مسار تعليمي شامل لـ MLOps: إصدار 2024

أعاد نشره أفلاطون

المتابعون: 0

المُقدّمة

مع توقع ارتفاع سوق MLOps العالمية إلى 5.9 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2027; لقد ظهر كخيار مهني مرغوب فيه للغاية للمحترفين مثلك. تتعمق هذه المقالة في الأسباب التي تجعل تبني MLOps قرارًا يحدد المسار المهني. علاوة على ذلك، فإنه يكشف النقاب عن مسار تعلم MLOps لعام 2024 - وهو دليل دقيق خطوة بخطوة مصمم لتحويلك من مبتدئ تمامًا إلى محترف MLOps ماهر. سواء كنت تهدف إلى دخول الميدان أو رفع مستوى مهاراتك الحالية، فإن خريطة الطريق هذه هي دليلك الشامل، مما يضمن أنك مجهز جيدًا للرحلة المقبلة.

جدول المحتويات

مسار التعلم MLOps 2024: نظرة عامة

قبل أن نتعمق في خريطة الطريق، دعونا نناقش المتطلبات الأساسية. من الضروري أن يكون لديك فهم قوي للغة البرمجة، ويفضل أن يكون ذلك بايثونوفهم جيد لتحليل البيانات. يتضمن ذلك تعلم تنظيف البيانات ومناقشة البيانات الاستكشافية وتحليلها مكتبات بايثون مثل الباندا, نمبايو ماتبلوتليب.

الربع الأول: تطوير ونشر النموذج غير المتصل بالإنترنت

الهدف من الربع الأول هو معرفة كيفية تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي على مستوى غير متصل بالإنترنت. فيما يلي المجالات الرئيسية التي يجب التركيز عليها:

المعرفة الأساسية لـ MLOps: ابدأ بمراجعة مهارات التعلم الآلي الأساسية، بما في ذلك الخوارزميات الأساسية ومقاييس التقييم وتقنيات اختيار النماذج.
التحكم في الإصدار وإصدار النموذج: تعرف على قوة التحكم في الإصدار باستخدام Git وافهم أهمية إصدار النموذج. استكشف أدوات مثل MLflow أو DVC أو Neptune لتتبع التجارب.
تعبئة النماذج وتقديم النماذج: افهم مفهوم تعبئة النماذج أو تسلسلها وتعلم مكتبات Python مثل Pickle أو Joblib لسهولة النشر. بالإضافة إلى ذلك، ركز على إنشاء تطبيقات ويب بسيطة باستخدام Flask لخدمة التنبؤات من خلال واجهات برمجة التطبيقات.

مشاريع الربع الأول

توقعات تنظيم القاعدة في العراق: قم ببناء نموذج للتنبؤ بمؤشر جودة الهواء (AQI) ونشره باعتباره Flask API أو تطبيق Streamlit/Gradio. سيساعدك هذا المشروع على بناء محفظة قوية وعرض مهاراتك.

الربع الثاني: نشر النماذج عبر الإنترنت والمنصات السحابية

في الربع الثاني، الهدف هو نشر النماذج على المستوى عبر الإنترنت أو في السحابة. فيما يلي المجالات الرئيسية التي يجب التركيز عليها:

أساسيات النظام الأساسي السحابي: اختر نظامًا أساسيًا سحابيًا رئيسيًا مثل AWS أو GCP أو Azure، أو نظامًا أساسيًا مجانيًا مثل Heroku. تعرف على الوظائف الأساسية للنظام الأساسي المختار، بما في ذلك إعداد بيئة سحابية، وتشغيل Jupyter Notebooks، وتحسين منصات التخزين والأمان وتعلم الآلة.
عامل ميناء: فهم مفهوم Docker، وهي منصة لتطوير التطبيقات وشحنها وتشغيلها. تعرف على كيفية حزم نماذج تعلم الآلة باستخدام Docker ونشرها على الأنظمة الأساسية السحابية باستخدام خدمات مثل Kubernetes أو الحلول الجاهزة مثل Amazon Elastic Container Service (ECS) أو Azure Kubernetes Service (AKS) أو Google Kubernetes Engine (GKE). ).
المراقبة السحابية والتسجيل: قم بتنفيذ أنظمة المراقبة والتسجيل باستخدام أدوات مثل CloudWatch (AWS) أو Azure Monitor أو Stackdriver (GCP). سيساعدك هذا على إدارة البنية التحتية السحابية والتطبيقات بشكل فعال.
التكامل المستمر والنشر المستمر (CI/CD) لتعلم الآلة: تعرف على كيفية تنفيذ CI/CD في التعلم الآلي لأتمتة تغييرات التعليمات البرمجية وعمليات النشر. استكشف أدوات مثل Travis CI أو Jenkins للتكامل والنشر السلس.

مشاريع الربع الأول

قم بتطوير ونشر المشاريع من الربع الأول، ولكن هذه المرة على السحابة. قم بتدريب النماذج الخاصة بك باستخدام نظام تعلم الآلة القائم على السحابة ونشرها على النظام الأساسي السحابي الذي اخترته باستخدام خطوط أنابيب CI/CD.

الربع الثالث: تنفيذ MLOps لـ البرمجة اللغوية العصبية أو السيرة الذاتية

في الربع الأخير، الهدف هو تنفيذ MLOps إما في معالجة اللغات الطبيعية (NLP) أو الرؤية الحاسوبية (CV)، اعتمادًا على احتياجات عملك أو اهتماماتك الشخصية. فيما يلي المجالات الرئيسية التي يجب التركيز عليها:

MLOps للبرمجة اللغوية العصبية

إدارة البيانات والمعالجة المسبقة: تعلم تقنيات المعالجة المسبقة للنص مثل الترميز، والقطع، والترجمة، والتعرف على الكيانات. استكشف تقنيات زيادة البيانات مثل الترجمة العكسية واستبدال المرادفات وإعادة الصياغة لمعالجة ندرة بيانات البرمجة اللغوية العصبية.
التدريب النموذجي والنشر: تعرف على أطر العمل الخاصة بالبرمجة اللغوية العصبية مثل spaCy وHugging Face Transformers وTensorFlow Text. استكشف خيارات النشر المتنوعة مثل واجهات برمجة التطبيقات والخدمات الصغيرة والحاويات لخدمة نماذج البرمجة اللغوية العصبية في سيناريوهات العالم الحقيقي.
رصد وتقييم: ركز على المقاييس الخاصة بالبرمجة اللغوية العصبية مثل درجة BLEU وROUGE وF1 لتقييم نماذج البرمجة اللغوية العصبية.

MLOps للسيرة الذاتية

إدارة البيانات والمعالجة المسبقة: تعلم تقنيات تكبير الصور مثل التحويلات الهندسية وزيادة مساحة الألوان والتقنيات المتقدمة مثل قص الصور ومزجها. فهم التكيف مع المجال ونقل التعلم لتكييف النماذج المدربة على مجال إلى آخر.
التدريب النموذجي والنشر: يمكنك تحسين التكلفة من خلال استخدام وحدات معالجة الرسومات ووحدات TPU للتدريب الفعال لنماذج رؤية الكمبيوتر الكبيرة. استفد من أدوات إدارة التكلفة السحابية واستكشف تقنيات مثل تقليم النماذج والجدولة التي تراعي التكلفة. فهم المقاييس الخاصة بالمهمة مثل IoU وmAP وF1-score لتقييم نماذج رؤية الكمبيوتر.

مشاريع الربع الأول

اختر إما تحليل المشاعر في الوقت الفعلي لمنشورات وسائل التواصل الاجتماعي (NLP) أو الكشف عن شذوذات الصور الطبية لأغراض التشخيص (CV) كمشروعك. قم ببناء خط أنابيب MLOps الذي يحلل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي أو الصور الطبية للمساعدة في اتخاذ القرار.

وفي الختام

تهانينا! لقد أكملت مسار التعلم MLOps لمدة 9 أشهر وأصبحت الآن محترفًا ماهرًا في MLOps. تذكر إنشاء محفظة قوية وعرض مشاريعك في سيرتك الذاتية وLinkedIn. انضم الي تحليلات Vidhya المجتمعمنصة لمزيد من فرص التعلم والوصول إلى الندوات المباشرة عبر الإنترنت وجلسات AMA من خبراء الصناعة.

يمكنك تسريع رحلة MLOps الخاصة بك من خلال برنامج AI/ML Blackbelt Plus الخاص بنا والذي يضم أكثر من 500 مشروع وإرشاد شخصي وإعداد مقابلات مخصصة مع دعم تحديد المستوى. اسمح لنا بتسريع رحلة MLOps الخاصة بك مع برنامج الحزام الأسود بلس!

تعلم سعيد ونتمنى لك حظًا سعيدًا في رحلة MLOps الخاصة بك!