Veri Ekibinizin Operasyonları Ne Kadar Akıcı? Kuruluşunuzun MLOps Olgunluk Düzeyini Keşfedin

MLOps, yani Makine Öğrenimi Operasyonları, makine öğrenmesi iş akışının temel bir parçasıdır ve başlı başına bir alana dönüşmektedir. MLOps, modellerin denemeden canlı ortama kadar olan hattı geçebilmesini sağlamak ve veri ekiplerindeki teknik borcu azaltmak için makine öğrenmesini yazılım mühendisliğinin en iyi uygulamalarıyla birleştirir.

Makine öğrenmesini ölçekli biçimde başarıyla uygulayabilmek için, kuruluşunuzun MLOps olgunluk düzeyini dikkate almak şarttır. Çoğu zaman altyapı, organizasyon kültürü veya model sapma gösterdiğinde yeniden eğitememe gibi engeller, modellerin üretime alınmasının önünde durur. Bu da makine öğrenmesinden beklenenden çok daha az değer elde edilmesine (ya da daha kötüsü, modellerinizle etkileşime giren paydaşlara zarar verilmesine) yol açabilir. Sonuç olarak veri ekibinin makine öğrenmesiyle değer üretebilme yeteneğine güven sarsılabilir. Makine öğrenmesi ve yapay zekânın potansiyelini tam olarak hayata geçirmek için iyi düşünülmüş bir MLOps yaklaşımı gerekir.

MLOps, veri bilimcilerin gerçekten önemli olana odaklanmasını da sağlar: veri toplama ve temizleme, modelleri geliştirme ve doğru teknikleri kullanma. Bunun nedeni, MLOps'un makine öğrenmesi yaşam döngüsünün her aşamasında otomasyonu önemli ölçüde artırmasıdır.

Bu makale, MLOps hakkında temel düzeyde bilgi sahibi olduğunuzu ve önemini anladığınızı varsayar; MLOps hakkında daha fazla bilgi için MLOps'a Başlarken ve MLOps En İyi Uygulamaları makalelerimize göz atın. 

Neden Olgunluk Düzeyleri Var?

MLOps yalnızca araçları benimsemek veya çalışma biçimlerini değiştirmek değildir. Uygulama, teknik ekipler içindeki siloları yıkmak ve otomasyonu artırmak için araçları ve teknolojiyi bütünsel bir yaklaşımla kullanmayı gerektirir. Bu, bir organizasyonun yeniden yapılandırılması veya kişilerin yer değiştirmesi anlamına gelebilir, ancak her şirketin çözümü farklı ve benzersiz olacaktır. 

MLOps'a olgunluk merceğinden bakmak, yani şirketinizin MLOps uygulama sürecinde ne kadar yol katettiğini ölçmek; bir kuruluşun nerede olduğunu, olgunluğu nasıl artırabileceğini ve bu artışın neler sağlayacağını belirlemeye yardımcı olur. Bu aynı zamanda MLOps olgunluğunun bir organizasyonla birlikte ölçeklenebileceği anlamına gelir. Az sayıda modele sahip küçük şirketlerin, büyük ve karmaşık organizasyonlarla aynı olgunluk düzeyinde olması gerekmez. Ancak temel değer önerisi makine öğrenmesine dayanan küçük kuruluşlar bile nispeten olgun bir MLOps uygulamasına ihtiyaç duyacaktır.

Ayrıca, olgunluk modelinde yukarı doğru ilerlemenin doğrusal olmadığını not etmek gerekir. Kuruluşunuz, MLOps uygulamasının bazı unsurlarında yüksek; diğer alanlarda ise düşük olgunluğa sahip olabilir. Aşağıdaki bölümde, kuruluş içinde MLOps'un nasıl evrildiğine dair bütünsel bir genel bakış sunan Microsoft'un MLOps olgunluk modelini özetleyeceğiz. 

Microsoft’un MLOps Olgunluk Modeli

Microsoft MLOps olgunluk modeli, MLOps olgunluğunu değerlendirmek için üç geniş boyut tanımlar:

• İnsanlar: Veri ekibi içindeki farklı roller ve birbirleriyle nasıl etkileştikleri
• Makine Öğrenmesi Yaşam Döngüsü: Veri toplamadan model oluşturma ve yayımlamaya kadar yaşam döngüsünün nasıl yönetildiği.
• Uygulama: Makine öğrenmesi modellerinin nasıl test edildiği, uygulandığı, dağıtıldığı ve yeniden eğitildiği.

Ayrıca Microsoft MLOps olgunluk modeli, bir MLOps uygulaması için beş olgunluk aşaması tanımlar:

1. MLOps Yok: Ayrık, kara kutu sistemler; silo halinde çalışan veri ekipleri ve modellerin manuel eğitimi, dağıtımı ve test edilmesi.
2. DevOps Var, MLOps Yok: Veri ekibi modelleri eğitirken, ayrı bir ekip bunları dağıtır. Model performansına ilişkin geri bildirim döngüsü opaktır ve yinelenebilirlik sınırlıdır. 
3. Otomatik Eğitim: Modeller yinelenebilirdir ve sürümler daha az manuel süreç içerir. Eğitim otomatik, hatlar yaygın biçimde kullanılır.
4. Otomatik Dağıtım: Dağıtımlar otomatikleştirilmiştir ve orijinal veriye kadar izlenebilir. Modeller dağıtımdan sonra A/B testine tabi tutulabilir ve testler otomatiktir.
5. Tam MLOps: Veri alımından model dağıtımı ve testine kadar sistem tamamen otomatiktir; model performansına ilişkin izlenen, merkezileştirilmiş analitik mevcuttur. Bu sistemler genellikle özel olarak inşa edilir.

Aşağıdaki bölümde her olgunluk düzeyini ele alacak ve temel noktaları içeren bir özet tablo sunacağız.

MLOps Yok

Bu aşamada otomasyon çok azdır ve veri ekibi hem geniş organizasyondan hem de kendi içinde izoledir. Araçların benimsenmesi düşüktür; veri mühendisliği gibi bazı işlevler mevcut olmayabilir ya da veri bilimciler tarafından yürütülebilir. Bu olgunluk düzeyinde tek bir modeli bile dağıtmak zor ve zaman alıcıdır; modelleri yeniden eğitmek, analiz ve eğitim işlerinin tamamen yeniden çalıştırılmasını gerektirir. Dağıtımdan sonra model takibi yapılmadığından etkisini incelemek mümkün olmayabilir.

DevOps Var, MLOps Yok

DevOps en iyi uygulamaları entegre edilse de veri ekibi hâlâ izoledir; özel veri mühendisleri olabilir. Bulut bilişim teknolojileri benimsenmiş olabilir ancak tam potansiyeliyle kullanılmaz. Bu aşamada veritabanlarından veri toplama ve makine öğrenmesi için hazırlama, yeniden kullanılabilir hatlarda otomatikleştirilir. Modeller dağıtıldığında entegrasyon testleri de olabilir. Veri bilimciler çok sayıda şapka takar ve dağıtımdan sonra modellerin test edilmesine yoğun biçimde dahil olur.

Otomatik Eğitim

Bu aşamada veri ekibi içindeki iş birliği önemli ölçüde artar. Veri bilimciler, model eğitim kodlarını otomatik veri hatlarından yararlanan yinelenebilir betiklere dönüştürmek için artık mühendislerle birlikte çalışır. Deneyler takip edilir ve sürüm kontrolü çok daha yaygındır. Dağıtım daha otomatiktir; model dosyaları yine de yazılım mühendislerine iletilir.

Otomatik Model Dağıtımı

Yazılım mühendisleri artık veri mühendisleriyle çok daha yakın çalışarak modellerin yanı sıra eğitim ve veri toplama hatlarını da dağıtır. Deneyler tamamen takip edilir ve her model sürümü ile uygulamanın kendisi için otomatik birim ve entegrasyon testleri vardır. Bazı alanlarda CI/CD de bulunabilir.

Tam MLOps Otomatik Yeniden Eğitim

Son olgunluk aşamasında veri mühendisleri, veri bilimciler ve yazılım mühendisleri; geliştirme ve dağıtım sürecinde mümkün olduğunca fazla otomasyon sağlamak için el ele çalışır. Ayrıca deneyler ile model eğitimi ve yeniden eğitimi üretim metriklerine göre otomatikleştirilir, modeller otomatik olarak yayımlanır ve bir CI/CD hattı tarafından yönetilir ve modeller uygulama kodunda test edilir. 

Popüler MLOps Modelleri Arasındaki Farklar

Bu MLOps olgunluk modeli ile Google'ın modeli arasındaki dikkat çekici bir fark, CI/CD kavramlarının uygulanışıdır. Google bunların genellikle son olgunluk düzeyinde yer aldığını öne sürerken, Microsoft son aşamanın yeniden eğitim olduğunu belirtir.

Gerçekte yeniden eğitim, MLOps benimsemenin temel itici güçlerinden biridir ve son aşamadan daha erken entegre edilebilir. Ancak model yeniden eğitimi için güçlü otomasyon ve altyapı ile yüksek kaliteli veri ve model eğitim hatları gibi önkoşullar vardır. CI/CD kavramları, MLOps olgunluğunun son aşamalarına kadar gelişmeye devam edecektir. 

Google ve Microsoft gibi yüksek olgunluğa sahip kuruluşlar genellikle kendi bulut bilişim çözümleri üzerinde çalışan ve belirli araçları en yüksek potansiyelleriyle kullanan özel yazılımlara sahiptir. Yazılım mühendisleri, bu şirketlerde teknolojinin 'olduğu gibi çalıştığını', sorunsuz model dağıtımları ve veriye verimli erişim sağlandığını sıkça belirtir. Bu, sundukları geniş ürün yelpazesi için üretimde yüzlerce model bulunduğundan gereklidir.

MLOps Olgunluğunuzu Nasıl Artırırsınız

Pek çok kuruluş hâlâ modelleri üretime alma konusunda zorlandığından, MLOps veri biliminin en kritik alanlarından biri olmaya devam ediyor. MLOps olgunluk modelleri, veri ekiplerinin şu anda makine öğrenmesi yeteneklerinde nerede olduklarını ve ilerlerken nasıl evrilebileceklerini anlamak için mükemmel bir çerçeve sunar. 

MLOps hakkında daha fazla bilgi için şu kaynaklara göz atın:

• [DataFramed Podcast] MLOps ile Makine Öğrenimini Operasyonelleştirmek
• [Web Semineri] MLOps'a Pratik Bir Rehber