MLOps: Penjelasan dan Cara Kerjanya

Deep Learning dan Machine Learning merupakan bagian dari AI, dan kebutuhan akan AI sangat dibutuhkan banyak perusahaan untuk menjalankan proyeknya.

Di tengah banyaknya minat penerapan AI, muncullah istilah baru yakni MLOps. Pada artikel ini, KLIK Group akan membahas apa itu MLOps dan cara kerja MLOps.

Penjelasan MLOps

Sebenarnya, MLOps bukanlah konsep baru. Istilah ini diadaptasi dari metodologi pengembangan bernama DevOps.

Baca Artikel - DevOps 101: Penjelasan & Perannya Pada Transformasi Digital

Apa Itu DevOps?

Singkatnya, DevOps adalah gabungan dari kata "Development" (Pengembangan) dan "Operations" (Operasional) yang merujuk pada metodologi yang menekankan komunikasi serta kolaborasi di antara para project developer. Metodologi ini mencakup fase pengembangan maupun operasional aplikasi.

Tujuan utama DevOps adalah memungkinkan perusahaan untuk men-develop dan men-deploy produk dengan lebih cepat melalui proses berkelanjutan dan kultur yang mengedepankan kolaborasi.

Apa Itu MLOps?

Melalui konsep DevOps, muncullah istilah MLOps yang merupakan singkatan dari Machine Learning Operations. Konsep ini memperluas prinsip dan praktik DevOps yang khusus berkutat pada bidang machine learning. Maka dari itu bagian "Dev" dalam DevOps diganti dengan "ML" untuk menekankan prosesnya lebih terkait dengan machine learning dan sebagai penengah untuk memastikan lancarnya flow kerja antara tim machine learning dan tim operasional.

Dengan memahami tujuan DevOps, kita dapat memahami tujuan MLOps adalah memastikan model yang dikembangkan tim machine learning dapat di-deploy dengan efisien, cepat, dan dalam siklus pengembangan yang berkelanjutan.

Siklus Hidup MLOps

Siklus hidup MLOps merupakan serangkaian metodologi yang dijalankan dalam mengelola machine learning (ML) dalam lingkup produksi.

Siklus hidup MLOps terdiri dari:

• Pembangunan Model
  Pengembangan model ML berdasarkan data dan kebutuhan bisnis.
• Evaluasi & Eksperimen
  Perbandingan performa & pengujian model menggunakan data.
• Produktivitas Model
  Persiapan model untuk di-deploy dan diintegrasi.
• Pengujian
  Uji performa, skalabilitas, dan keamanan sebelum deployment.
• Deployment
  Proses deploy model ML kedalam lingkungan produksi.
• Pemantauan
  Mengamati performa model ML yang telah di-deploy.

Siklus ini dilakukan secara berulang dan berkelanjutan, bertujuan untuk membangun dan memelihara model ML secara efektif dalam lingkup produksi.

Siap Untuk Bertransformasi? Dapatkan Keunggulan AI Sekarang!

Dengan pengalaman lebih dari 11 tahun dalam menghadirkan Transformasi Digital, KLIK Group siap membawa bisnis Anda ke level berikutnya dengan penerapan AI!

Hubungi Kami