Diferencia entre ModelOps y MLOps

Las personas a menudo se confunden acerca de los dos términos recientemente populares, ModelOps y MLOps, ya que los dos se usan indistintamente. Sin embargo, se cree que ModelOps es más general que MLOps, porque se aplica no solo a los modelos de aprendizaje automático, sino a un modelo de cualquier tipo.

¿Qué son los MLOps?

MLOps, abreviatura de Machine Learning Operations, es una disciplina de ingeniería que busca unificar el desarrollo del sistema ML y la implementación del sistema ML para estandarizar y optimizar la gestión del ciclo de vida del aprendizaje automático. El concepto suena familiar porque está muy inspirado en el concepto DevOps, que agiliza el proceso y la práctica de cambios y actualizaciones de software. MLOps es un proceso para generar valor a largo plazo y, al mismo tiempo, minimizar los riesgos asociados con los proyectos de ML, ciencia de datos e IA. Es una colaboración entre los científicos de datos y el equipo de producción o de operaciones para adoptar las mejores prácticas de MLOps para implementar modelos de aprendizaje automático en la producción a gran escala. MLOps esencialmente integra los principios de DevOps en su flujo de trabajo de aprendizaje automático, uniendo a las personas y los procesos para automatizar la entrega del software de infusión de ML.

¿Qué es ModelOps?

ModelOps es un enfoque holístico para hacer viables los flujos de trabajo de análisis predictivo y aprendizaje automático, ponerlos a trabajar y usarlos de manera efectiva en los negocios para que los equipos pierdan menos tiempo en estas tareas repetitivas y se concentren más en las cosas. eso realmente importa ModelOps, tal como lo define Gartner, es un conjunto de prácticas que busca automatizar un conjunto de operaciones que surgen en los proyectos de ciencia de datos, incluida la canalización de entrenamiento de modelos, el control de versiones, la gestión de datos, el seguimiento de experimentos, las pruebas y la implementación. Su objetivo es tomar todos los análisis predictivos y modelos de ML e IA y hacerlos operativos. Lo ayuda a crear canalizaciones de entrega de proyectos con procedimientos de prueba automatizados que intentan capturar errores de codificación.

Diferencia entre ModelOps y MLOps

Definición

– ModelOps es un enfoque estratégico para hacer que el aprendizaje automático y los modelos de IA sean operativos. Implica la gestión eficaz del ciclo de vida y la gobernanza de los modelos de toma de decisiones de IA y aprendizaje automático. Es un conjunto de prácticas que busca automatizar un conjunto común de operaciones que surgen en proyectos de ciencia de datos. MLOps, abreviatura de Machine Learning Operations, es una estandarización y optimización de la gestión del ciclo de vida del aprendizaje automático, que se encuentra en un entorno empresarial, mucho más complejo en términos de necesidades y herramientas.

Acercarse

– MLOps está fuertemente inspirado en el concepto DevOps, que agiliza el proceso y la práctica de cambios y actualizaciones de software. MLOps es una combinación de procesos, prácticas y tecnologías básicas para el uso de modelos de aprendizaje automático en la producción a gran escala. Es una colaboración entre los científicos de datos y el equipo de operaciones para automatizar la entrega del software de infusión de ML. ModelOps, por otro lado, tiene como objetivo tomar todos los modelos de análisis predictivo y ML e AI y hacerlos operativos. Se enfoca en hacer que los modelos ML sean operativos.

Enfoque

– MLOps es DevOps para algoritmos de aprendizaje automático que tiene como objetivo integrar los principios de DevOps en su flujo de trabajo de aprendizaje automático, uniendo a personas y procesos para automatizar la entrega de software de infusión de ML. Los MLOps solo están relacionados con el funcionamiento de los modelos de aprendizaje automático. Su objetivo es generar valor a largo plazo y minimizar los riesgos asociados con los proyectos de ML, ciencia de datos e IA. ModelOps, por otro lado, se enfoca en el gobierno y la gestión de todo el ciclo de vida de todos los modelos de IA y aprendizaje automático y toma de decisiones.

ModelOps vs. MLOps:

Resumen

En resumen, MLOps es un subconjunto de ModelOps en el que ciertas funciones de MLOps y ModelOps se superponen, pero otras son procesos separados. MLOps se centra específicamente en modelos de aprendizaje automático y proporciona supervisión del rendimiento de los modelos y supervisión de la naturaleza de los datos. MLOps es básicamente DevOps para algoritmos de aprendizaje automático, que están relacionados con el funcionamiento de los modelos de aprendizaje automático. ModelOps, por otro lado, se ocupa de la gobernanza y la gestión del ciclo de vida de todos los modelos y modelos comerciales de IA y aprendizaje automático.

¿Qué pasa con MLOps?

MLOps se centran específicamente en algoritmos de aprendizaje automático; de hecho, se refiere solo al funcionamiento de los modelos de aprendizaje automático. Es similar al enfoque DevOps y DataOps que busca aumentar la automatización en los modelos de producción.

¿Qué significa MLOps?

MLOps es la abreviatura de algoritmos de aprendizaje automático y está fuertemente inspirado en el concepto DevOps, que agiliza el proceso y la práctica de cambios y actualizaciones de software.

¿Qué es la tecnología MLOps?

MLOps es una colaboración entre los científicos de datos y el personal de producción o de operaciones que busca unificar el desarrollo de un sistema ML y la implementación de un sistema ML para estandarizar la entrega continua de modelos ML en producción.

¿Qué son los MLOps de Gartner?

Según Gartner, MLOps es un subconjunto de ModelOps que se enfoca en la estandarización y operación de modelos de aprendizaje automático.

¿Cómo se implementan MLOps?

Los MLOps son fundamentales para mitigar los riesgos que plantea el uso de modelos ML y también son un elemento esencial de sus esfuerzos de aprendizaje automático. Los pasos principales de MLOps son la recopilación y el análisis de datos, la preparación de datos, la formación de modelos, la validación, la administración y el seguimiento.

¿Qué es CI CD en programación?

CI y CD significan integración continua y entrega continua, que son prácticas modernas de desarrollo de software que ayudan a crear un proceso rápido y eficiente para entregar software y aplicaciones desde el inicio hasta la producción y entrega de manera transparente.