Ein umfassender MLOps-Lernpfad: Ausgabe 2024

Neuauflage von Plato

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Einleitung

Der globale MLOps-Markt wird voraussichtlich wachsen USD 5.9 Milliarden 2027; Es stellt sich heraus, dass es für Berufstätige wie Sie eine äußerst begehrte Berufswahl ist. Dieser Artikel befasst sich mit den Gründen, warum die Einführung von MLOps eine karrierebestimmende Entscheidung ist. Darüber hinaus stellt es den MLOps-Lernpfad für 2024 vor – eine sorgfältige Schritt-für-Schritt-Anleitung, die darauf zugeschnitten ist, Sie vom absoluten Anfänger in einen kompetenten MLOps-Profi zu verwandeln. Ganz gleich, ob Sie ins Berufsleben einsteigen oder Ihre vorhandenen Fähigkeiten ausbauen möchten, diese Roadmap ist Ihr umfassender Leitfaden und stellt sicher, dass Sie für die bevorstehende Reise gut gerüstet sind.

Inhaltsverzeichnis

MLOps-Lernpfad 2024: Überblick

Bevor wir uns mit der Roadmap befassen, besprechen wir die Voraussetzungen. Es ist wichtig, dass Sie vorzugsweise über solide Kenntnisse einer Programmiersprache verfügen Pythonund ein gutes Verständnis der Datenanalyse. Dazu gehört das Erlernen der Datenbereinigung, des Wranglings und der explorativen Datenanalyse mit Python-Bibliotheken sowie Pandas, Numpy und Matplotlib.

Quartal 1: Offline-Modellentwicklung und -bereitstellung

Das Ziel von Quartal 1 besteht darin, zu lernen, wie man Modelle für maschinelles Lernen auf Offline-Ebene entwickelt und einsetzt. Hier sind die wichtigsten Bereiche, auf die Sie sich konzentrieren sollten:

Grundlegendes Wissen für MLOps: Beginnen Sie mit der Wiederholung der wesentlichen Fähigkeiten des maschinellen Lernens, einschließlich grundlegender Algorithmen, Bewertungsmetriken und Modellauswahltechniken.
Versionskontrolle und Modellversionierung: Lernen Sie die Leistungsfähigkeit der Versionskontrolle mit Git kennen und verstehen Sie die Bedeutung der Modellversionierung. Entdecken Sie Tools wie MLflow, DVC oder Neptune zum Verfolgen von Experimenten.
Model-Verpackung und Model-Bereitstellung: Verstehen Sie das Konzept der Modellverpackung oder -serialisierung und lernen Sie Python-Bibliotheken wie Pickle oder Joblib für eine einfache Bereitstellung kennen. Konzentrieren Sie sich außerdem auf die Erstellung einfacher Web-Apps mit Flask, um Vorhersagen über APIs bereitzustellen.

Projekte für das 1. Quartal

AQI-Vorhersage: Erstellen Sie ein Modell zur Vorhersage des Luftqualitätsindex (AQI) und stellen Sie es als Flask-API oder Streamlit/Gradio-App bereit. Dieses Projekt wird Ihnen helfen, ein solides Portfolio aufzubauen und Ihre Fähigkeiten unter Beweis zu stellen.

Quartal 2: Online-Modellbereitstellung und Cloud-Plattformen

Im zweiten Quartal besteht das Ziel darin, Modelle auf Online-Ebene oder in der Cloud bereitzustellen. Hier sind die wichtigsten Bereiche, auf die Sie sich konzentrieren sollten:

Grundlagen der Cloud-Plattform: Wählen Sie eine große Cloud-Plattform wie AWS, GCP oder Azure oder eine Freemium-Plattform wie Heroku. Lernen Sie die Grundfunktionen der gewählten Plattform kennen, einschließlich der Einrichtung einer Cloud-Umgebung, der Ausführung von Jupyter Notebooks und der Optimierung für Speicher-, Sicherheits- und ML-Plattformen.
Docker: Verstehen Sie das Konzept von Docker, einer Plattform zum Entwickeln, Versenden und Ausführen von Anwendungen. Erfahren Sie, wie Sie Ihre ML-Modelle mit Docker verpacken und sie mithilfe von Diensten wie Kubernetes oder sofort einsatzbereiten Lösungen wie Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS) oder Google Kubernetes Engine (GKE) auf Cloud-Plattformen bereitstellen ).
Cloud-Überwachung und -Protokollierung: Implementieren Sie Überwachungs- und Protokollierungssysteme mit Tools wie CloudWatch (AWS), Azure Monitor oder Stackdriver (GCP). Dies wird Ihnen helfen, Ihre Cloud-Infrastruktur und -Anwendungen effektiv zu verwalten.
Kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) für ML: Erfahren Sie, wie Sie CI/CD im maschinellen Lernen implementieren, um Codeänderungen und -bereitstellungen zu automatisieren. Entdecken Sie Tools wie Travis CI oder Jenkins für eine nahtlose Integration und Bereitstellung.

Projekte für das 2. Quartal

Entwickeln und implementieren Sie die Projekte ab Quartal 1, dieses Mal jedoch in der Cloud. Trainieren Sie Ihre Modelle mithilfe einer cloudbasierten ML-Plattform und stellen Sie sie mithilfe von CI/CD-Pipelines auf der von Ihnen gewählten Cloud-Plattform bereit.

Quartal 3: MLOps-Implementierung für NLP oder CV

Im letzten Quartal besteht das Ziel darin, MLOps je nach Ihren geschäftlichen Anforderungen oder persönlichen Interessen entweder in Natural Language Processing (NLP) oder Computer Vision (CV) zu implementieren. Hier sind die wichtigsten Bereiche, auf die Sie sich konzentrieren sollten:

MLOps für NLP

Datenverwaltung und Vorverarbeitung: Lernen Sie Textvorverarbeitungstechniken wie Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung und Entitätserkennung kennen. Entdecken Sie Datenerweiterungstechniken wie Rückübersetzung, Synonymersetzung und Paraphrasierung, um der Datenknappheit von NLP entgegenzuwirken.
Modellschulung und -bereitstellung: Machen Sie sich mit NLP-spezifischen Frameworks wie spaCy, Hugging Face Transformers und TensorFlow Text vertraut. Entdecken Sie verschiedene Bereitstellungsoptionen wie APIs, Microservices und Containerisierung für die Bereitstellung von NLP-Modellen in realen Szenarien.
Überwachung und Bewertung: Konzentrieren Sie sich bei der Bewertung von NLP-Modellen auf NLP-spezifische Metriken wie BLEU-Score, ROUGE und F1-Score.

MLOps für Lebenslauf

Datenverwaltung und Vorverarbeitung: Lernen Sie Bildvergrößerungstechniken wie geometrische Transformationen, Farbraumvergrößerung und fortgeschrittene Techniken wie das Ausschneiden und Mischen von Bildern. Verstehen Sie die Domänenanpassung und übertragen Sie das Lernen zur Anpassung von Modellen, die in einer Domäne trainiert wurden, an eine andere.
Modellschulung und -bereitstellung: Optimieren Sie die Kosten, indem Sie GPUs und TPUs für das effiziente Training großer Computer-Vision-Modelle nutzen. Nutzen Sie Cloud-Kostenmanagement-Tools und erkunden Sie Techniken wie Modellbereinigung und kostenbewusste Planung. Verstehen Sie aufgabenspezifische Metriken wie IoU, mAP und F1-Score zur Bewertung von Computer-Vision-Modellen.

Projekte für das 3. Quartal

Wählen Sie als Projekt entweder Echtzeit-Stimmungsanalyse für Social-Media-Beiträge (NLP) oder Erkennung medizinischer Bildanomalien für die Diagnostik (CV). Erstellen Sie eine MLOps-Pipeline, die Social-Media-Beiträge oder medizinische Bilder analysiert, um bei der Entscheidungsfindung zu helfen.

Zusammenfassung

Glückwunsch! Sie haben den 9-monatigen MLOps-Lernpfad abgeschlossen und sind nun ein kompetenter MLOps-Experte. Denken Sie daran, ein solides Portfolio aufzubauen und Ihre Projekte in Ihrem Lebenslauf und auf LinkedIn zu präsentieren. Treten Sie der bei Analytics Vidhya-Communityy-Plattform für weitere Lernmöglichkeiten und Zugang zu Live-Webinaren und AMA-Sitzungen von Branchenexperten.

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Viel Spaß beim Lernen und viel Glück auf Ihrer MLOps-Reise!