MLManagement: автоматизация ML конвейеров с переиспользуемыми абстракциями и контролем доступа
Новости
MLManagement: автоматизация ML конвейеров с переиспользуемыми абстракциями и контролем доступа
Аннотация
Текущее состояние индустрии машинного обучения (Machine Learning, ML) требует, чтобы процессы обучения и развертывая моделей были надежны, своевременны и масштабируемы для сохранения конкурентоспособности. Время вывода решений на рынок может быть существенно сокращено, если специалисты будут обладать инструментом, который автоматизирует специфические задачи, возникающие в процессе получения ML моделей, такие как отслеживание экспериментов, версионирование моделей и другие. Несмотря на то, что существующие инструменты MLOps с открытым исходным кодом частично покрывают эти потребности, большинство из них обладают ограниченными возможностями контроля доступа и переиспользования кода экспериментов. Чтобы решить эту проблему, мы представляем платформу MLManagement. Наш основной вклад заключаются в следующем: во-первых, мы вводим переиспользуемые абстракции-строительные блоки, позволяющие пользователям быстро создавать автоматизированные ML-эксперименты по принципу “plug-and-play”. Во-вторых, мы способствуем улучшению коллаборации в крупных командах и организациях с несколькими командами, реализуя модель контроля доступа на основе атрибутов (Attribute-Based Access Control, ABAC) для всех сущностей платформы – моделей, артефактов, данных, а также для распределения аппаратных ресурсов.
Ключевые слова
Издание
Труды Института системного программирования РАН, том 38, вып. 3, часть 1, 2026, стр. 143-152.
ISSN 2220-6426 (Online), ISSN 2079-8156 (Print).
DOI: 10.15514/ISPRAS-2026-38(3)-8
Для цитирования
Полный текст статьи в формате pdf (на английском)
Вернуться к содержанию тома