由於現今企業需要更彈性、可擴充的方式來協作、建模,並將機器學習營運化(MLOps),以協助企業組織應對機器學習的獨特挑戰。國際權威調研組織IDC今(18)日首次發布了《IDC MarketScape:2022 年全球機器學習營運化平台供應商評估》,並將SAS評選為領導者。
|
IDC MarketScape評選機器學習營運化平台 SAS獲選為MLOps領導者 |
為了將越來越多的模型從實驗階段移轉至實際營運階段,讓資料科學家、資料架構師、商業分析師和系統維運人員之間,得以溝通及協作。IDC AI 軟體研究總監 Kathy Lange指出:「客戶在應用機器學習實踐於營運流程中,面臨的主要挑戰包括:缺乏專業知識、成本高昂,及自動化程度較低。」惟透過MLOps軟體和流程,則能夠改善資料科學家、應用程式開發系統維運人員之間的協作,與自動化端對端的模型生命週期管理,以及提升模型的開發及上線速度等,進而協助客戶克服這些挑戰。
該報告還評估了SAS 模型管理解決方案(Model Manager),其為 SAS Viya 分析與機器學習平台中的MLOps 解決方案,並指出:「SAS模型管理解決方案提供一系列的相關服務及產品,可協助企業將機器學習模型營運化,並具有多種分析程式語言及模型支援,以及強大的模型治理和模型營運化等優勢。」
SAS分析和MLOps AI產品策略主管Marinela Profi表示:「根據最近一份針對資料科學家的研究表示,分析結果並未讓業務決策者採用的比例高達 40% 以上。顯然找出洞察(insights)和運用洞察之間仍存在著鴻溝,而 ModelOps或MLOps工具的整合,正是拉近差距的關鍵。」
SAS近期也在 Microsoft Azure Marketplace上,透過 SAS Viya將其最先進的分析解決方案帶給了更多使用者,包括可快速執行模型部署和強大模型治理的SAS模型管理解決方案。由SAS Viya on Microsoft Azure 整合了可靠的資料管理、強大的的機器學習,還有精簡的模型部署,只要按一下按鈕,就能按需求付費取得這些功能。
Profi 表示:「成功實踐MLOps的秘訣在於,不要採用不同的工具來分別執行各項任務,而是要採用全面性的解決方案,來自動完成所有工作;且能同時與資料科學家和IT人員溝通,降低複雜度並提高可用性,而SAS 模型管理解決方案即可提供這樣的服務。」