ArtifactOps和ArtifactDL:一种方法和语言,用于概念化和操作化不同类型的管道
Raúl Miñón1,2, Josu Diaz-de-Arcaya1,2, Ana I Torre-Bastida2,3
1Digital, TECNALIA, Basque Research and Technology Alliance (BRTA), Leonardo Da Vinci, 11, Vitoria-Gasteiz, 01510 Spain.
本研究介绍了ArtifactOps方法和ArtifactDL语言,用于管理复杂的机器学习分析管道,而不仅仅是简单的API部署. 这种方法统一了各种XXOps范式,以更好地包装和在现实实验室环境中提供服务.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 人工智能的人工智能
- 软件工程 软件工程 软件工程
背景情况:
- 机器学习模型增强了实验室的决策支持,但通常需要复杂的分析管道来实现现实世界的部署.
- 当前的MLOps (机器学习操作) 方法经常通过专注于API包装而过度简化部署,忽视了整个管道.
研究的目的:
- 在实验室环境中对机器学习的不同管道类型进行概念化.
- 提出ArtifactOps方法论,以统一管道管理中的XXOps范式.
- 引入一个管道定义语言ArtifactDL,支持ArtifactOps.
主要方法:
- 多种分析管道类型的概念化.
- 开发了ArtifactOps方法的开发.
- 人工DL管道定义语言的设计.
- 插图用两个现实世界的场景和专家评估.
主要成果:
- 拟议的ArtifactOps方法提供了一种统一的方法来管理复杂的机器学习管道.
- ArtifactDL提供了一种语言来描述关键的管道设计方面.
- 专家评估证实了ArtifactOps和ArtifactDL.DL的有效性.
结论:
- ArtifactOps和ArtifactDL解决了MLOps,DevOps和DataOps中未解决的挑战,这些挑战涉及机器学习管道的包装和服务.
- 拟议的方法增强了机器学习在各种实验室环境中的部署和管理.
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