Интервью с Хамзой Тахиром: Соучредителем и техническим директором ZenML
Биография: Хамза Тахир — разработчик программного обеспечения, ставший инженером машинного обучения. Он увлечен созданием и запуском продуктов, основанных на данных. Его предыдущие проекты включают BudgetML и другие. На основе своего опыта внедрения машинного обучения в производственные процессы, он совместно создал ZenML — открытый фреймворк MLOps для создания производственных ML-пайплайнов на любой инфраструктуре.
Путь к ZenML
Мой путь от разработки программного обеспечения к соучредительству ZenML глубоко повлиял на мой подход к созданию открытых инструментов для производства AI. Работа над BudgetML научила меня, что доступность ML-инфраструктуры критически важна. Не у всех есть ресурсы уровня предприятия, но каждый заслуживает доступа к надежным инструментам.
В своем первом стартапе я увидел, насколько фрагментированным было пространство MLOps, когда команды собирали решения, которые часто выходили из строя в производстве. Эта фрагментация создает реальные бизнес-проблемы, например, многие предприятия сталкиваются с длительными циклами выхода на рынок для своих ML-моделей.
Эти опыты побудили меня создать ZenML с акцентом на производственные решения. Мы построили экосистему, которая упорядочивает хаос управления моделями, обеспечивая плавный переход от экспериментальной среды к производству. Наш подход помогает организациям сократить время развертывания и повысить эффективность их ML-рабочих процессов.
Преимущества открытого кода
Открытые решения MLOps предлагают прозрачность и гибкость. В отличие от проприетарных решений, которые могут быть менее адаптируемыми, открытые инструменты, такие как ZenML, позволяют командам самостоятельно проверять и расширять функциональность.
Сила инноваций, основанных на сообществе, проявляется в одном из наших самых значительных вкладов — интеграции с Google Cloud Platform, которая открыла новые возможности для нас.
Интеграция LLM в производство
LLMOps представляет уникальные вызовы, включая управление запросами и сложные метрики оценки. ZenML помогает, предоставляя структурированные пайплайны для LLM-рабочих процессов, интеграцию с LLM-специфическими оценочными фреймворками и механизмы кэширования для контроля затрат.
Оптимизация рабочих процессов MLOps
Рекомендации для команд, стремящихся создать безопасные и масштабируемые ML-пайплайны с использованием открытых инструментов:
- Начните с воспроизводимости через строгую версионность.
- Проектируйте с учетом наблюдаемости с первого дня.
- Применяйте модульность с взаимозаменяемыми компонентами.
- Автоматизируйте тестирование данных, моделей и безопасности.
- Стандартизируйте окружения через контейнеризацию.
ZenML облегчает эти практики с помощью Python-фреймворка, который обеспечивает воспроизводимость и интеграцию с популярными инструментами MLOps.
Будущее AI
Агенты и рабочие процессы представляют собой критически важную тенденцию в AI. ZenML сосредоточен на надежности рабочих процессов, что позволяет обеспечить предсказуемость в производственных системах.
Мы видим, что индустрия активно инвестирует в LLMOps и проекты на основе LLM, и ZenML использует свой опыт, чтобы создавать трансформационные решения для наших клиентов.
Советы для начинающих инженеров AI
Для тех, кто хочет войти в MLOps и LLMOps:
- Создавайте полные системы, а не только модели.
- Развивайте сильные основы программной инженерии.
- Участвуйте в проектах с открытым исходным кодом.
- Сосредоточьтесь на качестве данных.
- Изучите основы облачной инфраструктуры.
Помните, что поле быстро развивается, и адаптивность важнее, чем мастерство в каком-либо конкретном инструменте.
Контактная информация
Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей AI, подписывайтесь на наш Telegram.
Посмотрите практический пример решения на основе AI: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами.
