MLOps ابرآگنوستیک: ساخت و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در Azure، AWS و پلتفرم‌های متن‌باز
مقاله‌ای در مورد راهکارهای MLOps مستقل از ابر برای ساخت، استقرار و نظارت بر مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از ابزارهای متن‌باز مانند Airflow، Kubeflow و MLflow. این رویکرد از وابستگی به سرویس‌های مدیریت شده خاص جلوگیری کرده و قابلیت حمل مدل‌ها را تضمین می‌کند.
MLOps ابرآگنوستیک برای هوش مصنوعی
این مقاله به بررسی چالش‌های وابستگی به ابر در زمینه هوش مصنوعی می‌پردازد و راهکارهایی برای ساخت سیستم‌های MLOps مستقل ارائه می‌دهد. با استفاده از ابزارهای متن‌باز مانند Airflow، Kubeflow و MLflow، سازمان‌ها می‌توانند مدل‌های خود را بدون محدودیت به پلتفرم‌های خاص توسعه داده و مستقر کنند.
- ابزارهای اصلی: Apache Airflow برای اورکستراسیون، Kubeflow برای آموزش، MLflow برای ردیابی آزمایش‌ها
- استقرار قابل حمل: استفاده از Kubernetes به عنوان بستر مستقل از ابر
- مدیریت هزینه: ابزارهایی مانند Kubecost برای نظارت بر هزینه‌ها در محیط‌های مختلف
- امنیت و حکمرانی: پیاده‌سازی سیاست‌های امنیتی با OPA و Vault
- مانیتورینگ: ادغام Prometheus و Grafana برای نظارت یکپارچه
"سازمان‌هایی که این مدل را تسلط یابند می‌توانند امروز روی Azure آموزش ببینند، فردا روی AWS مستقر کنند و فصل بعد بدون بازنویسی کد روی-prem بازآموزی انجام دهند"
"در جهانی که زیرساخت هر چند سال تغییر می‌کند، قابلیت حمل بهره‌وری جدید است"
این رویاخ نه تنها از قفل شدگی ابری جلوگیری می‌کند، بلکه شفافیت هزینه‌ها، قابلیت حسابرسی و سرعت نوآوری را نیز افزایش می‌دهد.