற்பத்திச் சூழலில் வரிசைப்படுத்தும் ஒரு தானியங்கு பணிப்பாய்வு ஆகும், அங்கு அது கணிப்புகள் அல்லது அனுமானங்களைச் செய்ய பயன்படுத்தப்படலாம். இந்த செயல்முறைகள் மாதிரிகள் விரைவாகவும், நம்பகத்தன்மையுடனும், சீராகவும் வரிசைப்படுத்தப்படுவதை உறுதிசெய்வதில் முக்கியமானவை. அவை தொடர்ச்சியான ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் தொடர்ச்சியான விநியோகம் (CI/CD) கொள்கைகள் மூலம் பெரும்பாலும் தானியங்குபடுத்தப்பட்ட பல ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட படிகளை உள்ளடக்கியது.

இதை உங்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கான ஒரு அசெம்பிளி லைன் என்று நினைத்துப் பாருங்கள். பௌதீக பொருட்களை அசெம்பிள் செய்வதற்குப் பதிலாக, இந்த அசெம்பிளி லைன் உங்கள் மாதிரியை நிஜ உலக பயன்பாட்டிற்கு தயார் செய்கிறது. இந்த செயல்முறையின் ஒவ்வொரு படியும் மதிப்பைச் சேர்க்கிறது, மாதிரி உகந்ததாகவும் நம்பகத்தன்மையுடனும் செயல்பட தயாராக இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.

மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறைகள் ஏன் முக்கியமானவை?

வலுவான மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறைகளை செயல்படுத்துவதால் பல முக்கிய நன்மைகள் எழுகின்றன:

• சந்தைக்கு விரைவான நேரம்: வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறையை தானியங்குபடுத்துவது, மாதிரிகளை உற்பத்திக்கு கொண்டு செல்ல எடுக்கும் நேரத்தை கணிசமாகக் குறைக்கிறது, இதனால் வணிகங்கள் மாறிவரும் சந்தை நிலைமைகளுக்கு விரைவாக பதிலளிக்கவும் போட்டி நன்மைகளைப் பெறவும் உதவுகிறது.
• மேம்படுத்தப்பட்ட மாதிரி நம்பகத்தன்மை: தரப்படுத்தப்பட்ட செயல்முறைகள் மாதிரிகள் சீராக வரிசைப்படுத்தப்படுவதை உறுதிசெய்கின்றன, பிழைகளின் அபாயத்தைக் குறைத்து உற்பத்தியில் அவற்றின் நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்துகின்றன.
• மேம்படுத்தப்பட்ட அளவிடுதல் திறன்: தானியங்கு செயல்முறைகள், அதிகரித்து வரும் பணிச்சுமைகள் மற்றும் தரவு அளவுகளைக் கையாள மாதிரிகளை அளவிடுவதை எளிதாக்குகின்றன, அவை வளர்ந்து வரும் வணிகத்தின் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்ய முடியும் என்பதை உறுதிசெய்கின்றன.
• குறைக்கப்பட்ட செயல்பாட்டு செலவுகள்: தானியங்குபடுத்தல் கையேடு தலையீட்டின் தேவையைக் குறைக்கிறது, செயல்பாட்டு செலவுகளைக் குறைத்து, தரவு விஞ்ஞானிகளை மேலும் மூலோபாய பணிகளில் கவனம் செலுத்த விடுவிக்கிறது.
• சிறந்த மாதிரி ஆளுகை: செயல்முறைகள் பதிப்புக் கட்டுப்பாடு, தணிக்கைப் பதிவுகள் மற்றும் பாதுகாப்பு கொள்கைகளைச் செயல்படுத்துகின்றன, இது மாதிரி ஆளுகை மற்றும் இணக்கத்தை மேம்படுத்துகிறது.
• எளிமைப்படுத்தப்பட்ட பின்வாங்கல்கள்: வரிசைப்படுத்தலுக்குப் பிறகு சிக்கல்கள் ஏற்பட்டால், தானியங்கு செயல்முறைகள் முந்தைய மாதிரி பதிப்புகளுக்கு விரைவாகவும் எளிதாகவும் பின்வாங்க அனுமதிக்கின்றன.

ஒரு மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறையின் முக்கிய கூறுகள்

ஒரு பொதுவான மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறை பின்வரும் முக்கிய கூறுகளைக் கொண்டுள்ளது:

1. மாதிரி பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு

இங்குதான் இயந்திர கற்றல் மாதிரி உருவாக்கப்பட்டு, வரலாற்றுத் தரவைப் பயன்படுத்திப் பயிற்றுவிக்கப்பட்டு சரிபார்க்கப்படுகிறது. இந்த செயல்முறையில் உள்ளடங்குபவை:

• தரவு தயாரிப்பு: பயிற்சிக்காக தரவை சுத்தம் செய்தல், மாற்றுதல் மற்றும் தயார் செய்தல். இதில் அம்சம் பொறியியல், விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல் மற்றும் எண் அம்சங்களை அளவிடுதல் ஆகியவை அடங்கும்.
• மாதிரி தேர்வு: கையில் உள்ள சிக்கல் மற்றும் தரவின் பண்புகளின் அடிப்படையில் பொருத்தமான இயந்திர கற்றல் அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது.
• மாதிரி பயிற்சி: தயாரிக்கப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்தி மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தல் மற்றும் அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்த அதன் ஹைப்பர்பராமீட்டர்களை சரிசெய்தல்.
• மாதிரி சரிபார்ப்பு: பார்க்கப்படாத தரவுகளுக்கு மாதிரி நன்கு பொதுமைப்படுத்துகிறதா என்பதை உறுதிப்படுத்த, ஒரு தனி சரிபார்ப்பு தரவுத்தொகுப்பில் மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்தல். பொதுவான அளவீடுகளில் துல்லியம், துல்லியத்தன்மை, மீட்பு, F1-ஸ்கோர் மற்றும் AUC (வளைவின் கீழ் பகுதி) ஆகியவை அடங்கும்.

உதாரணம்: ஒரு உலகளாவிய ஈ-காமர்ஸ் நிறுவனம், பயனர்களின் கடந்தகால கொள்முதல் வரலாறு மற்றும் உலாவல் நடத்தையின் அடிப்படையில் தயாரிப்புகளைப் பரிந்துரைக்க ஒரு பரிந்துரை இயந்திரத்தைப் பயிற்றுவிக்கலாம். தரவு தயாரிப்பு படியில் இணையதளப் பதிவுகள், பரிவர்த்தனை தரவுத்தளங்கள் மற்றும் சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்கள் போன்ற பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து பயனர் தரவைச் சுத்தம் செய்வதும் மாற்றுவதும் அடங்கும். மாதிரி சரிபார்ப்புப் படி, வெவ்வேறு நாடுகளில் உள்ள வெவ்வேறு பயனர் பிரிவுகளுக்குப் பரிந்துரைகள் பொருத்தமானதாகவும் துல்லியமாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்யும்.

2. மாதிரி பேக்கேஜிங்

மாதிரி பயிற்றுவிக்கப்பட்டு சரிபார்க்கப்பட்டவுடன், அதை எளிதில் வரிசைப்படுத்தவும் வழங்கவும் കഴിയുന്ന வடிவத்தில் பேக்கேஜ் செய்ய வேண்டும். இது பொதுவாக உள்ளடக்கியது:

• சீரியலைசேஷன்: பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை ஒரு கோப்பு வடிவத்தில் (எ.கா., Pickle, PMML, ONNX) சேமித்தல், அதை ஒரு சேவை பயன்பாட்டால் எளிதாக ஏற்றவும் பயன்படுத்தவும் முடியும்.
• சார்புநிலை மேலாண்மை: மாதிரியை இயக்கத் தேவையான அனைத்து சார்புகளையும் (எ.கா., நூலகங்கள், கட்டமைப்புகள்) கண்டறிந்து பேக்கேஜ் செய்தல். இதை Pip, Conda அல்லது Docker போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தி அடையலாம்.
• கன்டெய்னரைசேஷன்: மாதிரி, அதன் சார்புகள் மற்றும் ஒரு சேவை பயன்பாடு (எ.கா., Flask, FastAPI) ஆகியவற்றை உள்ளடக்கிய ஒரு Docker கன்டெய்னரை உருவாக்குதல். கன்டெய்னரைசேஷன் மாதிரி வெவ்வேறு சூழல்களில் சீராக வரிசைப்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.

உதாரணம்: ஒரு மோசடி கண்டறிதல் மாதிரியை உருவாக்கும் ஒரு நிதி நிறுவனம், அந்த மாதிரி மற்றும் அதன் சார்புகளை ஒரு Docker கன்டெய்னரில் பேக்கேஜ் செய்யலாம். இது அடிப்படை உள்கட்டமைப்பைப் பொருட்படுத்தாமல், ஆன்-பிரைமிஸ் சேவையகங்கள் மற்றும் கிளவுட் தளங்கள் இரண்டிலும் மாதிரியை சீராக வரிசைப்படுத்த முடியும் என்பதை உறுதி செய்கிறது.

3. மாதிரி சரிபார்ப்பு மற்றும் சோதனை (பயிற்சிக்குப் பிறகு)

மாதிரியை உற்பத்திக்கு வரிசைப்படுத்துவதற்கு முன்பு, அது தேவையான செயல்திறன் மற்றும் தரத் தரநிலைகளை பூர்த்தி செய்கிறதா என்பதை உறுதிப்படுத்த முழுமையான சரிபார்ப்பு மற்றும் சோதனையைச் செய்வது முக்கியம். இதில் அடங்குவன:

• யூனிட் சோதனை: மாதிரி மற்றும் அதன் சேவை பயன்பாட்டின் தனிப்பட்ட கூறுகளைச் சோதித்து அவை சரியாகச் செயல்படுவதை உறுதி செய்தல்.
• ஒருங்கிணைப்பு சோதனை: செயல்முறையின் வெவ்வேறு கூறுகளுக்கு இடையிலான தொடர்புகளைச் சோதித்து அவை தடையின்றி ஒன்றாகச் செயல்படுவதை உறுதி செய்தல்.
• சுமை சோதனை: எதிர்பார்க்கப்படும் போக்குவரத்து அளவைக் கையாள முடியுமா என்பதை உறுதிப்படுத்த, வெவ்வேறு சுமை நிலைகளின் கீழ் மாதிரியின் செயல்திறனைச் சோதித்தல்.
• ஏ/பி சோதனை: மாதிரியின் வெவ்வேறு பதிப்புகளை பயனர்களின் ஒரு துணைக்குழுவிற்கு வரிசைப்படுத்தி, அவற்றின் செயல்திறனை ஒப்பிட்டு எந்த பதிப்பு சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது என்பதைத் தீர்மானித்தல்.

உதாரணம்: ஒரு சவாரி-பகிர்வு நிறுவனம், சவாரி தேவையைக் கணிக்க இரண்டு வெவ்வேறு மாதிரிகளின் செயல்திறனை ஒப்பிடுவதற்கு ஏ/பி சோதனையைப் பயன்படுத்தலாம். ஒரு மாதிரி பாரம்பரிய புள்ளிவிவர முறைகளை அடிப்படையாகக் கொண்டிருக்கலாம், மற்றொன்று ஆழமான கற்றல் முறையை அடிப்படையாகக் கொண்டிருக்கலாம். கணிப்புத் துல்லியம் மற்றும் பயனர் திருப்தி போன்ற முக்கிய அளவீடுகளில் மாதிரிகளின் செயல்திறனை ஒப்பிடுவதன் மூலம், எந்த மாதிரி மிகவும் பயனுள்ளது என்பதை நிறுவனம் தீர்மானிக்க முடியும்.

4. மாதிரி வரிசைப்படுத்தல்

இங்குதான் பேக்கேஜ் செய்யப்பட்ட மாதிரி ஒரு உற்பத்திச் சூழலுக்கு வரிசைப்படுத்தப்படுகிறது, அங்கு அது கணிப்புகளை வழங்கப் பயன்படுத்தப்படலாம். வரிசைப்படுத்தல் விருப்பங்கள் பின்வருமாறு:

• கிளவுட்-அடிப்படையிலான வரிசைப்படுத்தல்: AWS, Azure, அல்லது Google Cloud போன்ற கிளவுட் தளத்திற்கு மாதிரியை வரிசைப்படுத்துதல். இது அளவிடுதல், நம்பகத்தன்மை மற்றும் செலவு-செயல்திறனை வழங்குகிறது. AWS SageMaker, Azure Machine Learning, மற்றும் Google AI Platform போன்ற சேவைகள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துவதற்கும் சேவை செய்வதற்கும் நிர்வகிக்கப்பட்ட சூழல்களை வழங்குகின்றன.
• ஆன்-பிரைமிஸ் வரிசைப்படுத்தல்: ஆன்-பிரைமிஸ் சேவையகங்களுக்கு மாதிரியை வரிசைப்படுத்துதல். கடுமையான தரவு தனியுரிமை அல்லது பாதுகாப்புத் தேவைகளைக் கொண்ட நிறுவனங்களுக்கு இது தேவைப்படலாம்.
• எட்ஜ் வரிசைப்படுத்தல்: ஸ்மார்ட்போன்கள், IoT சாதனங்கள் அல்லது தன்னாட்சி வாகனங்கள் போன்ற எட்ஜ் சாதனங்களுக்கு மாதிரியை வரிசைப்படுத்துதல். இது கிளவுட்க்கு தரவை அனுப்பத் தேவையில்லாமல் நிகழ்நேர அனுமானத்தை செயல்படுத்துகிறது.

உதாரணம்: ஒரு உலகளாவிய தளவாட நிறுவனம், விநியோக வழிகளை மேம்படுத்துவதற்கான ஒரு மாதிரியை கிளவுட் தளத்தில் வரிசைப்படுத்தலாம். இது அதிகரித்து வரும் விநியோகங்களின் அளவைக் கையாள மாதிரியை அளவிடவும், உலகெங்கிலும் உள்ள ஓட்டுநர்களுக்கு அது கிடைப்பதை உறுதி செய்யவும் நிறுவனத்திற்கு உதவுகிறது.

5. மாதிரி கண்காணிப்பு மற்றும் பதிவு செய்தல்

மாதிரி வரிசைப்படுத்தப்பட்டவுடன், அதன் செயல்திறனைத் தொடர்ந்து கண்காணிப்பதும் அதன் நடத்தையைப் பதிவு செய்வதும் முக்கியம். இதில் அடங்குவன:

• செயல்திறன் கண்காணிப்பு: மாதிரி எதிர்பார்த்தபடி செயல்படுகிறதா என்பதை உறுதிப்படுத்த, கணிப்புத் துல்லியம், தாமதம் மற்றும் செயல்திறன் போன்ற முக்கிய அளவீடுகளைக் கண்காணித்தல்.
• தரவு நகர்வு கண்டறிதல்: மாதிரி செயல்திறனில் சரிவைக் குறிக்கக்கூடிய மாற்றங்களைக் கண்டறிய உள்ளீட்டுத் தரவின் விநியோகத்தைக் கண்காணித்தல்.
• கருத்து நகர்வு கண்டறிதல்: மாதிரி செயல்திறனில் சரிவைக் குறிக்கக்கூடிய மாற்றங்களைக் கண்டறிய உள்ளீட்டு அம்சங்களுக்கும் இலக்கு மாறிக்கும் இடையிலான உறவைக் கண்காணித்தல்.
• பதிவு செய்தல்: பிழைத்திருத்தம் மற்றும் தணிக்கையை இயக்க அனைத்து மாதிரி கணிப்புகள், உள்ளீட்டுத் தரவு மற்றும் பிழைகளைப் பதிவு செய்தல்.

உதாரணம்: ஒரு ஆன்லைன் விளம்பரத் தளம், கிளிக்-த்ரூ விகிதங்களைக் கணிப்பதற்கான ஒரு மாதிரியின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கலாம். கணிப்புத் துல்லியம் மற்றும் கிளிக்-த்ரூ விகிதங்கள் போன்ற அளவீடுகளைக் கண்காணிப்பதன் மூலம், மாதிரியின் செயல்திறன் எப்போது குறைகிறது என்பதைக் கண்டறிந்து, மாதிரியை மறுபயிற்சி செய்வது அல்லது அதன் ஹைப்பர்பராமீட்டர்களை சரிசெய்வது போன்ற சரியான நடவடிக்கைகளை எடுக்க முடியும்.

6. மாதிரி மறுபயிற்சி மற்றும் பதிப்பாக்கம்

இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் நிலையானவை அல்ல; அவை பயிற்சி செய்யப்பட்ட தரவு காலாவதியாகும் போது அவற்றின் செயல்திறன் காலப்போக்கில் குறையக்கூடும். எனவே, புதிய தரவுகளுடன் அவ்வப்போது மாதிரிகளை மறுபயிற்சி செய்வதும், புதுப்பிக்கப்பட்ட பதிப்புகளை வரிசைப்படுத்துவதும் முக்கியம். இதில் அடங்குவன:

• தானியங்கு மறுபயிற்சி: ஒரு வழக்கமான அடிப்படையில் (எ.கா., தினசரி, வாராந்திர, மாதாந்திர) அல்லது குறிப்பிட்ட செயல்திறன் வரம்புகள் மீறப்படும்போது மாதிரிகளை மறுபயிற்சி செய்ய தானியங்கு செயல்முறைகளை அமைத்தல்.
• பதிப்பாக்கம்: பின்வாங்கல்கள் மற்றும் தணிக்கையை இயக்க, மாதிரியின் வெவ்வேறு பதிப்புகள் மற்றும் அதனுடன் தொடர்புடைய மெட்டாடேட்டாவைக் கண்காணித்தல்.
• மாதிரிப் பதிவேடு: மாதிரியின் அனைத்துப் பதிப்புகளையும், அவற்றுடன் தொடர்புடைய மெட்டாடேட்டாவையும் சேமித்து நிர்வகிக்க ஒரு மாதிரிப் பதிவேட்டைப் பயன்படுத்துதல்.

உதாரணம்: ஒரு வானிலை முன்னறிவிப்பு சேவை, அதன் கணிப்புகள் முடிந்தவரை துல்லியமாக இருப்பதை உறுதிசெய்ய, ஒவ்வொரு நாளும் சமீபத்திய வானிலைத் தரவுகளுடன் அதன் மாதிரிகளை மறுபயிற்சி செய்யலாம். ஒரு புதிய பதிப்பில் சிக்கல்கள் ஏற்பட்டால், பின்வாங்கல்களை இயக்கவும், மாதிரியின் வெவ்வேறு பதிப்புகளைக் கண்காணிக்கவும் அந்த சேவை ஒரு மாதிரிப் பதிவேட்டைப் பராமரிக்கும்.

ஒரு திறமையான மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறையை உருவாக்குதல்: சிறந்த நடைமுறைகள்

ஒரு திறமையான மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறையை உருவாக்க, பின்வரும் சிறந்த நடைமுறைகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்:

• தானியக்கத்தை தழுவுங்கள்: மாதிரிப் பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு முதல் வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் கண்காணிப்பு வரை, செயல்முறையின் முடிந்தவரை பல படிகளை தானியங்குபடுத்துங்கள். இது பிழைகளின் அபாயத்தைக் குறைக்கிறது, செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் சந்தைக்கு விரைவான நேரத்தை செயல்படுத்துகிறது.
• பதிப்புக் கட்டுப்பாட்டைச் செயல்படுத்துங்கள்: குறியீடு, தரவு மற்றும் மாதிரிகளில் ஏற்படும் மாற்றங்களைக் கண்காணிக்க பதிப்புக் கட்டுப்பாட்டு அமைப்புகளைப் (எ.கா., Git) பயன்படுத்துங்கள். இது ஒத்துழைப்பு, பின்வாங்கல்கள் மற்றும் தணிக்கையை செயல்படுத்துகிறது.
• குறியீடாக உள்கட்டமைப்பைப் (IaC) பயன்படுத்துங்கள்: சூழல்கள் சீராகவும் மீண்டும் உருவாக்கக்கூடிய வகையிலும் வழங்கப்படுவதை உறுதிசெய்ய குறியீட்டைப் (எ.கா., Terraform, CloudFormation) பயன்படுத்தி உள்கட்டமைப்பை நிர்வகிக்கவும்.
• CI/CD நடைமுறைகளை ஏற்றுக்கொள்ளுங்கள்: உருவாக்கம், சோதனை மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறையை தானியங்குபடுத்த CI/CD அமைப்புகளுடன் மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறையை ஒருங்கிணைக்கவும்.
• மாதிரி செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும்: உற்பத்தியில் மாதிரி செயல்திறனைத் தொடர்ந்து கண்காணித்து, தரவு நகர்வு அல்லது கருத்து நகர்வு போன்ற சிக்கல்களைக் கண்டறிய விழிப்பூட்டல்களை அமைக்கவும்.
• பாதுகாப்பு சிறந்த நடைமுறைகளைச் செயல்படுத்துங்கள்: அணுகல் கட்டுப்பாடுகள், குறியாக்கம் மற்றும் பிற பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளைச் செயல்படுத்துவதன் மூலம் செயல்முறை மற்றும் மாதிரிகளைப் பாதுகாக்கவும்.
• அனைத்தையும் ஆவணப்படுத்துங்கள்: குறியீடு, தரவு, மாதிரிகள் மற்றும் உள்கட்டமைப்பு உட்பட செயல்முறையின் அனைத்து அம்சங்களையும் ஆவணப்படுத்துங்கள். இது செயல்முறையைப் புரிந்துகொள்வதற்கும், பராமரிப்பதற்கும் மற்றும் சரிசெய்வதற்கும் எளிதாக்குகிறது.
• சரியான கருவிகளைத் தேர்ந்தெடுங்கள்: உங்கள் தேவைகள் மற்றும் பட்ஜெட்டுக்கு ஏற்ற கருவிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறைகளை உருவாக்க பல திறந்த மூல மற்றும் வணிகக் கருவிகள் உள்ளன.

மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறைகளை உருவாக்குவதற்கான கருவிகள்

மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறைகளை உருவாக்கப் பல கருவிகளைப் பயன்படுத்தலாம், அவற்றுள்:

• MLflow: பரிசோதனை கண்காணிப்பு, மாதிரி பேக்கேஜிங் மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் உட்பட முழு இயந்திர கற்றல் வாழ்க்கைச் சுழற்சியையும் நிர்வகிப்பதற்கான ஒரு திறந்த மூல தளம்.
• Kubeflow: குபர்நெடிஸில் இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வுகளை வரிசைப்படுத்துவதற்கும் நிர்வகிப்பதற்கும் ஒரு திறந்த மூல தளம்.
• Seldon Core: குபர்நெடிஸில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துவதற்கும் நிர்வகிப்பதற்கும் ஒரு திறந்த மூல தளம்.
• AWS SageMaker: அமேசான் வலை சேவைகளிலிருந்து நிர்வகிக்கப்படும் இயந்திர கற்றல் சேவை, இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும், பயிற்சிப்பதற்கும் மற்றும் வரிசைப்படுத்துவதற்கும் முழுமையான கருவிகளை வழங்குகிறது.
• Azure Machine Learning: மைக்ரோசாஃப்ட் அஸூரிலிருந்து நிர்வகிக்கப்படும் இயந்திர கற்றல் சேவை, இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும், பயிற்சிப்பதற்கும் மற்றும் வரிசைப்படுத்துவதற்கும் ஒரு கூட்டுச் சூழலை வழங்குகிறது.
• Google AI Platform: கூகிள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்மிலிருந்து நிர்வகிக்கப்படும் இயந்திர கற்றல் சேவை, இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும், பயிற்சிப்பதற்கும் மற்றும் வரிசைப்படுத்துவதற்கும் அளவிடக்கூடிய மற்றும் நம்பகமான உள்கட்டமைப்பை வழங்குகிறது.
• TensorFlow Extended (TFX): டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி உற்பத்தி இயந்திர கற்றல் செயல்முறைகளை வரிசைப்படுத்துவதற்கான ஒரு எண்ட்-டு-எண்ட் தளம்.

எம்.எல்.ஆப்ஸ் செயல்பாட்டில் உள்ள நிஜ உலக உதாரணங்கள்

பல்வேறு தொழில்களில் எம்.எல்.ஆப்ஸ் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது என்பதற்கான சில நிஜ உலக உதாரணங்கள் இங்கே:

• சுகாதாரம்: பராமரிப்பு ஒருங்கிணைப்பை மேம்படுத்தவும் செலவுகளைக் குறைக்கவும் நோயாளியின் மறுஅனுமதி விகிதங்களைக் கணித்தல். உதாரணமாக, இங்கிலாந்தில் உள்ள மருத்துவமனைகள், மறுஅனுமதிக்கு அதிக ஆபத்தில் உள்ள நோயாளிகளைக் கணிக்கவும் அவர்களுக்கு கூடுதல் ஆதரவை வழங்கவும் இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• நிதி: வாடிக்கையாளர்களைப் பாதுகாக்கவும் நிதி இழப்புகளைத் தடுக்கவும் மோசடியான பரிவர்த்தனைகளைக் கண்டறிதல். உலகெங்கிலும் உள்ள வங்கிகள் அதிநவீன மோசடி கண்டறிதல் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துகின்றன, அவை எம்.எல்.ஆப்ஸ் செயல்முறைகள் மூலம் தொடர்ந்து புதுப்பிக்கப்பட்டு செம்மைப்படுத்தப்படுகின்றன.
• சில்லறை விற்பனை: விற்பனையை அதிகரிக்கவும் வாடிக்கையாளர் திருப்தியை மேம்படுத்தவும் தயாரிப்புப் பரிந்துரைகளைத் தனிப்பயனாக்குதல். அமேசான் மற்றும் அலிபாபா போன்ற ஈ-காமர்ஸ் ஜாம்பவான்கள் தங்கள் பரிந்துரை இயந்திரங்கள் துல்லியமாகவும் புதுப்பித்த நிலையில் இருப்பதையும் உறுதிசெய்ய எம்.எல்.ஆப்ஸை பெரிதும் நம்பியுள்ளனர்.
• உற்பத்தி: செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் கழிவுகளைக் குறைக்கவும் உற்பத்தி செயல்முறைகளை மேம்படுத்துதல். ஜெர்மனியில் உள்ள தொழிற்சாலைகள் உபகரண செயலிழப்புகளைக் கணிக்கவும் பராமரிப்பு அட்டவணைகளை மேம்படுத்தவும் இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• போக்குவரத்து: எரிபொருள் நுகர்வைக் குறைக்கவும் விநியோக நேரங்களை மேம்படுத்தவும் விநியோக வழிகளை மேம்படுத்துதல். FedEx மற்றும் UPS போன்ற தளவாட நிறுவனங்கள் தங்கள் வழித் திட்டமிடல் மாதிரிகளை நிர்வகிக்கவும் மேம்படுத்தவும் எம்.எல்.ஆப்ஸைப் பயன்படுத்துகின்றன.

எம்.எல்.ஆப்ஸின் எதிர்காலம்

எம்.எல்.ஆப்ஸ் என்பது வேகமாக வளர்ந்து வரும் ஒரு துறையாகும், அதன் எதிர்காலம் பிரகாசமாக உள்ளது. இயந்திர கற்றல் பரவலாக மாறும்போது, வலுவான மற்றும் அளவிடக்கூடிய எம்.எல்.ஆப்ஸ் தீர்வுகளுக்கான தேவை மட்டுமே வளரும். கவனிக்க வேண்டிய சில முக்கிய போக்குகள்:

• தானியங்கு அம்சம் பொறியியல்: மூலத் தரவிலிருந்து புதிய அம்சங்களை உருவாக்கும் செயல்முறையை தானியங்குபடுத்துதல்.
• விளக்கக்கூடிய செயற்கை நுண்ணறிவு (XAI): புரிந்துகொள்ளவும் விளக்கமளிக்கவும் எளிதான மாதிரிகளை உருவாக்குதல்.
• கூட்டு கற்றல்: தரவைப் பகிராமல் பரவலாக்கப்பட்ட தரவுகளில் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவித்தல்.
• எட்ஜ் எம்.எல்.ஆப்ஸ்: எட்ஜ் சாதனங்களில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துதல் மற்றும் நிர்வகித்தல்.
• ஏஐ-இயங்கும் எம்.எல்.ஆப்ஸ்: எம்.எல்.ஆப்ஸ் செயல்முறையின் பல்வேறு அம்சங்களை தானியங்குபடுத்தவும் மேம்படுத்தவும் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துதல்.

முடிவுரை

மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறைகள் எம்.எல்.ஆப்ஸின் ஒரு முக்கிய அங்கமாகும், இது நிறுவனங்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை திறம்பட வரிசைப்படுத்தவும், கண்காணிக்கவும் மற்றும் நிர்வகிக்கவும் உதவுகிறது. தானியக்கத்தைத் தழுவி, சிறந்த நடைமுறைகளைச் செயல்படுத்தி, சரியான கருவிகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலம், வணிகங்கள் குறிப்பிடத்தக்க வணிக மதிப்பை வழங்கும் வலுவான மற்றும் அளவிடக்கூடிய செயல்முறைகளை உருவாக்க முடியும். எம்.எல்.ஆப்ஸ் தொடர்ந்து உருவாகும்போது, உலகளாவிய வெற்றிக்காக செயற்கை நுண்ணறிவின் சக்தியைப் பயன்படுத்த நிறுவனங்களை இயக்குவதில் இது பெருகிய முறையில் முக்கிய பங்கு வகிக்கும். முக்கியமானது சிறியதாகத் தொடங்கி, அடிக்கடி மீண்டும் செய்து, உங்கள் வணிகத்தின் வளர்ந்து வரும் தேவைகள் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவின் எப்போதும் மாறிவரும் நிலப்பரப்பைச் சந்திக்க உங்கள் எம்.எல்.ஆப்ஸ் நடைமுறைகளைத் தொடர்ந்து மேம்படுத்துவதாகும்.