MLOps

Szybka we wdrożeniu i efektywna kosztowo platforma machine learning

Przygotowujemy środowisko badawcze gotowe na eksploracje danych, budowę i trening algorytmów ML przez zespoły Data Science oraz środowisko produkcyjne do automatycznego wdrażania i monitorowania modeli

Projekty Data Science przy wsparciu Chaos Gears

01

Projektowanie rozwiązania

Pomagamy ustalić cele i wartości projektu oraz określić metryki niezbędne do oceny kryteriów sukcesu. Wspieramy zespoły data science Klienta w modelowaniu problemu biznesowego w ujęciu uczenia maszynowego i opracowaniu prototypów algorytmów.

02

Budowa i rozwój modelu

Gromadzimy, porządkujemy i wdrażamy narzędzia do transformacji danych. Udzielamy wsparcia w procesie walidacji i kalibracji modeli uczenia maszynowego.

03

Wdrożenie i operacje

Uruchomiamy docelowe modele w środowisku produkcyjny, a następnie w trybie ciągłym monitorujemy oraz weryfikujemy czy spełniają przyjęte założenia. Wykonujemy testy A/B, a także aktualizujemy algorytmy w oparciu o najnowsze dane, jeśli uprzednio wytrenowany model przestaje spełniać swoje cele.

Oferta, która przyspiesza cykl życia projektów ML

Świadczymy usługi na różnych etapach trwania projektów analitycznych. Dostarczamy gotowe do pracy, efektywne kosztowo i zaopatrzone w szeroki zestaw funkcjonalności platformy przeznaczone dla zespołów Data Science

Inżynieria danych

Zapewniamy audytowalne, łatwe do przeszukiwania oraz przede wszystkim bezpieczne miejsce do przechowywania danych bez względu na ich wielkość. Wykorzystujemy usługi takie jak: data lake, lakehouse i feature store, które spełniają wszystkie wymagania z zakresu inżynierii danych.

Środowisko badawcze

Dostarczamy dostęp do w pełni funkcjonalnych laboratoriów nie posiadających ograniczeń pamięci czy mocy obliczeniowej opartych na notebookach. Wszystkie wykonane eksperymenty i modele zostaną zapisane i będą gotowe do użytku na wiele miesięcy po ich przeprowadzeniu.

Trening algorytmów i dobór optymalnych parametrów

Dostarczamy łatwe w zarządzaniu i w pełni gotowe do trenowania oraz dostrajania modeli klastry. Zapewniamy dostęp do pełnego obserwowania procesu trenowania modeli. Kompleksowy monitoring pozwala szybko wykrywać błędy powstałe na etapie treningu algorytmów oraz łatwo je debuggować.

Wdrażanie modeli

Wdrażamy modele w sposób dostosowany do różnych potrzeb - od klasycznego autoskalowalnego API, przez API typu serverless aż po tworzenie periodycznych, krótkotrwałych zadań. Pomagamy wdrażać nawet setki modeli na raz w sposób optymalny kosztowo.

Moniorowanie

Zapewniamy mechanizmy monitorowania, które w sposób ciągły ewaluują metryki takie jak czas pracy, wykorzystanie zasobów, wydajność i sensowność wyników działania modelu czy zgodność rozkładu danych.

Automatyzacja

Automatyzujemy proces budowania i wdrażania modeli za pomocą narzędzi CI/CD dedykowanych pod data science. Nowe prototypy i wersje modeli błyskawicznie trafiają na środowiska testowe i produkcyjne.

wybieramy produkty o ugruntowanej pozycji na rynku

Korzystamy z dojrzałych technologii

Rynek technologii oferuje wiele możliwości rozwiązań przytoczonych wyżej wyzwań, jak również narzędzi gotowych rozwiązać każde z nich. W Chaos Gears do tematu podchodzimy pragmatycznie - w oparciu o nasze wieloletnie doświadczenie wybraliśmy i korzystamy jedynie z dojrzałych produktów o ugruntowanej pozycji na rynku. W zależności od potrzeb korzystamy z rozwiązań AWS i/lub technologii open source

usługi aws

Szybka we wdrożeniu i optymalna kosztowo platforma MLOps

Opieramy się o usługi z rodziny Amazon SageMaker, dedykowanym poszczególnym fazom projektów data science.

  • check
    Jedna z najstarszych i najbardziej dojrzałych technologii chmurowych z obszaru ML
  • check
    Niski koszt utrzymania rozwiązania
  • check
    Szybkie wdrożenie platformy
  • check
    Nie wymaga budowy dedykowanego zespołu utrzymaniowego
kubernetes

Niezależność od usług jednego dostawcy chmurowego

Korzystamy z technologi open source wdrożonych na platformie Kubernetes opartej o maszyny wirtualne EC2.

  • check
    Wykorzytujemy dojrzałe i sprawdzone technologie takie jak: Kubeflow, MLflow, Seldon Core
  • check
    Rozwiązanie dedykowane różnym modelom (multi-cloud, hybrid-cloud, on-premises)
  • check
    Brak problemu vendor lock-in
  • check
    Możliwość migracji do innej chmury w przyszłości

Te kompetencje chmurowe pozwalają nam skutecznie realizować projekty MLOps

Specjaliści z Chaos Gears posiadają certyfikaty, które potwierdzają wysoką znajomość obszaru ML i chmury AWS

Przebieg realizacji i rola partnera chmurowego

Organizujemy serię spotkań wprowadzających, podczas których poznajemy zespół i problemy napotykane w codziennej pracy z zakresu analizy danych, jak również kluczowe cele do zrealizowania.

Na bazie zebranych informacji wspólnie wybieramy technologie, a następnie przygotowujemy harmonogram wdrożenia i długoterminową roadmapę dla projektu.

Ustalamy listę wymaganych komponentów, priorytetyzujemy kolejność ich dostarczania i czas realizacji poszczególnych składowych (np. rejestr eksperymentów i modeli, feature store, środowisko badawcze oparte o notebooki, platformę do automatyzacji i orkiestracji, system do wdrażania modeli).

Budujemy solidne chmurowe fundamenty docelowego systemu. Tworzymy i konfigurujemy konta AWS, usługi sieciowe, alerty budżetowe i zarządzamy dostępem. Wdrażamy usługi zapewniające wysoki poziom bezpieczeństwa środowiska chmurowego.

Następnie, zgodnie z przyjętymi priorytetami, dostarczamy poszczególne składowe platformy MLOps. W przypadku niewiadomych lub niesprecyzowanych do końca wymagań, tworzymy Proof of Concept rozwiązania, by zweryfikować zgodność funkcjonalności danego narzędzia z potrzebami Klienta.

Utrzymujemy stały kontakt z zespołem data science Klienta i regularnie zbieramy kolejne wymagania dotyczące platformy. Na bieżąco dokumentujemy proces wdrażania komponentów, demonstrujemy wykorzystane produkty i prowadzimy szkolenia z ich zakresu.

Zarządzamy środowiskiem produkcyjnym Klienta - świadczymy kompleksowe usługi utrzymaniowe tak by zespoły zajmujące się analizą danych mogły pracować sprawnie i efektywnie.

Na bieżąco aktualizujemy narzędzia, a także modyfikujemy i optymalizujemy platformę w przypadku pojawiania się nowych potrzeb. Na bieżąco poprawiamy też ewentualne błędy, które nie zostały wykryte podczas testów.

How to prepare for Migration?
Download the guide

Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.

Skorzystaj z usług naszych DevOpsów i wyprzedź swoją konkurencję