ترجمه فارسی مقاله MLOPS در یک محیط چند ابری: توپولوژی شبکه معمولی

چکیده

As artificial intelligence, machine learning, and data science continue to drive the data-centric economy, the challenges of implementing machine learning on a single machine due to extensive data and computational needs have led to the adoption of cloud computing solutions. This research paper explores the design and implementation of a secure, cloud-native machine learning operations (MLOPS) pipeline that supports multi-cloud environments. The primary objective is to create a robust infrastructure that facilitates secure data collection, real-time model inference, and efficient management of the machine learning lifecycle. By leveraging cloud providers’ capabilities, the solution aims to streamline the deployment and maintenance of machine learning models, ensuring high availability, scalability, and security. This paper details the network topology, problem description, business and technical requirements, trade-offs, and the provider selection process for achieving an optimal MLOPS environment.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

از آنجا که هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و علم داده همچنان به اقتصاد داده محور ادامه می دهد ، چالش های اجرای یادگیری ماشین بر روی یک دستگاه واحد به دلیل داده های گسترده و نیازهای محاسباتی منجر به اتخاذ راه حل های محاسبات ابری شده است.این مقاله تحقیق به بررسی طراحی و اجرای یک خط لوله ایمن و ایمن عملیات یادگیری ماشین (MLOPS) که از محیط های چند ابر پشتیبانی می کند ، می پردازد.هدف اصلی ایجاد یک زیرساخت قوی است که جمع آوری داده های ایمن ، استنباط مدل در زمان واقعی و مدیریت کارآمد چرخه یادگیری ماشین را تسهیل می کند.با استفاده از قابلیت های ارائه دهندگان ابر ، این راه حل با هدف ساده سازی استقرار و نگهداری از مدل های یادگیری ماشین ، اطمینان از در دسترس بودن ، مقیاس پذیری و امنیت زیاد است.در این مقاله به بررسی توپولوژی شبکه ، توضیحات مسئله ، شرایط تجاری و فنی ، تجارت و فرایند انتخاب ارائه دهنده برای دستیابی به یک محیط بهینه MLOPS می پردازیم.