Dampak kecerdasan buatan pada pengembangan dan jalur penyebaran berkelanjutan semakin signifikan. Namun, pemimpin pengembangan perangkat lunak harus mempertimbangkan berbagai faktor saat menerapkan teknologi ini. Penyebaran AI berbeda dari penyebaran aplikasi konvensional, karena pembaruan perangkat lunak tradisional biasanya bersifat deterministik. Setelah kode melewati pengujian, ia berfungsi seperti yang diharapkan. Sebaliknya, keluaran AI dan pembelajaran mesin dapat berfluktuasi karena ketergantungannya pada data dinamis dan perilaku statistik yang rumit.
Tantangan unik ini memerlukan pendekatan yang berbeda untuk penyebaran AI dibandingkan dengan perangkat lunak tradisional. Sangat penting untuk membangun jalur pembelajaran mesin yang menggabungkan otomatisasi dan pemantauan untuk mengatasi kompleksitas ini. DevOps bertujuan untuk meningkatkan kolaborasi antara pengembang dan operasi melalui otomatisasi dan umpan balik cepat. Dengan menerapkan prinsip-prinsip ini pada AI, fondasi yang kuat untuk jalur penyebaran pembelajaran mesin yang dapat diskalakan dapat dibuat.
Praktik terbaik tertentu dari DevOps dapat diterapkan langsung ke MLOps. Perbedaan utama antara keduanya terletak pada fokusnya: sementara DevOps menekankan kode, MLOps fokus pada pengelolaan model dan dataset bersamaan dengan kode. MLOps memperluas DevOps untuk mengatasi tantangan spesifik terkait jalur pembelajaran mesin, seperti validasi data, pelacakan eksperimen, dan strategi pelatihan ulang.
Saat membangun sistem penyebaran berkelanjutan untuk pembelajaran mesin, sangat penting untuk mempertimbangkan lebih dari sekadar pengkodean. Lanskap telah berkembang melampaui sekadar pemrograman; sekarang memerlukan pemahaman yang komprehensif tentang pengembangan AI. Melibatkan perusahaan pengembangan AI yang khusus untuk menerapkan proses ini sangat penting. Kerangka kerja yang terstruktur untuk membangun jalur ML dapat membantu meminimalkan risiko, memastikan kepatuhan terhadap regulasi, dan mempertahankan kinerja yang andal di sektor-sektor kritis seperti kesehatan dan keuangan.
Sebuah pertanyaan umum muncul mengenai perlunya tim pengembangan perangkat lunak yang didedikasikan untuk MLOps dibandingkan dengan mengandalkan konsultan. Meskipun konsultan satu kali mungkin menawarkan solusi sementara, jalur pembelajaran mesin memerlukan manajemen yang berkelanjutan. Model dapat memburuk seiring waktu, data baru mungkin muncul, dan lingkungan penyebaran dapat berubah. Tim yang didedikasikan memberikan kepemilikan yang berkelanjutan, keahlian lintas fungsi, iterasi yang lebih cepat, dan manajemen risiko yang efektif. Pada akhirnya, memiliki tim pengembangan perangkat lunak yang berkomitmen dan memahami seluk-beluk MLOps jauh lebih bermanfaat daripada mengandalkan layanan konsultasi yang sporadis. Bahkan dengan alat dan tim yang tepat, kepatuhan terhadap praktik terbaik yang solid sangat penting untuk mencapai kesuksesan dalam DevOps untuk AI.