Implementing MLOps on Edge-Cloud Systems: A New Paradigm for Training at the Edge
Notice bibliographique
Résumé
Owing to the rise in data from the Internet of Things~(IoT) devices and the increasing demand for intelligent decision-making on the network's edge, there has been a significant surge in interest in the intersection of edge computing, cloud computing and artificial intelligence~(AI). Various sectors are adopting such an integrated approach because of the low-latency operating capability due to edge computing, intelligent decision-making due to AI and scalable computing in the cloud. Due to low-latency requirements, in case of performance degradation of the AI application, it is crucial to rapidly adapt and update the edge environment independently while maintaining state synchronization with the cloud. \n \nOwing to the prerequisite for rapid adaptability, a necessity for personalized Machine Learning~(ML) training on the edge becomes evident. Furthermore, the universal ML model training is typically conducted in the cloud, leveraging its higher computing resources and abundant data in the central storage. In such a hybrid environment with multiple model sources, it is essential to maintain consistency and a synchronized state of the system. Conventional Machine Learning Operations, also known as MLOps, manage the efficient deployment and monitoring of machine learning models in a single-tier environment. \n \nThe challenge of performing MLOps in an edge-cloud environment grows with the number of IoT devices, edge servers and machine learning models. Thus, streamlining the machine learning process, including model training, deployment, and performance monitoring, requires a scalable and robust hybrid approach. To solve the challenge of performing multi-tiered MLOps in a hybrid ecosystem, we propose a novel MLOps architecture to orchestrate the edge-cloud model training and synchronization. \n \nThis thesis assesses the proposed architecture using quality attributes, including maintainability, reliability, scalability, functional adaptability and robustness. Furthermore, the thesis tests the proposed architecture in a practical case study experiment, including multiple IoT devices, edge servers and centralized cloud infrastructure. This thesis presents an innovative solution for maintaining ML-enabled edge-cloud systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».