จากการพัฒนาไปสู่การใช้งานจริงด้วย MLOps

MLOps เป็นสิ่งเติมเต็มระหว่าง Machine Learning Development (Dev) และ Production (Prod)

MLOps ย่อมาจาก Machine Learning Operations หมายถึง แนวทางปฏิบัติที่ ทำให้กระบวนการนำโมเดล Machine Learning มาใช้ใน Production แบบอัตโนมัติ รวมถึงการปรับ Parameters และบำรุงรักษาให้มีประสิทธิภาพ โดยมีความท้าทายในการจัดการ Machine Learning Lifecycle ตั้งแต่การพัฒนา (Dev) การทดสอบ (Test) ไปจนถึงการปรับใช้งาน (Deployment) และการติดตามผลลัพธ์ (Monitoring) มีรายละเอียด ดังนี้

เป้าหมาย

• ประสิทธิภาพ: MLOps มุ่งหวังที่จะ ลดเวลาและกระบวนการ ในการย้าย Model จากการพัฒนา (Dev) ไปสู่การใช้งานจริง (Production) เรื่องนี้สามารถทำได้โดยอาศัยระบบอัตโนมัติและการสร้างมาตรฐานของกระบวนการ
• ความน่าเชื่อถือ: MLOps ช่วยให้มั่นใจได้ว่า Model ปรับใช้และทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือ ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง (Prod Environment) เรื่องนี้เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบประสิทธิภาพของ Model ได้แก่ การ Monitor การแก้ไขปัญหา และการรับรองคุณภาพของข้อมูล
• ความสามารถในการ Scaling: MLOps ช่วยให้ การ Scaling ทำได้อย่างราบรื่น เมื่อปริมาณข้อมูล และฐานผู้ใช้เพิ่มขึ้น เรื่องนี้เกี่ยวข้องกับการออกแบบระบบที่สามารถรองรับ Load ที่เพิ่มขึ้น และจัดการทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ

หลักปฏิบัติ

• การควบคุมเวอร์ชัน: แนวทางปฏิบัติของ MLOps เช่น ระบบควบคุมเวอร์ชันจะติดตามการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นกับ Model และข้อมูล ทำให้สามารถย้อนกลับและทำซ้ำได้ง่าย
• การบูรณาการและการส่งมอบอย่างต่อเนื่อง (CI/CD): MLOps ผสานรวมการทดสอบอัตโนมัติและ Pipeline การปรับใช้ ซึ่งคล้ายกับแนวปฏิบัติ DevOps เพื่อให้มั่นใจว่าการปรับใช้ Model มีความสอดคล้องและเชื่อถือได้
• การตรวจสอบ Model: MLOps เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบประสิทธิภาพของ Model บน Production อย่างต่อเนื่อง การระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้น เช่น ประสิทธิภาพลดลงหรือการเบี่ยงเบนของข้อมูล และดำเนินการแก้ไข
• การจัดการโครงสร้างพื้นฐาน: MLOps มีเครื่องมือและกระบวนการสำหรับจัดการโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นในการ Run Model ในการใช้งานจริง รวมถึง Cloud Platform เทคโนโลยีการสร้าง Container และกลไกการ Scaling

ประโยชน์ของ MLOps

• ออกสู่ตลาดได้เร็วขึ้น: ด้วยกระบวนการอัตโนมัติและปรับปรุงประสิทธิภาพ MLOps ช่วยให้องค์กรต่างๆ ปรับใช้ Model บน Production ได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
• ประสิทธิภาพของ Model ที่ได้รับการปรับปรุง: การตรวจสอบอย่างต่อเนื่องและ Feedback Loop ช่วยให้สามารถระบุและแก้ไขปัญหาได้ในเชิงรุก ซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพของ Model ที่ดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป
• ลดต้นทุน: MLOps ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรและป้องกันข้อผิดพลาด ซึ่งนำไปสู่การประหยัดต้นทุนในระยะยาว
• การทำงานร่วมกันที่เพิ่มขึ้น: MLOps ส่งเสริมการทำงานร่วมกันระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) นักพัฒนา (Developer) และทีมปฏิบัติการ (Operations Team) เพื่อให้แน่ใจว่าทุกฝ่ายทำงานสอดคล้องกัน

ความท้าทายของ MLOps

• ความซับซ้อน: การใช้ MLOps อย่างมีประสิทธิภาพจำเป็นต้องมีการวางแผนอย่างรอบคอบและการพิจารณาเครื่องมือ เทคโนโลยี และกระบวนการต่างๆ
• การขาดแคลนผู้มีความสามารถ: มีความต้องการเพิ่มมากขึ้นสำหรับผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะทั้งในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแนวปฏิบัติของ MLOps
• Silos ขององค์กร: การแยกย่อยระหว่างทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทีมพัฒนา และทีมปฏิบัติงานถือเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการนำ MLOps ไปใช้ให้ประสบความสำเร็จ

MLOps ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรที่ต้องการใช้ประโยชน์จาก Machine Learning อย่างมีประสิทธิภาพ โดยการนำแนวทางปฏิบัติของ MLOps มาใช้ ทำให้มั่นใจได้ว่า ML Model ไม่เพียงแต่ได้รับการพัฒนา (Dev) มาอย่างดี แต่ยังใช้งาน จัดการ และบำรุงรักษาอย่างมีประสิทธิภาพบน Production ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะช่วยขับเคลื่อนมูลค่าทางธุรกิจให้องค์กรอย่างแท้จริง

หมายเหตุ - Blog นี้ เขียนร่วมกับ Gemini โดยใช้ Few-shot Prompts ดังนี้

• Act as a data scientist
• Please explain the MLOps