論文の概要: MLOps: A Step Forward to Enterprise Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19298v1
• Date: Sat, 27 May 2023 20:44:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 20:14:48.032212
• Title: MLOps: A Step Forward to Enterprise Machine Learning
• Title（参考訳）: MLOps: エンタープライズ機械学習への一歩
• Authors: A. I. Ullah Tabassam
• Abstract要約: この研究は、MLOps、そのメリット、困難、進化、および重要な基盤技術に関する詳細なレビューを提示する。 MLOpsワークフローは、モデルとデータ探索とデプロイメントの両方に必要なさまざまなツールとともに、詳細に説明されている。 この記事では、さまざまな成熟度の高い自動パイプラインを使用して、MLプロジェクトのエンドツーエンド生産にも光を当てます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine Learning Operations (MLOps) is becoming a highly crucial part of businesses looking to capitalize on the benefits of AI and ML models. This research presents a detailed review of MLOps, its benefits, difficulties, evolutions, and important underlying technologies such as MLOps frameworks, Docker, GitHub actions, and Kubernetes. The MLOps workflow, which includes model design, deployment, and operations, is explained in detail along with the various tools necessary for both model and data exploration and deployment. This article also puts light on the end-to-end production of ML projects using various maturity levels of automated pipelines, with the least at no automation at all and the highest with complete CI/CD and CT capabilities. Furthermore, a detailed example of an enterprise-level MLOps project for an object detection service is used to explain the workflow of the technology in a real-world scenario. For this purpose, a web application hosting a pre-trained model from TensorFlow 2 Model Zoo is packaged and deployed to the internet making sure that the system is scalable, reliable, and optimized for deployment at an enterprise level.
• Abstract（参考訳）: 機械学習オペレーション(MLOps)は、AIとMLモデルの利点を活かそうとするビジネスにおいて、極めて重要な部分になりつつある。 この調査では、MLOpsフレームワーク、Docker、GitHubアクション、Kubernetesなど、MLOpsのメリット、難易度、進化、および重要な基盤技術について詳細にレビューする。 モデル設計、デプロイメント、オペレーションを含むMLOpsワークフローは、モデルとデータ探索とデプロイメントの両方に必要なさまざまなツールとともに、詳細に説明されている。 この記事では、自動化パイプラインのさまざまな成熟度レベルを使用して、少なくとも自動化がまったくなく、ci/cdとctの完全な機能を備えた、mlプロジェクトのエンドツーエンド生産についても説明します。 さらに、オブジェクト検出サービスのためのエンタープライズレベルのMLOpsプロジェクトの詳細な例を使用して、実際のシナリオにおけるテクノロジのワークフローを説明します。 この目的のために、TensorFlow 2 Model Zooから事前トレーニングされたモデルをホストするWebアプリケーションは、パッケージ化され、インターネットにデプロイされる。

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