JFrog ve Qwak ile MLOps’u Geliştirme
Modern yapay zekâ uygulamaları sektörümüz üzerinde çarpıcı bir etkiye sahip ancak makine öğrenimi modellerini üretime geçirme konusunda hâlâ bazı engeller var. ML modellerini oluşturma süreci o kadar karmaşık ve zaman alıcı ki birçok veri bilimci hâlâ kavramları üretime hazır modellere dönüştürmekte zorlanıyor. MLOps ve DevSecOps iş akışları arasındaki boşluğu kapatmak, bu süreci kolaylaştırmanın anahtarıdır.
Piyasadaki araçların çoğalmasına rağmen, kapsamlı bir makine öğrenimi hattı oluşturmak için doğru olanları bir araya getirmek kolay değildir. Bu nedenle, Qwak ile yeni bir teknoloji entegrasyonunu duyurmaktan heyecan duyuyoruz. Qwak, ML uygulamalarının teslimini hızlandırmak, ölçeklendirmek ve güvence altına almak için makine öğrenimi modellerini ve geleneksel yazılım geliştirme yaşam döngüsü süreçlerini bir araya getiren, tam olarak yönetilen bir ML Platformudur.
ML Yaşam Döngünüzü Yönetme
MLOps, Makine Öğrenimi, DevOps ve Veri Mühendisliğini içeren, Makine Öğrenimi ile Operasyonlar arasındaki bağlantıdır. Model geliştirme aşamasında tüm deneyleri yöneten ve kullanmak istediğimiz en etkili modeli belirleyen bir sisteme ihtiyacımız var. Yazılım geliştirme yaşam döngüsünde olduğu gibi, ML yaşam döngüsü de sürekli olarak yinelenir ve modelin doğruluğunu ve genel kalitesini iyileştirmeye çalışır.
Bir Veri Bilimcisi olarak, sürekli olarak denenmesi (ince ayarlanması ve eğitilmesi) ve üretime dağıtılması gereken makine öğrenimi modelleri oluşturuyorsunuz. Bu süreç, depolanması, olası güvenlik açıkları ve lisans uyumluluğu sorunlarına karşı taranması ve son olarak üretime sunulması gereken çok büyük miktarda veri ve yapı üretir. Kuruluşların yapılarını (ML modelleri), verilerine erişimi kontrol edebilecekleri güvenilir bir konumda güvenli bir şekilde yönetmeleri gerekir. Bu, modelin geliştirme aşamasından üretim aşamasına kadar ödünsüz, güvenli bir yönetim süreci sağlar.
Burası bir MLOps Platformunun ve gelişmiş bir ikili yöneticinin devreye girdiği yerdir.
Qwak Çözümü
Çok sayıda engel, makine öğrenimi projelerinin ilerlemesini engelleyebilir; model deneylerini ve araştırmalarını denetlemek, çeşitli model oluşturma sonuçlarını değerlendirmek, kullanıcı meta verilerini modellere dahil etmek ve model dağıtımını yönetmek gibi kritik görevleri etkileyebilir. Neyse ki Qwak, makine öğrenimi uzmanlarına bu prosedürleri basitleştirerek verimliliği ve etkinliği artıran kapsamlı bir araç seti sağlıyor.
Qwak'ın temel özellikleri:
- Modellerinizi daha hızlı dağıtma ve yineleme
- Esnek bir yapı mekanizması kullanarak modellerinizi test etme ve paketleme
- Model eğitimi ve değerlendirmesi sırasında yapıtların, parametrelerin ve ölçümlerin kapsamlı günlüğe kaydedilmesi
- Modelleri REST uç noktaları, toplu dönüştürme işleri veya akış uygulamaları olarak dağıtma
- Modellerinizi üretimde kademeli olarak dağıtma ve A/B testi
- Model sonuçlarını sorgulama ve üretimdeki model davranışını görselleştirme
- Modelleri yeniden eğitmek ve dağıtmak için otomasyon yetenekleri
JFrog ve Qwak'ın Sinerjisi
JFrog’un Qwak ile entegrasyonu, müşterilere, ML modellerini daha yerleşik yazılım geliştirme süreçleriyle aynı hizaya getirerek MLOps/DevSecOps boşluğunu kapatmaya yardımcı olan eksiksiz bir MLSecOps çözümü sağlar. Tüm yazılım bileşenleri için tek bir doğruluk kaynağı oluşturan bu entegrasyon, Mühendislik, DevOps ve DevSecOps ekipleri arasında kesintisiz çapraz işbirliğine olanak tanır; böylece AI uygulamalarını daha hızlı, minimum riskle ve daha düşük maliyetle oluşturup yayınlayabilirler.
Kapsamlı Bağımlılık Taraması
Bağımlılıkların gerçek zamanlı analizi, veri bilimcilerin, makine öğrenimi mühendislerinin, geliştiricilerin ve uyumluluk paydaşlarının modellerini etkileyen bileşenleri net bir şekilde anlamalarını sağlar. Bu entegrasyon, Qwak’ın gelişmiş MLOps yeteneklerini JFrog tarafından desteklenen gelişmiş tarama yetenekleriyle entegre ederek kullanıcıların bilinçli kararlar almasına olanak tanır.
Zorunlu Kontrol ve Uyumluluk
Modelleriniz, bağımlılıklarınız ve diğer yapıtlarınız için özel platform olarak JFrog Platformunu kullanarak, tüm yazılım bileşenleriniz üzerinde tam kontrol ve görünürlük elde edersiniz. JFrog’un ekipler, gruplar, projeler veya organizasyonel düzeyde tanımlanabilen gelişmiş kaynak yönetimi yetenekleriyle, ML modelinizin sonuçlarının yapılandırılmış politikalara ve organizasyonel standartlara uygun olmasını sağlayabilirsiniz. Bu entegrasyonun zorunlu kıldığı katı yönetişim tutarlılığı artırır, riskleri azaltır ve geliştirme uygulamalarını kurumsal yönergelerle uyumlu hale getirir.
Merkezi Yapı Yönetimi
JFrog’u Qwak’ın ana yapı kaynağı olarak kullanarak JFrog’un aşağıdaki gibi kapsamlı yönetim özelliklerinden yararlanabilirsiniz:
- Tüm modelleri, yapıları ve yazılım bileşenlerini tek bir doğruluk kaynağında merkezileştirme
- Harici hizmet kesintileriyle bağlantılı potansiyel tehlikelerin azaltılması veya modellerin, paketlerin veya paket versiyonlarının kamuya açık depolardan kaldırılması
- Kuruluşların, ekiplerin, grupların ve proje sahiplerinin harici özel veya genel veri havuzlarına erişimi yönetmesine ve sınırlamasına olanak tanıyarak kullanıcılar tarafından yalnızca onaylanmış kaynakların kullanılabilmesini sağlayın
- Şirket içinde kullanılan içerikle ilgili olarak ekiplere, gruplara, projelere, yöneticilere ve diğer paydaşlara kapsamlı şeffaflık sunun
JFrog ve Qwak'ı kullanmaya başlayın
Özetlemek gerekirse
JFrog ve Qwak birlikte, makine öğrenimi modelleri için geliştirme ve dağıtım yaşam döngüsünün her yönüne yönetişim, şeffaflık, görünürlük ve güvenlik aşılıyor. Bağımlılıkların yönetilmesinden uyumluluk sağlanmasına ve depolamanın optimize edilmesine kadar bu entegrasyon, kuruluşunuzun makine öğreniminin geleceğini güvenle ve verimlilikle benimsemesine olanak tanır.