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SAS 模型管理 (3)

教學目標

初步了解 SAS 有關開源程式碼模型管理解決方案的基本概念。

重點概念

首先在過去幾年中,企業組織建立孵化器或實驗室的資料科學小組主要建立和實施模型,並且他們通常將會提出有趣的或全新的預測模型,但是當需要將這些模型投入正式環境時,通常沒有簡單的方法可以做到這一點,然而現今的 SAS Viya 分析平台透過大規模平行運算的優勢,將分析模型帶出實驗室,進入現實應用中,以利建模人員可以運算數百個在傳統世界中的模型,並且使用自動化機器學習或使用我們的模型管理器平台來管理所有模型,並且只需要按一下按鈕就能夠發佈模型,這樣的結果將有機會讓建模者的效率可以比以前提高一百倍

接著為了加速人工智慧和機器學習的應用和整合開放源始碼軟體的,使得資料科學家更能夠以往任何時候都想出更多的分析模型,但是由於幾乎沒有模型能夠將其從實驗室生產出,並且投入至正式環境進行應用,因此業務價值並沒有增加。此時 SAS Open Model Manager 解決方案就能夠與 Python 和 R 無縫整合,以利解決這一方面業務的挑戰,其主要能夠將幫助企業組織營運開源程式碼模型,並且專門為滿足開源程式碼社群的需求而設計的,所不需要使用任何 SAS 的技術,並且將其資料用於更快速的業務決策。此外 SAS Open Model Manager 更能夠將資料科學家、開發人員和資訊人員聚集在一起,以利幫助企業組織在中央集中的環境中進行註冊、部署和監視開源程式碼模型。

再來 SAS Open Model Manager 更能夠透過幫助使用者更好地了解已部署模型的功能和效能來改善治理,如果無法持續監控模型,則業務價值和機會就會迅速喪失。因此使用者將能夠透過解決方案快速比較和評估不同的模型,並且管理冠軍和挑戰者模型,以及內建的效能測試報告,以利快速評估是否需要重新訓練或開發全新的模型,這將是許多企業組織努力完成最後一英里的分析,其中部分的原因是繁瑣的手動流程以及資訊人員與業務用戶之間不一致的協同合作。此外透過改善模型開發和自動化,將能夠大大減輕了將模型從開發遷移到部署的負擔。

最後 SAS Open Model Manager 更能夠透過支援容器的基礎架構,其中包括 Docker 和 Kubernetes 容器相關技術進行交付,這將提供可攜式的輕量級映像檔,並且能夠將其部署在私有雲或公共雲的環境中 SAS Open Model Manager 主要是。此外 ModelOps 是分析最後一英里中最重要的關鍵要素,企業組織可以在確保品質結果的前提下,將模型從資料科學實驗室盡快轉移至正式環境中,更進一步讓企業組織能夠管理和擴展模型以滿足需求,並且不斷對其進行監視和改善。

總結 SAS Open Model Manager 解決方案主要有四大特色,分別為簡單模型治理、簡化模型部署、監控模型效能和容器化以實現應用程式的可攜性,至於更多詳細資訊,請參考官方文件

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