Pertanyaan yang Sering Diajukan

Kapan saya harus membangun platform MLOPS?

Saatnya untuk melakukan standarisasi pada platform MLOPs ketika Anda melihat bahwa teknisi Anda menghabiskan lebih banyak waktu untuk meneliti dan mencari persetujuan untuk opsi perkakas daripada membangun model ML.

Dapatkah saya mengintegrasikan alat ML lainnya ke dalam platform MLOPs?

Ya. Anda dapat mengintegrasikan non-AWS alat ke dalam platform. Meskipun SageMaker AI Studio adalah inti dari platform MLOPS, Anda masih dapat mengintegrasikan produk lain dengan rangkaian SageMaker layanan AI Studio.

Bagaimana organisasi saya dapat menyederhanakan persyaratan tata kelola untuk mempercepat inovasi?

Sebagai bagian dari kandidat kasus penggunaan yang Anda pilih untuk membuktikan pembangunan platform MLOP Anda, pastikan bahwa kasus penggunaan memiliki kompleksitas yang cukup, memerlukan berbagai klasifikasi data, dan memerlukan volume data yang besar. Dengan melakukan ini, Anda tidak hanya membuktikan kemampuan platform, tetapi Anda melakukan pekerjaan berat dari perspektif tata kelola sebagai bagian dari rilis platform awal Anda. Jika Anda dapat melakukan ini, maka tim yang mengadopsi platform MLOP sebagai bagian dari peluncuran akan memiliki beban tata kelola yang lebih ringan, karena mereka menggunakan platform yang telah memenuhi persyaratan tata kelola untuk kasus penggunaan yang kompleks.

Tim mana yang saya perlukan untuk membangun platform MLOP?

Yayasan MLOP yang kuat, yang secara jelas mendefinisikan interaksi antara berbagai persona dan teknologi, dapat meningkatkan waktu untuk menilai, mengurangi biaya, dan memungkinkan ilmuwan data untuk fokus pada inovasi. Memiliki tim yang tepat dapat menjadi perbedaan antara kegagalan dan keberhasilan untuk pengembangan platform MLOP. Karena sifat MLOP, banyak peran perlu dilibatkan, seperti ilmuwan data, insinyur ML, DevOps profesional, pemilik data, pemilik TI, analis bisnis, dan pemilik produk. Pastikan bahwa semua pemangku kepentingan Anda berinteraksi dalam tim lintas fungsi untuk memastikan hasil terbaik untuk platform MLOP Anda.

Bagaimana saya bisa memulai perjalanan MLOPs saya?

Anda dapat memulai dengan membuat lingkungan eksperimen yang aman di mana ilmuwan data menerima snapshot data. Para ilmuwan data dapat menggunakan SageMaker AI untuk bereksperimen dan pada akhirnya membuktikan bahwa ML dapat memecahkan masalah bisnis tertentu.

Haruskah transformasi MLOP didorong oleh pendekatan top-down atau bottom-up dalam suatu organisasi?

Sementara pendekatan bottom-up dapat berhasil, dukungan dari kepemimpinan sangat penting untuk keberhasilan pengembangan platform MLOP. Dengan pendekatan top-down, Anda dapat memastikan standardisasi yang lebih cepat dari solusi yang dikembangkan, mengurangi biaya, dan mencapai skalabilitas dan penggunaan kembali yang lebih tinggi antara model yang dikembangkan oleh tim yang berbeda di organisasi Anda.