Чтобы сделать наши курсы для специалистов по Data Science и ML-инженеров еще более полезными, сегодня познакомимся с очень мощным инструментом MLOps – open-source платформой ClearML. Что это такое, как работает, насколько упрощает разработку продуктов Machine Learning, а также зачем бизнесу ClearGPT.
Что такое ClearML и как это поможет MLOps-инженеру
Концепция MLOps стремится сократить организационные и технические разрывы между различными участниками процессов создания и эксплуатации систем машинного обучения, автоматизируя все операции жизненного цикла ML-модели. Для этого используются специальные инструменты, например, MLflow, Kubeflow, dvc, Git и прочие средства, о которых мы писали здесь и здесь. Однако, большинство из них работают локально, отлично решая отдельные задачи по версионированию или мониторингу экспериментов. Чтобы охватить весь жизненный цикл машинного обучения, MLOps-инженерам приходится использовать множество платформ и инструментов, интегрируя их между собой с помощью конвейеров обработки данных. Поэтому технологии, позволяющие «из коробки» поддерживать весь спектр ML-операций, сегодня становятся все более востребованными.
Одним из таких инструментов, автоматизирующим все MLOps-операции, является платформа с открытым исходным кодом ClearML. Она упрощает разработку кода и развертывание ML-моделей в рабочей среде, делая процесс создания системы машинного обучения воспроизводимым и масштабируемым. Ценовая политика этого SaaS-решения очень гибкая, в частности, есть бесплатный тариф для небольших команд и пет-проектов с хранилищем на 100 ГБ, логом метрик на 1 ГБ и 1 миллионом вызовов API. С точки зрения MLOps-инженера ключевыми возможностями ClearML являются следующие:
- оркестрация заданий в конвейерах обработки данных;
- автоматическое масштабирование рабочих процессов, что упрощает поставку ML-продукта в производство, позволяя запускать процессы локально или в облаке;
- управление экспериментами, включая отслеживание, систематизацию, сравнение и версионирование гиперпараметров ML-модели, кода и результаты для принятия обоснованных решений;
- управление ML-моделями путем их регистрации в едином реестре, версионировании, упаковки в контейнеры и упрощенного развертывания в разных средах;
- автоматическое логирование результатов экспериментов, включая показатели, графики и выходные файлы с наглядной визуализацией на дэшбордах;
- распределенное обучение на нескольких машинах или графических процессорах;
- интеграция с популярными фреймворками машинного обучения, включая TensorFlow PyTorch, scikit-learn, TensorFlow, XGBoost, Optuna, а также Git-подобными инструментами;
- поддержка совместной работы через управление доступом на основе ролей и автоматические уведомления членам команды;
- облачное развертывание ML-моделей в AWS, Azure и GCP, включая поддержку интеграции с популярными DevOps-инструментами развертывания, такими как Kubernetes и Docker.
Совместное использование ClearML с Jupyter Notebook позволяет автоматически логировать эксперименты с ML-моделями благодаря сохранению всего выполняемого кода в файле журнала, чтобы сделать его воспроизводимым. А функция оптимизации гиперпараметров может автоматизировать процесс выбора лучшей модели машинного обучения из различных экспериментов. Агент ClearML помогает в развертывании модели и отслеживании производительности модели в реальном времени с помощью панели управления. Кроме того, компания-разработчик ClearML также выпустила GPT-платформу для развертывания и практического использования современных LLM-моделей в любом масштабе. Что представляет собой это решение, рассмотрим далее.
ClearGPT: безопасный ИИ для бизнеса
В мае 2023 года компания ClearML объявила о выпуске ClearGPT – безопасной платформы для генеративного искусственного интеллекта корпоративного уровня, позволяющей эффективно развертывать и использовать современные большие языковые модели (LLM) в любом масштабе. Эта новая платформа может быть адаптирована к внутренним данным предприятия, уникальным вариантам использования и процессам. Использование публичных GPT-решений, таких как ChatGPT, создает проблемы с безопасностью, производительностью, стоимостью и управлением данными. Это делает публичные решения уязвимыми для утечек данных и проблем с конфиденциальностью, а также угрожает корпоративной интеллектуальной собственности.
ClearGPT устраняет эти ограничения и риски за счет следующих возможностей:
- вместо использования общедоступных API для доступа к генеративным ИИ-моделям и GPT-решениям, ClearGPT позволяет ограничить использование данных в своей сети с нулевой утечкой и максимальным контролем.
- в отличие от других GPT-решений, которые представляют собой статический черный ящик, ClearGPT позволяет настраивать производительность модели в режиме реального времени, снижая эксплуатационные расходы;
- конфиденциальность и контроль доступа внутри предприятия обеспечивается с помощью RBAC-политики доступа к данным, чтобы гарантировать соответствие корпоративным правилам управления данными в бизнес-подразделениях, а также соблюдение государственных норм. Так ClearGPT позволяет сохранять знания компании, создавая корпоративные ИИ-модели с полной защитой интеллектуальной собственности.
Будучи основанной на MLOps-идеях ClearML, ClearGPT безопасно и масштабно обрабатывает весь сквозной рабочий процесс, включая ввод данных, разработку и обучение ML-моделей, цикл обратной связи и развертывание. Платформа в реальном времени обрабатывает данные, мгновенно и безопасно обеспечивая использование искусственного интеллекта в бизнес-подразделениях без риска обмена корпоративными знаниями и конфиденциальной информацией со сторонними LLM-проектами и открытыми GPT-решениями.
В заключение отметим, что попробовать этот продукт можно лишь по запросу, а информация о тарифах на сайте компании-разработчика пока отсутствует.
Узнайте, как внедрить MLOps и GPT-решения для построения надежных масштабных систем аналитики больших данных и машинного обучения на специализированных курсах в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации для разработчиков, менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data в Москве:
- Разработка и внедрение ML-решений
- Практическое применение Big Data Аналитики для решения бизнес-задач
Источники
