Différence entre Modelops et Mlops

Les gens sont souvent confus par les deux terminologies récentes mais populaires - Modelops et Mlops - parce que les deux sont largement utilisés de manière interchangeable. Cependant, Modelops est censé être plus général que les Mlops, car il s'agit non seulement de modèles d'apprentissage automatique, mais de tout type de modèle.

Qu'est-ce que les mlops?

Mlops, abréviation des opérations d'apprentissage automatique, est une discipline d'ingénierie qui vise à unifier le développement des systèmes ML et le déploiement des systèmes ML afin de normaliser et de rationaliser la gestion du cycle de vie d'apprentissage automatique. Le concept semble familier car il est fortement inspiré du concept de DevOps, qui rationalise le processus et la pratique du changement et des mises à jour des logiciels. MLOPS est un processus de génération de valeur à long terme tout en minimisant les risques associés à la ML, à la science des données et aux projets d'IA. Il s'agit d'une collaboration entre les scientifiques des données et l'équipe de production ou d'opérations pour adopter les meilleures pratiques des Mlops afin de déployer des modèles d'apprentissage automatique en production à grande échelle. MLOPS intégré les principes DevOps à votre flux de travail d'apprentissage automatique, réunissant les personnes et les processus pour automatiser la livraison de logiciels infusés à ML.

Qu'est-ce que Modelops?

Les opérations du modèle pour l'IA (Modelops) sont une approche holistique pour faire de l'analyse prédictive et des flux de travail d'apprentissage automatique opérationnels, en les mettant au travail et en les utilisant pour affecter une entreprise afin que les équipes perdent moins de temps sur ces tâches répétitives et se concentrent davantage sur les choses qui compte réellement. Modelops, tel que défini par Gartner, est un ensemble de pratiques qui cherchent à automatiser un ensemble commun d'opérations qui se présentent dans les projets de science des données, qui comprennent le pipeline de formation du modèle, le contrôle des versions, la gestion des données, le suivi des expériences, les tests et le déploiement. Il vise à prendre toutes les analyses prédictives et les modèles ML et AI et les rendre opérationnels. Il vous aide à créer des pipelines de livraison de projet avec des procédures de test d'automatise qui tentent d'attraper des erreurs de codage.

Différence entre Modelops et Mlops

Définition

- Modelops est une approche stratégique pour rendre les modèles d'apprentissage automatique et les modèles d'IA opérationnels. Il s'agit de la gestion efficace du cycle de vie et de la gouvernance de l'IA et des modèles de décision d'apprentissage automatique. Il s'agit d'un ensemble de pratiques qui cherchent à automatiser un ensemble d'opérations communes qui se présentent dans les projets de science des données. MOPL, abréviation des opérations d'apprentissage automatique, est la normalisation et la rationalisation de la gestion du cycle de vie d'apprentissage automatique, qui dans un cadre d'entreprise, est beaucoup plus complexe en termes d'exigences et d'outils.

Approche

- Mlops est inspiré du concept de DevOps, qui rationalise le processus et la pratique du changement et des mises à jour des logiciels. Mlops est une combinaison de processus, de pratiques et de technologies sous-jacentes pour déployer des modèles d'apprentissage automatique en production à grande échelle. C'est une collaboration entre les scientifiques des données et l'équipe opérationnelle pour automatiser la livraison de logiciels infusés à ML. Modelops, en revanche, vise à prendre toutes les analyses prédictives et les modèles ML et IA et les rendre opérationnels. Il se concentre sur la rendez-vous des modèles ML opérationnels.

Se concentrer

- Mlops est le DevOps for Machine Learning Algorithms qui vise à intégrer les principes DevOps dans votre flux de travail d'apprentissage automatique, en réunissant des personnes et des processus pour automatiser la livraison de logiciels infusés à ML. Mlops est uniquement sur l'opérationnalisation des modèles d'apprentissage automatique. Il vise à générer une valeur à long terme tout en minimisant les risques associés à la ML, à la science des données et aux projets d'IA. Modelops, en revanche, se concentre sur la gouvernance et la gestion complète du cycle de vie de tous les modèles d'apprentissage de l'IA et de l'apprentissage et de décision.

Modelops vs. Mlops: Tableau de comparaison

Résumé

En un mot, Mlops est un sous-ensemble de modèles dans lesquels certains aspects de Mlops et Modelops se chevauchent tandis que d'autres sont des processus distincts. MLOPS est ciblé spécifiquement les modèles d'apprentissage automatique et fournit une surveillance des performances des modèles et la surveillance de la nature des données. Mlops est essentiellement le DevOps pour les algorithmes d'apprentissage automatique, qui est une question d'opérationnalisation des modèles d'apprentissage automatique. Modelops, en revanche, concerne la gouvernance et la gestion du cycle de vie de tous les modèles d'apprentissage et d'apprentissage automatique et les modèles commerciaux.

Ce qui est sous Mlops?

MLOPS est spécifiquement ciblé les algorithmes d'apprentissage automatique; En fait, il s'agit uniquement de l'opérationnalisation des modèles d'apprentissage automatique. Il est similaire aux approches DevOps et DataOps qui cherchent à augmenter l'automatisation dans les modèles de production.

Que représente les Mlops?

MLOPS est court pour les algorithmes d'apprentissage automatique et est fortement inspiré du concept de DevOps, qui rationalise le processus et la pratique du changement et des mises à jour du logiciel.

Qu'est-ce que la technologie Mlops?

MOLPS est une collaboration entre les scientifiques des données et l'équipe de production ou d'opérations qui cherche à unifier le développement des systèmes ML et le déploiement des systèmes ML afin de normaliser la livraison continue des modèles ML en production.

Qu'est-ce que Mlops Gartner?

Selon Gartner, MLOPS est un sous-ensemble de Modelops qui se concentre sur la normalisation et l'opérationnalisation des modèles d'apprentissage automatique.

Comment implémentez-vous MOPL?

MLOPS est la clé pour atténuer les risques induits par l'utilisation de modèles ML et il s'agit également d'un élément essentiel pour déployer massivement les efforts d'apprentissage automatique. Les étapes clés des MOPL sont la collecte et l'analyse des données, la préparation des données, la formation du modèle, la validation, la service et la surveillance.

Qu'est-ce que CI CD dans la programmation?

CI et CD représentent une intégration continue et une livraison continue, qui sont des pratiques de développement de logiciels modernes qui aident à créer un processus rapide et efficace pour apporter des logiciels et des applications du début à la production et à la livraison de manière transparente.