Przekształcanie przepływu pracy ML poprzez standaryzację i automatyzację
Challenge
W obliczu rosnących wymagań dotyczących ML, nasz klient zmagał się z rozdrobnionym krajobrazem uczenia maszynowego w wielu zespołach. Brak standaryzacji wprowadził niepotrzebną złożoność, wymagającą głębokiej wiedzy zarówno w zakresie inżynierii, jak i DevOps dla każdego projektu. Wysokie koszty początkowe, wiele środowisk chmurowych oraz potrzeba utrzymania spójnych standardów inżynierskich stanowiły kolejne wyzwania, czyniąc wdrażanie ML uciążliwym i utrudniając skalowalność i innowacyjność.
Our approach
Aby rozwiązać te problemy, opracowaliśmy kompleksowy pakiet MLOP do tworzenia linii rurociągów ML — warstwę abstrakcji upraszczającą wdrażanie systemu ML w całej firmie. Agnostyczne i w pełni konfigurowalne platformy ukierunkowane, takie jak GCP Vertex AI, Azure ML i Databricks, rozwiązanie zastosowało zasady infrastruktury jako kod, płynnie integrując się z GitHub Actions i potokami CI/CD. Zaprojektowaliśmy intuicyjne, przejrzyste ramy, które zapewniały ustandaryzowane podejście, pozwalające na spójność przy jednoczesnym dostosowaniu się do konkretnych potrzeb. Nasze rozwiązanie sprawiło, że wysokie standardy inżynieryjne są dostępne dla wszystkich zespołów.
The outcome
Nasz pakiet MLOps szybko stał się standardowym narzędziem do wdrażania ML w całej organizacji. Dzięki płynnej integracji i przestrzeganiu najlepszych praktyk zyskał silne wsparcie zarówno ze strony zespołów biznesowych, jak i ML. Szybkie przyjęcie sprzyjało jednolitemu podejściu do przepływów pracy ML, usprawniając operacje przy jednoczesnym promowaniu dostosowania do najnowocześniejszych trendów w zakresie MLOP. Rozwiązanie stworzyło kulturę współpracy i spójności, przynosząc korzyści zespołom w całej firmie.