डोमिनोज़ डेटा लैब ने Git रिपॉजिटरी के साथ MLOps एकीकरण को मजबूत किया

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मशीन लर्निंग ऑपरेशंस (एमएलओपीएस) प्लेटफॉर्म की अग्रणी प्रदाता डोमिनोज डेटा लैब, डेटा वैज्ञानिकों के लिए ऐसे समय में कोड का प्रबंधन करना आसान बना रही है, जब देवओप्स प्लेटफॉर्म के प्रदाता एआई मॉडल को सिर्फ एक अन्य सॉफ्टवेयर आर्टिफैक्ट के रूप में पेश करना शुरू कर रहे हैं, जिसकी जरूरत है किसी भी अनुप्रयोग विकास परियोजना के संदर्भ में प्रबंधित।

डोमिनोज़ प्लेटफ़ॉर्म का संस्करण 4.4 एक कोडसिंक क्षमता जोड़ता है जो कि गिट रिपॉजिटरी के साथ इस तरह से एकीकृत है जिससे प्रयोग के सभी पहलुओं को अधिक आसानी से ट्रैक करना संभव हो जाता है, डोमिनोज़ डेटा लैब के सीईओ निक एल्प्रिन ने कहा। एलप्रिन ने कहा कि डोमिनोज़ डेटा लैब, एआई मॉडल बनाने वाली कलाकृतियों का प्रबंधन करने के लिए डेटा साइंस टीमों को गिट रिपॉजिटरी को नियोजित करती है, लेकिन उनके निर्माण के लिए नियोजित प्रक्रियाएं डेवलपर्स द्वारा अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए नियोजित देवओप्स प्रक्रियाओं से अलग रहेंगी। “मॉडल मौलिक रूप से अलग हैं,” उन्होंने कहा।

MLOps टीमों के लिए उस लक्ष्य को प्राप्त करना आसान बनाने के प्रयास के रूप में, डोमिनोज़ डेटा लैब्स ने एक टिकाऊ कार्यक्षेत्र क्षमता भी जोड़ी है जो उत्पादकता में सुधार के लिए एक साथ कई सैंडबॉक्स वाले वातावरण चलाना संभव बनाती है। एल्प्रिन ने कहा कि टिकाऊ कार्यक्षेत्र डेटा वैज्ञानिकों को आवश्यकतानुसार कार्यक्षेत्र विन्यास को रोकने, संपादित करने और फिर से शुरू करने में सक्षम बनाकर बुनियादी ढांचे की लागत को भी कम करेगा।

अंत में, डोमिनोज़ 4.4 ट्रांज़िट में एन्क्रिप्शन को सक्षम करने के लिए ट्रांसपोर्ट लेयर सिक्योरिटी (टीएलएस) प्रोटोकॉल के लिए समर्थन जोड़ता है और डोमिनोज़ फ़ाइल सिस्टम के भीतर से बाहरी नेटवर्क फ़ाइल सिस्टम (एनएफएस) वॉल्यूम को माउंट करने की क्षमता रखता है।

GitHub और GitLab जैसे Git रिपॉजिटरी के साथ एकीकरण को मजबूत करने का कदम ऐसे समय में आया है जब उन रिपॉजिटरी के प्रदाता DevOps और डेटा साइंस टीमों को AI मॉडल बनाने और अधिक सहयोगी तरीके से तैनात करने में सक्षम बनाने के अपने इरादे का संकेत दे रहे हैं। एआई क्षमताओं से प्रभावित अनुप्रयोगों की तैनाती में तेजी लाने के लिए DevOps टीमें AI मॉडल को अपने वर्कफ़्लो में शामिल करने की ओर बढ़ रही हैं। यह अभी तक स्पष्ट नहीं है कि सर्वोत्तम DevOps और MLOps अभ्यास केवल अभिसरण करेंगे या क्या वर्तमान में MLOps प्लेटफ़ॉर्म द्वारा प्रबंधित कार्यों को निरंतर एकीकरण/निरंतर वितरण (CI/CD) प्लेटफ़ॉर्म द्वारा ग्रहण किया जाएगा जो कई संगठनों के पास पहले से मौजूद हैं।

एल्प्रिन ने उल्लेख किया कि जब डेटा वैज्ञानिकों और देवओप्स इंजीनियरों दोनों को काम पर रखने की बात आती है तो अधिकांश संगठनों को पहले से ही चुनौती दी जाती है। उन्होंने कहा कि उन्हें एक DevOps विशेषज्ञ मिलेगा, जो MLOps की पेचीदगियों को भी जानता है, वह बहुत पतला है।

एक तरह से या किसी अन्य, हालांकि, संगठन उस दर में तेजी लाने की कोशिश कर रहे हैं जिस पर एआई-सक्षम अनुप्रयोगों को तैनात किया जा रहा है। आज डेटा साइंस टीमों के लिए एआई मॉडल बनाने में कई महीने लगना असामान्य नहीं है, जिसे उत्पादन वातावरण में तैनात करने की आवश्यकता होती है। चुनौती यह है कि कई अनुप्रयोग विकास दल आवृत्ति की दर से अनुप्रयोगों को तैनात और अद्यतन कर रहे हैं जो अनुप्रयोग विकास की गति के साथ डेटा विज्ञान टीमों के प्रयासों को संरेखित करना चुनौतीपूर्ण बनाता है। जैसे, DevOps अधिवक्ता अब DevOps प्लेटफ़ॉर्म को डेटा विज्ञान टीमों के लिए अधिक सुलभ बनाने के लिए एक मामला बना रहे हैं।

उद्यम आईटी संगठनों के भीतर एआई मॉडल के निर्माण के लिए अभी भी शुरुआती दिन हैं। एआई मॉडल बनाने के लिए नियोजित की जा रही अधिकांश प्रक्रियाएं परिपक्व होने से बहुत दूर हैं। हालांकि, कुछ बिंदु पर, डेटा विज्ञान, डेवलपर्स और आईटी संचालन टीमों में फैले अधिक एकीकृत प्रक्रियाओं की आवश्यकता होगी क्योंकि उत्पादन वातावरण में तैनात और अद्यतन किए जा रहे एआई मॉडल की संख्या लगातार बढ़ रही है।

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