هذه هي المقالة الثانية من سلسلة من أربعة أجزاء توضح بالتفصيل كيفية القيام بذلك مجموعة NatWest، مؤسسة خدمات مالية كبرى ، شراكة معها الخدمات المهنية AWS لبناء نظام أساسي جديد لعمليات التعلم الآلي (MLOps). في هذا المنشور ، نشارك كيف استخدمت NatWest Group AWS لتمكين نشر الخدمة الذاتية لمنصة MLOps المعيارية والآمنة والمتوافقة باستخدام كتالوج خدمة AWS و الأمازون SageMaker. وقد أدى ذلك إلى تقليل الوقت المستغرق لتوفير بيئات جديدة من أيام إلى بضع ساعات فقط.
نعتقد أن صانعي القرار يمكنهم الاستفادة من هذا المحتوى. يمكن لـ CTOs و CDAOs وكبار علماء البيانات وكبار المهندسين السحابيين اتباع هذا النمط لتوفير حلول مبتكرة لفرق علوم وهندسة البيانات الخاصة بهم.
اقرأ السلسلة بأكملها:
|
التكنولوجيا في NatWest Group
NatWest Group هو بنك علاقات لعالم رقمي يقدم خدمات مالية لأكثر من 19 مليون عميل في جميع أنحاء المملكة المتحدة. تمتلك المجموعة مجموعة متنوعة من التقنيات ، حيث يتم تقديم حلول لتحديات الأعمال غالبًا باستخدام تصميمات مخصصة ومع جداول زمنية طويلة.
في الآونة الأخيرة ، اعتمدت NatWest Group إستراتيجية الحوسبة السحابية أولاً ، والتي مكنت الشركة من استخدام الخدمات المدارة لتوفير موارد الحوسبة والتخزين عند الطلب. أدت هذه الخطوة إلى تحسن في الاستقرار العام ، وقابلية التوسع ، وأداء حلول الأعمال ، مع تقليل التكلفة وتسريع إيقاع التسليم. بالإضافة إلى ذلك ، يتيح الانتقال إلى السحابة لمجموعة NatWest Group تبسيط مجموعتها التكنولوجية من خلال فرض مجموعة من تصميمات الحلول المتسقة والقابلة للتكرار والموافقة عليها مسبقًا لتلبية المتطلبات التنظيمية والعمل بطريقة خاضعة للرقابة.
التحديات
تضمنت المراحل التجريبية لاعتماد نهج السحابة أولاً العديد من مراحل التجريب والتقييم باستخدام مجموعة متنوعة من خدمات التحليلات على AWS. واجهت التكرارات الأولى للنظام الأساسي السحابي لمجموعة NatWest لأحمال عمل علوم البيانات تحديات من خلال توفير بيئات سحابية متسقة وآمنة ومتوافقة. استغرقت عملية إنشاء بيئات جديدة من بضعة أيام إلى أسابيع أو حتى أشهر. أدى الاعتماد على فرق النظام الأساسي المركزي في إنشاء البنية التحتية ومصادر البيانات وتوفيرها وتأمينها ونشرها وإدارتها إلى صعوبة تكوين فرق جديدة للعمل في السحابة.
نظرًا للتباين في تكوين البنية التحتية عبر حسابات AWS ، كان على الفرق التي قررت ترحيل أعباء عملها إلى السحابة أن تمر بعملية امتثال مفصلة. كان لا بد من تحليل كل مكون من مكونات البنية التحتية بشكل منفصل ، مما زاد من الجداول الزمنية للتدقيق الأمني.
تضمن بدء التطوير في AWS قراءة مجموعة من أدلة التوثيق التي كتبها فرق النظام الأساسي. تضمنت خطوات الإعداد الأولي للبيئة إدارة المفاتيح العامة والخاصة للمصادقة ، وتكوين الاتصالات بالخدمات البعيدة باستخدام واجهة سطر الأوامر AWS (AWS CLI) أو SDK من بيئات التطوير المحلية ، وتشغيل البرامج النصية المخصصة لربط IDEs المحلية بالخدمات السحابية. غالبًا ما جعلت التحديات الفنية من الصعب ضم أعضاء الفريق الجدد. بعد تكوين بيئات التطوير ، كان الطريق لإصدار البرامج في الإنتاج معقدًا وطويلًا بالمثل.
كما هو موضح في الجزء الأول من هذه السلسلة ، جمع فريق المشروع المشترك كميات كبيرة من التعليقات حول تجربة المستخدم ومتطلباته من الفرق عبر NatWest Group قبل إنشاء النظام الأساسي الجديد لعلم البيانات ومنصة MLOps. كان الموضوع المشترك في هذه التعليقات هو الحاجة إلى الأتمتة والتوحيد القياسي كمقدمة للتسليم السريع والفعال للمشروع على AWS. تستخدم المنصة الجديدة الخدمات المدارة من AWS لتحسين التكلفة وتقليل جهود تكوين النظام الأساسي وتقليل البصمة الكربونية من تشغيل وظائف الحوسبة الكبيرة غير الضرورية. التوحيد مضمن في قلب النظام الأساسي ، مع مكونات البنية التحتية المعتمدة مسبقًا والمكوّنة بالكامل والآمنة والمتوافقة والقابلة لإعادة الاستخدام والتي يمكن مشاركتها بين فرق البيانات والتحليلات.
لماذا برنامج SageMaker Studio؟
اختار الفريق أمازون ساجميكر ستوديو كأداة رئيسية لبناء ونشر خطوط أنابيب ML. يوفر Studio واجهة واحدة قائمة على الويب تمنح المستخدمين وصولاً كاملاً وتحكمًا ورؤية لكل خطوة مطلوبة لإنشاء النماذج والتدريب عليها ونشرها. كان نضج Studio IDE (بيئة التطوير المتكاملة) لتطوير النماذج ، وتتبع البيانات الوصفية ، وإدارة القطع الأثرية ، والنشر من بين الميزات التي جذبت بقوة فريق NatWest Group.
يعمل علماء البيانات في NatWest Group مع دفاتر SageMaker داخل Studio أثناء المراحل الأولية من تطوير النموذج لإجراء تحليل البيانات ، ومناقشة البيانات ، وهندسة الميزات. بعد أن يكون المستخدمون سعداء بنتائج هذا العمل الأولي ، يتم تحويل الكود بسهولة إلى وظائف قابلة للإنشاء لتحويل البيانات ، وتدريب النموذج ، والاستدلال ، والتسجيل ، واختبارات الوحدة بحيث تكون في حالة جاهزة للإنتاج.
تتضمن المراحل اللاحقة من دورة حياة تطوير النموذج استخدام خطوط أنابيب Amazon SageMaker، والتي يمكن فحصها ومراقبتها بصريًا في الاستوديو. يتم تصور خطوط الأنابيب في DAG (الرسم البياني الدوري المباشر) الذي يرمز إلى خطوات الألوان بناءً على حالتها أثناء تشغيل خط الأنابيب. بالإضافة إلى ملخص سجلات الأمازون CloudWatch بجانب DAG لتسهيل تصحيح الخطوات الفاشلة. يتم تزويد علماء البيانات بقالب رمز يتكون من جميع الخطوات التأسيسية في خط أنابيب SageMaker. يوفر هذا إطارًا موحدًا (متسقًا عبر جميع مستخدمي النظام الأساسي لتسهيل التعاون ومشاركة المعرفة) حيث يمكن للمطورين إضافة المنطق التفصيلي ورمز التطبيق الخاص بالتحدي التجاري الذي يقومون بحله.
يقوم المطورون بتشغيل خطوط الأنابيب داخل Studio IDE لضمان تكامل تغييرات التعليمات البرمجية الخاصة بهم بشكل صحيح مع خطوات خطوط الأنابيب الأخرى. بعد مراجعة تغييرات الكود والموافقة عليها ، يتم إنشاء خطوط الأنابيب هذه وتشغيلها تلقائيًا بناءً على مشغل فرع مستودع Git الرئيسي. أثناء تدريب النموذج ، يتم تخزين مقاييس تقييم النموذج وتعقبها في SageMaker Experiments ، والتي يمكن استخدامها لضبط hyperparameter. بعد تدريب النموذج ، يتم تخزين الأداة النموذجية في ملف سجل نموذج SageMaker، إلى جانب البيانات الوصفية المتعلقة بحاويات النماذج والبيانات المستخدمة أثناء التدريب وميزات النموذج ورمز النموذج. يلعب سجل النموذج دورًا رئيسيًا في عملية نشر النموذج لأنه يحزم جميع معلومات النموذج ويتيح أتمتة ترويج النموذج في بيئات الإنتاج.
يتم نشر مهندسي MLOps وظائف تحويل دفعة SageMakerالتي تتناسب مع متطلبات عبء العمل. تستخدم كل من وظائف الاستدلال الدفعي غير المتصلة بالإنترنت والنماذج عبر الإنترنت التي يتم تقديمها عبر نقطة نهاية وظيفة الاستدلال المُدار من SageMaker. يفيد هذا كلاً من فرق تطبيقات النظام الأساسي والأعمال لأن مهندسي الأنظمة الأساسية لم يعدوا يقضون وقتًا في تكوين مكونات البنية التحتية لاستدلال النموذج ، ولا تكتب فرق تطبيقات الأعمال تعليمات برمجية معيارية إضافية لإعداد مثيلات الحوسبة والتفاعل معها.
لماذا كتالوج خدمات AWS؟
اختار الفريق AWS Service Catalog لإنشاء كتالوج لقوالب البنية التحتية الآمنة والمتوافقة والمعتمدة مسبقًا. تم تكوين مكونات البنية التحتية في منتج AWS Service Catalog مسبقًا لتلبية متطلبات أمان NatWest Group. يتم تكوين إدارة الوصول إلى الأدوار ، وسياسات الموارد ، وتكوين الشبكات ، وسياسات التحكم المركزية لكل مورد تم تجميعه في منتج AWS Service Catalog. يتم إصدار المنتجات ومشاركتها مع فرق التطبيق من خلال اتباع عملية قياسية تمكن فرق علوم وهندسة البيانات من الخدمة الذاتية ونشر البنية التحتية فورًا بعد الحصول على حق الوصول إلى حسابات AWS الخاصة بهم.
يمكن لفرق تطوير النظام الأساسي تطوير منتجات AWS Service Catalog بسهولة بمرور الوقت لتمكين تنفيذ ميزات جديدة بناءً على متطلبات العمل. يتم إجراء تغييرات متكررة على المنتجات بمساعدة إصدارات منتج كتالوج خدمة AWS. عند إصدار إصدار منتج جديد ، يدمج فريق النظام الأساسي تغييرات التعليمات البرمجية في فرع Git الرئيسي ويزيد إصدار منتج AWS Service Catalog. هناك درجة من الاستقلالية والمرونة في تحديث البنية الأساسية لأن حسابات تطبيقات الأعمال يمكنها استخدام إصدارات سابقة من المنتجات قبل ترحيلها إلى أحدث إصدار.
حل نظرة عامة
يوضح الرسم التخطيطي للبنية عالية المستوى التالي كيفية نشر حالة استخدام تطبيق الأعمال النموذجية على AWS. تتناول الأقسام التالية مزيدًا من التفاصيل فيما يتعلق بهيكل الحساب ، وكيفية نشر البنية التحتية ، وإدارة وصول المستخدم ، وكيفية استخدام خدمات AWS المختلفة لبناء حلول ML.
كما هو موضح في الرسم التخطيطي للهندسة المعمارية ، تتبع الحسابات نموذج محور وتحدث. يعمل حساب النظام الأساسي المشترك كحساب مركز ، حيث يستضيف فريق النظام الأساسي الموارد المطلوبة بواسطة حسابات فريق تطبيق الأعمال (تكلم). تشمل هذه الموارد ما يلي:
- مكتبة من منتجات البنية التحتية الآمنة والموحدة المستخدمة في عمليات نشر البنية التحتية للخدمة الذاتية ، والتي يستضيفها AWS Service Catalog
- يتم تخزين صور Docker بتنسيق سجل الأمازون المرنة للحاويات (Amazon ECR) ، والتي تُستخدم أثناء تشغيل خطوات خط أنابيب SageMaker واستدلال النموذج
- AWS CodeArtifact المستودعات ، التي تستضيف حزم Python المعتمدة مسبقًا
تتم مشاركة هذه الموارد تلقائيًا مع حسابات المتحدثين عبر ميزة مشاركة واستيراد حافظة خدمات AWS ، و إدارة الهوية والوصول AWS (IAM) سياسات الثقة في حالة كل من Amazon ECR و CodeArtifact.
يتم تزويد كل فريق تطبيق أعمال بثلاثة حسابات AWS في بيئة البنية التحتية لمجموعة NatWest: التطوير وما قبل الإنتاج والإنتاج. تشير أسماء البيئة إلى الدور المقصود للحساب في دورة حياة تطوير علوم البيانات. يتم استخدام حساب التطوير لإجراء تحليل البيانات والمشاحنات ، وكتابة النموذج ورمز خط الأنابيب النموذجي ، ونماذج القطار ، ونشر نماذج التشغيل لبيئات ما قبل الإنتاج والإنتاج عبر SageMaker Studio. يعكس حساب ما قبل الإنتاج إعداد حساب الإنتاج ويتم استخدامه لاختبار عمليات نشر النموذج ووظائف التحويل الدفعي قبل إطلاقها في الإنتاج. يستضيف حساب الإنتاج النماذج ويدير أحمال عمل استنتاج الإنتاج.
إدارةالمستخدم
NatWest Group لديها عمليات حوكمة صارمة لفرض فصل دور المستخدم. تم إنشاء خمسة أدوار IAM منفصلة لكل شخصية مستخدم.
يستخدم فريق المنصة الأدوار التالية:
- مهندس دعم المنصة - يحتوي هذا الدور على أذونات لمهام الأعمال المعتادة وعرض للقراءة فقط لبقية البيئة لمراقبة النظام الأساسي وتصحيح أخطائه.
- مهندس إصلاح المنصة - تم إنشاء هذا الدور بأذونات مرتفعة. يتم استخدامه إذا كانت هناك مشكلات في النظام الأساسي تتطلب تدخلًا يدويًا. لا يُفترض هذا الدور إلا بطريقة معتمدة ومحددة زمنياً.
تلعب فرق تطوير تطبيقات الأعمال ثلاثة أدوار متميزة:
- قائد تقني - يتم تعيين هذا الدور لقائد فريق التطبيق ، وغالبًا ما يكون أحد كبار علماء البيانات. يمتلك هذا المستخدم إذنًا لنشر منتجات AWS Service Catalog وإدارتها ، وتشغيل الإصدارات في الإنتاج ، ومراجعة حالة البيئة ، مثل خط أنابيب AWS الحالات والسجلات. هذا الدور ليس لديه إذن بالموافقة على نموذج في سجل نموذج SageMaker.
- المطور - يتم تعيين هذا الدور لجميع أعضاء الفريق الذين يعملون مع SageMaker Studio ، والذي يشمل المهندسين وعلماء البيانات وقائد الفريق غالبًا. يمتلك هذا الدور أذونات لفتح Studio ، وكتابة التعليمات البرمجية ، وتشغيل خطوط أنابيب SageMaker ونشرها. مثل القائد التقني ، لا يمتلك هذا الدور الإذن بالموافقة على نموذج في سجل النموذج.
- الموافق على النموذج - هذا الدور له أذونات محدودة تتعلق بمشاهدة النماذج والموافقة عليها ورفضها في نموذج التسجيل. والسبب في هذا الفصل هو منع أي مستخدم يمكنه إنشاء نماذج وتدريبها من الموافقة على نماذجهم الخاصة وإصدارها في بيئات متصاعدة.
يتم إنشاء ملفات تعريف مستخدم استوديو منفصلة للمطورين والموافقين على النموذج. يستخدم الحل مجموعة من بيانات سياسة IAM وعلامات ملف تعريف المستخدم SageMaker بحيث يُسمح فقط للمستخدمين بفتح ملف تعريف مستخدم يطابق نوع المستخدم الخاص بهم. يعمل هذا على التأكد من تعيين المستخدم لدور IAM الصحيح لتنفيذ SageMaker (وبالتالي الأذونات) عند فتح Studio IDE.
عمليات نشر الخدمة الذاتية مع AWS Service Catalog
يستخدم المستخدمون النهائيون كتالوج خدمات AWS لنشر منتجات البنية التحتية لعلوم البيانات ، مثل ما يلي:
- بيئة الاستوديو
- ملفات تعريف مستخدم الاستوديو
- خطوط أنابيب نشر النموذج
- خطوط أنابيب التدريب
- خطوط أنابيب الاستدلال
- نظام للرصد والتنبيه
ينشر المستخدمون النهائيون هذه المنتجات مباشرةً من خلال واجهة مستخدم كتالوج خدمة AWS ، مما يعني أن هناك اعتمادًا أقل على فرق النظام الأساسي المركزي لتوفير البيئات. وقد أدى ذلك إلى تقليل الوقت الذي يستغرقه المستخدمون للوصول إلى بيئات سحابية جديدة إلى حد كبير ، من عدة أيام وصولاً إلى بضع ساعات فقط ، مما أدى في النهاية إلى تحسن كبير في الوقت المستغرق للقيمة. يدعم استخدام مجموعة مشتركة من منتجات AWS Service Catalog الاتساق داخل المشاريع عبر المؤسسة ويقلل من حاجز التعاون وإعادة الاستخدام.
نظرًا لنشر جميع البنية التحتية لعلوم البيانات الآن عبر كتالوج مطور مركزيًا لمنتجات البنية التحتية ، فقد تم الحرص على إنشاء كل من هذه المنتجات مع وضع الأمان في الاعتبار. تم تكوين الخدمات للتواصل في الداخل سحابة أمازون الافتراضية الخاصة (Amazon VPC) لذلك لا تنتقل حركة المرور عبر الإنترنت العام. يتم تشفير البيانات أثناء النقل وفي الوقت نفسه باستخدام خدمة إدارة مفتاح AWS (AWS KMS). كما تم إنشاء أدوار IAM لاتباع مبدأ الامتياز الأقل.
أخيرًا ، مع AWS Service Catalog ، يسهل على فريق النظام الأساسي إطلاق منتجات وخدمات جديدة باستمرار عندما تصبح متاحة أو مطلوبة من قبل فرق تطبيقات الأعمال. يمكن أن تأخذ هذه شكل منتجات البنية التحتية الجديدة ، على سبيل المثال توفير القدرة للمستخدمين النهائيين لنشر منتجاتهم الخاصة أمازون EMR مجموعات أو تحديثات لمنتجات البنية التحتية الحالية. لأن AWS Service Catalog يدعم إصدار المنتج ويستخدمه تكوين سحابة AWS خلف الكواليس ، يمكن استخدام الترقيات الموضعية عند إصدار إصدارات جديدة من المنتجات الحالية. يتيح ذلك لفرق النظام الأساسي التركيز على بناء المنتجات وتحسينها ، بدلاً من تطوير عمليات ترقية معقدة.
التكامل مع برنامج NatWest الحالي IaC
يتم استخدام AWS Service Catalog في عمليات نشر البنية التحتية لعلوم البيانات ذاتية الخدمة. بالإضافة إلى ذلك ، تُستخدم البنية التحتية القياسية لـ NatWest كأداة رمز (IaC) ، Terraform ، لبناء البنية التحتية في حسابات AWS. يتم استخدام Terraform بواسطة فرق النظام الأساسي أثناء عملية إعداد الحساب الأولي لنشر موارد البنية التحتية المطلوبة مسبقًا مثل VPCs ومجموعات الأمان و مدير أنظمة AWS المعلمات ومفاتيح KMS وضوابط الأمان القياسية. يتم أيضًا تحديد البنية التحتية في حساب المحور ، مثل حافظات كتالوج خدمة AWS والموارد المستخدمة لإنشاء صور Docker ، باستخدام Terraform. ومع ذلك ، فإن منتجات AWS Service Catalog نفسها مبنية باستخدام قوالب CloudFormation القياسية.
تحسين إنتاجية المطور وجودة التعليمات البرمجية باستخدام مشاريع SageMaker
مشاريع SageMaker تزويد المطورين وعلماء البيانات بالوصول إلى مشاريع البدء السريع دون مغادرة SageMaker Studio. تسمح لك مشاريع البدء السريع هذه بنشر العديد من موارد البنية التحتية في نفس الوقت ببضع نقرات. يتضمن ذلك مستودع Git يحتوي على قالب مشروع موحد لنوع النموذج المحدد ، خدمة تخزين أمازون البسيطة حاويات (Amazon S3) لتخزين البيانات والنماذج المتسلسلة والقطع الأثرية وتدريب النموذج والاستدلال خطوط أنابيب CodePipeline.
يُسهل إدخال أدوات وهياكل قواعد الكود الموحدة الآن على علماء ومهندسي البيانات التنقل بين المشاريع والتأكد من أن جودة الكود تظل عالية. على سبيل المثال ، أصبحت أفضل ممارسات هندسة البرمجيات ، مثل عمليات فحص الفحص والتنسيق (التي يتم إجراؤها كشيكات آلية وخطافات الالتزام المسبق) ، واختبارات الوحدة وتقارير التغطية مؤتمتة الآن كجزء من خطوط أنابيب التدريب ، مما يوفر التوحيد القياسي عبر جميع المشاريع. وقد أدى ذلك إلى تحسين قابلية صيانة مشروعات غسل الأموال وسيجعل من السهل نقل هذه المشاريع إلى مرحلة الإنتاج.
أتمتة عمليات نشر النموذج
يتم تنظيم عملية التدريب النموذجية باستخدام خطوط أنابيب SageMaker. بعد تدريب النماذج ، يتم تخزينها في سجل نموذج SageMaker. يمكن للمستخدمين الذين تم تعيين دور الموافق للنموذج فتح سجل النموذج والعثور على المعلومات المتعلقة بعملية التدريب ، مثل وقت تدريب النموذج ، وقيم المعلمة الفائقة ، ومقاييس التقييم. تساعد هذه المعلومات المستخدم على تحديد ما إذا كان سيوافق على نموذج أم يرفضه. يمنع رفض النموذج نشر النموذج في بيئة تصعيدية ، في حين أن الموافقة على نموذج يؤدي إلى تشغيل خط أنابيب ترويج النموذج عبر CodePipeline الذي ينسخ النموذج تلقائيًا إلى حساب AWS قبل الإنتاج ، ويكون جاهزًا لاستدلال اختبار عبء العمل. بعد أن أكد الفريق أن النموذج يعمل بشكل صحيح في مرحلة ما قبل الإنتاج ، تتم الموافقة على خطوة يدوية في نفس خط الأنابيب ويتم نسخ النموذج تلقائيًا إلى حساب الإنتاج ، ويكون جاهزًا لاستنتاج أعباء العمل الخاصة بالإنتاج.
نتائج
كان أحد الأهداف الرئيسية لهذا المشروع التعاوني بين NatWest و AWS هو تقليل الوقت الذي يستغرقه توفير ونشر بيئات سحابة علوم البيانات ونماذج ML في الإنتاج. تم تحقيق ذلك - يمكن لـ NatWest الآن توفير بيئات AWS جديدة وقابلة للتطوير وآمنة في غضون ساعات ، مقارنة بالأيام أو حتى الأسابيع. يتم الآن تمكين علماء ومهندسي البيانات لنشر وإدارة البنية التحتية لعلوم البيانات بأنفسهم باستخدام AWS Service Catalog ، مما يقلل الاعتماد على فرق النظام الأساسي المركزية. بالإضافة إلى ذلك ، يتيح استخدام مشاريع SageMaker للمستخدمين بدء نماذج الترميز والتدريب في غضون دقائق ، مع توفير هياكل وأدوات المشروع الموحدة.
نظرًا لأن AWS Service Catalog يعمل كطريقة مركزية لنشر البنية التحتية لعلوم البيانات ، يمكن بسهولة توسيع النظام الأساسي وترقيته في المستقبل. يمكن تقديم خدمات AWS الجديدة للمستخدمين النهائيين بسرعة عند الحاجة ، ويمكن ترقية منتجات AWS Service Catalog الحالية للاستفادة من الميزات الجديدة.
أخيرًا ، يعني التحرك نحو الخدمات المُدارة على AWS توفير موارد الحوسبة وإغلاقها عند الطلب. وقد أدى ذلك إلى توفير التكاليف والمرونة ، مع التوافق أيضًا مع طموح NatWest بأن يكون صافي الصفر بحلول عام 2050 بسبب انخفاض يقدر بنحو 75٪ في ثاني أكسيد الكربون2 الانبعاثات.
وفي الختام
أدى اعتماد إستراتيجية الحوسبة السحابية أولاً في NatWest Group إلى إنشاء حل AWS قوي يمكنه دعم عدد كبير من فرق تطبيقات الأعمال عبر المؤسسة. أدت إدارة البنية التحتية باستخدام AWS Service Catalog إلى تحسين عملية الإعداد السحابي بشكل كبير من خلال استخدام لبنات أساسية آمنة ومتوافقة ومعتمدة مسبقًا للبنية التحتية التي يمكن توسيعها بسهولة. عملت مكونات البنية التحتية المُدارة من SageMaker على تحسين عملية تطوير النموذج وتسريع تسليم مشاريع التعلم الآلي.
لمعرفة المزيد حول عملية بناء نماذج ML جاهزة للإنتاج في NatWest Group ، ألق نظرة على بقية هذه السلسلة المكونة من أربعة أجزاء حول التعاون الاستراتيجي بين NatWest Group و AWS Professional Services:
- جزء 1 يوضح كيف دخلت NatWest Group في شراكة مع AWS Professional Services لبناء نظام أساسي MLOps قابل للتطوير وآمن ومستدام
- جزء 3 يقدم نظرة عامة حول كيفية استخدام NatWest Group لخدمات SageMaker لبناء نماذج ML قابلة للتدقيق وقابلة للتكرار وقابلة للتفسير
- جزء 4 توضح بالتفصيل كيف تقوم فرق علوم البيانات في NatWest بترحيل نماذجها الحالية إلى بنيات SageMaker
حول المؤلف
جنيد بابا هو DevOps Consultant في الخدمات المهنية AWS يستفيد من خبرته في Kubernetes ، الحوسبة الموزعة ، AI / MLOps لتسريع اعتماد السحابة لعملاء صناعة الخدمات المالية في المملكة المتحدة. يعمل جنيد مع AWS منذ يونيو 2018. وقبل ذلك ، عمل جنيد مع عدد من الشركات المالية الناشئة التي تقود ممارسات DevOps. خارج العمل لديه اهتمامات في الرحلات ، والفن الحديث ، والتصوير الفوتوغرافي.
يوردانكا إيفانوفا هو مهندس بيانات في NatWest Group. لديها خبرة في بناء وتقديم حلول البيانات للشركات العاملة في صناعة الخدمات المالية. قبل انضمامها إلى NatWest ، عملت Yordanka كمستشار تقني حيث اكتسبت خبرة في الاستفادة من مجموعة متنوعة من الخدمات السحابية وتقنيات المصادر المفتوحة لتقديم نتائج الأعمال عبر منصات سحابية متعددة. تستمتع يوردانكا في أوقات فراغها بالتمارين الرياضية والسفر ولعب الجيتار.
مايكل انجلاند هو مهندس برمجيات في فريق الابتكار وعلوم البيانات في NatWest Group. إنه متحمس لتطوير حلول لتشغيل أعباء عمل تعلم الآلة على نطاق واسع في السحابة. قبل الانضمام إلى NatWest Group ، عمل مايكل وقاد فرق هندسة البرمجيات لتطوير التطبيقات الهامة في الخدمات المالية وصناعات السفر. في أوقات فراغه ، يستمتع بالعزف على الجيتار والسفر واستكشاف الريف على دراجته.
- كوينسمارت. أفضل بورصة للبيتكوين والعملات المشفرة في أوروبا.
- بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. دخول مجاني.
- كريبتوهوك. الرادار. تجربة مجانية.
- المصدر: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/part-2-how-natwest-group-built-a-secure-compliant-self-service-mlops-platform-using-aws-service- الكتالوج و الأمازون- sagemaker /
- "
- 100
- من نحن
- معجل
- تسريع
- الوصول
- حسابي
- في
- إضافة
- إضافي
- تبني
- مميزات
- الكل
- أمازون
- من بين
- كمية
- المبالغ
- تحليل
- تحليلات
- تطبيق
- التطبيقات
- نهج
- الموافقة على
- هندسة معمارية
- فنـون
- تعيين
- التدقيق
- التحقّق من المُستخدم
- الآلي
- أتمتة
- الأتمتة والتوحيد
- متاح
- AWS
- مصرف
- أصبح
- خلف الكواليس
- يجري
- تستفيد
- الفوائد
- أفضل
- أفضل الممارسات
- نساعدك في بناء
- ابني
- الأعمال
- كربون
- يهمني
- مركزية
- تحدى
- التحديات
- الشيكات
- سحابة
- منصة سحابة
- الخدمات السحابية
- الكود
- البرمجة
- للاتعاون
- مجموعة
- مشترك
- الشركات
- حول الشركة
- مقارنة
- مجمع
- الالتزام
- متوافقة
- عنصر
- إحصاء
- الحوسبة
- الاعداد
- التواصل
- consultants
- وعاء
- حاويات
- يحتوي
- محتوى
- باستمرار
- مراقبة
- خلق
- خلق
- خلق
- حرج
- على
- العملاء
- البيانات
- تحليل البيانات
- علم البيانات
- عالم البيانات
- تم التوصيل
- تقديم
- التوصيل
- الطلب
- مطالب
- نشر
- نشر
- نشر
- نشر
- نشر
- وصف
- تصاميم
- التفاصيل
- تفاصيل
- المتقدمة
- المطور
- المطورين
- تطوير
- التطوير التجاري
- مختلف
- صعبة
- رقمي
- مباشرة
- وزعت
- الحوسبة الموزعة
- عامل في حوض السفن
- لا
- إلى أسفل
- قيادة
- بسهولة
- فعال
- جهود
- توضيح
- تمكين
- نقطة النهاية
- مهندس
- الهندسة
- المهندسين
- مشروع
- البيئة
- مقدر
- تقييم
- يتطور
- مثال
- القائمة
- الخبره في مجال الغطس
- الميزات
- المميزات
- ردود الفعل
- مالي
- الخدمات المالية
- الاسم الأول
- حل
- مرونة
- تركز
- اتباع
- متابعيك
- البصمة
- النموذج المرفق
- الإطار
- وظيفة
- مستقبل
- بوابة
- الحكم
- تجمع
- مجموعات
- دليل
- سعيد
- مساعدة
- يساعد
- مرتفع
- كيفية
- HTTPS
- هوية
- التنفيذ
- تحسن
- تتضمن
- شامل
- يشمل
- زيادة
- الصناعات
- العالمية
- معلومات
- البنية التحتية
- الابتكار
- مبتكرة
- مؤسسة
- دمج
- المتكاملة
- السريرية
- السطح البيني
- Internet
- المشاركة
- مسائل
- IT
- المشــاريــع
- القفل
- مفاتيح
- المعرفة
- كبير
- آخر
- قيادة
- تعلم
- تعلم
- ليد
- روافع
- الاستفادة من
- المكتبة
- محدود
- خط
- ربط
- محلي
- آلة
- آلة التعلم
- صنع
- رائد
- يصنع
- إدارة
- تمكن
- إدارة
- إدارة
- أسلوب
- كتيب
- أمر
- نضج
- معنى
- الأعضاء
- المقاييس
- مليون
- مانع
- ML
- نموذج
- عارضات ازياء
- مراقبة
- المقبلة.
- الأكثر من ذلك
- خطوة
- يتحرك
- متعدد
- أسماء
- الشبكات
- مزايا جديدة
- منصة جديدة
- منتج جديد
- منتجات جديدة
- عدد
- عرضت
- حاليا
- التأهيل ل
- online
- جاكيت
- عمليات
- الأمثل
- منظمة
- أخرى
- الكلي
- الخاصة
- خاص
- شراكة
- عاطفي
- نمط
- أداء
- تصوير
- طيار
- المنصة
- منصات التداول
- لعب
- سياسات الخصوصية والبيع
- سياسة
- محفظة
- المحافظ
- مبدأ
- خاص
- مفاتيح خاصة
- عملية المعالجة
- العمليات
- منتج
- الإنتــاج
- إنتاجية
- المنتجات
- محترف
- ملفي الشخصي
- ملامح
- تنفيذ المشاريع
- مشروع ناجح
- ترقية
- تزود
- ويوفر
- توفير
- جمهور
- جودة
- سريع
- بسرعة
- نادي القراءة
- تخفيض
- تقليص
- المنظمين
- صلة
- الافراج عن
- صدر
- النشرات
- اعتماد
- التقارير
- مستودع
- تطلب
- مطلوب
- المتطلبات الأساسية
- مورد
- الموارد
- REST
- النتائج
- مراجعة
- طريق
- يجري
- تشغيل
- التدرجية
- تحجيم
- حجم
- مشاهد
- علوم
- عالم
- العلماء
- الإستراحة
- تأمين
- أمن
- مختار
- مسلسلات
- الخدمة
- خدمات
- طقم
- الإعداد
- مشاركة
- شاركت
- هام
- وبالمثل
- الاشارات
- So
- تطبيقات الكمبيوتر
- مهندس البرمجيات
- هندسة البرمجيات
- حل
- الحلول
- أنفق
- استقرار
- كومة
- معيار
- الطلائعية
- بدأت
- الولايه او المحافظه
- البيانات
- الحالة
- تخزين
- إستراتيجي
- الإستراتيجيات
- ستوديو
- الدعم
- الدعم
- استدامة
- نظام
- أنظمة
- المهام
- فريق
- تقني
- التكنولوجيا
- تكنولوجيا
- النماذج
- تجربه بالعربي
- الاختبار
- اختبارات
- المفصل
- موضوع
- وبالتالي
- عبر
- الوقت
- أداة
- نحو
- تتبع الشحنة
- حركة المرور
- قادة الإيمان
- تحول
- تحول
- عبور
- سفر
- السفر
- الثقة
- ui
- Uk
- آخر التحديثات
- تستخدم
- المستخدمين
- الاستفادة من
- استخدام
- تشكيلة
- المزيد
- افتراضي
- رؤية
- على شبكة الإنترنت
- سواء
- في حين
- من الذى
- في غضون
- بدون
- للعمل
- عمل
- عامل
- العمل بها
- أعمال
- العالم