ClearML для полного MLOps: примеры и возможности

MLOps примеры курсы обучение, курсы дата-инженеров ML, Machine Learning для инженеров примеры курсы обучение, ClearML MLOps, Школа Больших Данных Учебный Центр Коммерсант

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:

Я даю свое согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь с политикой конфиденциальности.

Источники

  1. https://clear.ml/
  2. https://dheerajnbhat.medium.com/mnist-classification-tutorial-using-clearml-mlops-platform-e51939e64f97
  3. https://www.einpresswire.com/article/634308803/clearml-introduces-the-first-generative-ai-platform-that-transcends-enterprise-chatgpt-challenges
Контакты авторизированного учебного центра
«Школа Больших Данных»
Адрес:
127576, г. Москва, м. Алтуфьево, Илимская ул. 5 корпус 2, офис 319, БЦ «Бизнес-Депо»
Часы работы:
Понедельник - Пятница: 09.00 – 18.00
Остались вопросы?
Звоните нам +7 (495) 414-11-21 или отправьте сообщение через контактную форму. Также вы можете найти ответы на ваши вопросы в нашем сборнике часто задаваемых вопросов.
Оставьте сообщение, и мы перезвоним вам в течение рабочего дня
Я даю свое согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь с политикой конфиденциальности.
Или напишите нам в соц.сетях
Поиск по сайту