A Comprehensive MLOps Learning Path: 2024 Edition

Αναδημοσίευση από τον Πλάτωνα

Ακολουθούν: 0

Εισαγωγή

Με την παγκόσμια αγορά MLOps να αναμένεται να εκτιναχθεί 5.9 δισ. USD έως το 2027 ; αναδεικνύεται ως μια ιδιαίτερα πολυπόθητη επιλογή καριέρας για επαγγελματίες σαν εσάς. Αυτό το άρθρο εμβαθύνει στους λόγους για τους οποίους η υιοθέτηση των MLOps είναι μια απόφαση που καθορίζει την καριέρα. Επιπλέον, αποκαλύπτει το MLOps Learning Path για το 2024 — έναν σχολαστικό, βήμα προς βήμα οδηγό προσαρμοσμένο για να σας μεταμορφώσει από έναν απόλυτο αρχάριο σε έναν ικανό επαγγελματία MLOps. Είτε σκοπεύετε να μπείτε στο πεδίο είτε να αναβαθμίσετε τις υπάρχουσες δεξιότητές σας, αυτός ο οδικός χάρτης είναι ο ολοκληρωμένος οδηγός σας, διασφαλίζοντας ότι είστε καλά εξοπλισμένοι για το ταξίδι που ακολουθείτε.

Πίνακας περιεχομένων

MLOps Learning Path 2024: Επισκόπηση

Πριν βουτήξουμε στον οδικό χάρτη, ας συζητήσουμε τα προαπαιτούμενα. Είναι απαραίτητο να έχετε μια σταθερή κατανόηση μιας γλώσσας προγραμματισμού, κατά προτίμηση Python, και καλή κατανόηση της ανάλυσης δεδομένων. Αυτό περιλαμβάνει τον καθαρισμό δεδομένων εκμάθησης, τη διαμάχη και την διερευνητική ανάλυση δεδομένων με Βιβλιοθήκες Python όπως Πάντα, Νούμπι, να matplotlib.

Τρίμηνο 1: Ανάπτυξη και ανάπτυξη μοντέλων εκτός σύνδεσης

Ο στόχος του Τρίμηνου 1 είναι να μάθετε πώς να αναπτύσσετε και να αναπτύσσετε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης σε επίπεδο εκτός σύνδεσης. Εδώ είναι οι βασικοί τομείς στους οποίους πρέπει να εστιάσετε:

Βασικές γνώσεις για MLOps: Ξεκινήστε αναθεωρώντας τις βασικές δεξιότητες μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένων των βασικών αλγορίθμων, των μετρήσεων αξιολόγησης και των τεχνικών επιλογής μοντέλων.
Έλεγχος έκδοσης και έκδοση μοντέλου: Μάθετε τη δύναμη του ελέγχου έκδοσης χρησιμοποιώντας το Git και κατανοήστε τη σημασία της έκδοσης μοντέλων. Εξερευνήστε εργαλεία όπως MLflow, DVC ή Neptune για πειράματα παρακολούθησης.
Συσκευασία μοντέλων και εξυπηρέτηση μοντέλων: Κατανοήστε την έννοια της συσκευασίας ή της σειριοποίησης μοντέλων και μάθετε βιβλιοθήκες Python όπως το Pickle ή το Joblib για εύκολη ανάπτυξη. Επιπλέον, εστιάστε στη δημιουργία απλών εφαρμογών ιστού με το Flask για την εξυπηρέτηση προβλέψεων μέσω API.

Έργα για το 1ο τρίμηνο

Πρόβλεψη AQI: Δημιουργήστε ένα μοντέλο για την πρόβλεψη του δείκτη ποιότητας αέρα (AQI) και αναπτύξτε το ως ένα Flask API ή μια εφαρμογή Streamlit/Gradio. Αυτό το έργο θα σας βοηθήσει να δημιουργήσετε ένα σταθερό χαρτοφυλάκιο και να επιδείξετε τις δεξιότητές σας.

Τρίμηνο 2: Διαδικτυακή ανάπτυξη μοντέλων και πλατφόρμες Cloud

Στο 2ο τρίμηνο, ο στόχος είναι η ανάπτυξη μοντέλων σε διαδικτυακό επίπεδο ή στο cloud. Εδώ είναι οι βασικοί τομείς στους οποίους πρέπει να εστιάσετε:

Βασικά στοιχεία της πλατφόρμας Cloud: Επιλέξτε μια σημαντική πλατφόρμα cloud όπως το AWS, το GCP ή το Azure ή μια πλατφόρμα freemium όπως το Heroku. Μάθετε τις βασικές λειτουργίες της επιλεγμένης πλατφόρμας, συμπεριλαμβανομένης της ρύθμισης ενός περιβάλλοντος cloud, της λειτουργίας Jupyter Notebook και της βελτιστοποίησης για πλατφόρμες αποθήκευσης, ασφάλειας και ML.
Λιμενεργάτης: Κατανοήστε την έννοια του Docker, μιας πλατφόρμας για ανάπτυξη, αποστολή και εκτέλεση εφαρμογών. Μάθετε πώς να συσκευάζετε τα μοντέλα ML χρησιμοποιώντας το Docker και να τα αναπτύσσετε σε πλατφόρμες cloud χρησιμοποιώντας υπηρεσίες όπως το Kubernetes ή λύσεις εκτός συσκευασίας όπως το Amazon Elastic Container Service (ECS), το Azure Kubernetes Service (AKS) ή το Google Kubernetes Engine (GKE). ).
Παρακολούθηση και καταγραφή Cloud: Εφαρμόστε συστήματα παρακολούθησης και καταγραφής χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως το CloudWatch (AWS), το Azure Monitor ή το Stackdriver (GCP). Αυτό θα σας βοηθήσει να διαχειριστείτε αποτελεσματικά την υποδομή και τις εφαρμογές σας στο cloud.
Συνεχής ενοποίηση και συνεχής ανάπτυξη (CI/CD) για ML: Μάθετε πώς να εφαρμόζετε το CI/CD στη μηχανική εκμάθηση για να αυτοματοποιείτε τις αλλαγές και τις αναπτύξεις κώδικα. Εξερευνήστε εργαλεία όπως το Travis CI ή το Jenkins για απρόσκοπτη ενσωμάτωση και ανάπτυξη.

Έργα για το 2ο τρίμηνο

Αναπτύξτε και αναπτύξτε τα έργα από το 1ο τρίμηνο, αλλά αυτή τη φορά στο cloud. Εκπαιδεύστε τα μοντέλα σας χρησιμοποιώντας μια πλατφόρμα ML που βασίζεται σε σύννεφο και αναπτύξτε τα στην επιλεγμένη πλατφόρμα cloud χρησιμοποιώντας αγωγούς CI/CD.

Τρίμηνο 3: Εφαρμογή MLOps για NLP ή CV

Στο τελευταίο τρίμηνο, ο στόχος είναι να εφαρμόσετε MLOps είτε στην Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) είτε στο Computer Vision (CV), ανάλογα με τις επιχειρηματικές σας ανάγκες ή το προσωπικό σας ενδιαφέρον. Εδώ είναι οι βασικοί τομείς στους οποίους πρέπει να εστιάσετε:

MLOps για NLP

Διαχείριση και προεπεξεργασία δεδομένων: Μάθετε τεχνικές προεπεξεργασίας κειμένου, όπως το tokenization, το stemming, το lemmatization και η αναγνώριση οντοτήτων. Εξερευνήστε τεχνικές αύξησης δεδομένων, όπως η επαναληπτική μετάφραση, η αντικατάσταση συνωνύμων και η παράφραση για να αντιμετωπίσετε την έλλειψη δεδομένων του NLP.
Εκπαίδευση και ανάπτυξη μοντέλου: Εξοικειωθείτε με πλαίσια ειδικά για το NLP, όπως spaCy, Hugging Face Transformers και TensorFlow Text. Εξερευνήστε διάφορες επιλογές ανάπτυξης, όπως API, microservices και κοντέινερ για την εξυπηρέτηση μοντέλων NLP σε σενάρια πραγματικού κόσμου.
Ελεγχος και αξιολόγηση: Εστιάστε σε συγκεκριμένες μετρήσεις για το NLP, όπως το BLEU score, το ROUGE και το F1-score για την αξιολόγηση των μοντέλων NLP.

MLOps για βιογραφικό

Διαχείριση και προεπεξεργασία δεδομένων: Μάθετε τεχνικές αύξησης εικόνας όπως γεωμετρικούς μετασχηματισμούς, αύξηση χρωματικού χώρου και προηγμένες τεχνικές όπως αποκοπή και μίξη εικόνων. Κατανοήστε την προσαρμογή τομέα και τη μεταφορά μάθησης για την προσαρμογή μοντέλων που εκπαιδεύονται σε έναν τομέα στον άλλο.
Εκπαίδευση και ανάπτυξη μοντέλου: Βελτιστοποιήστε το κόστος χρησιμοποιώντας GPU και TPU για αποτελεσματική εκπαίδευση μεγάλων μοντέλων υπολογιστικής όρασης. Αξιοποιήστε τα εργαλεία διαχείρισης κόστους στο cloud και εξερευνήστε τεχνικές όπως το κλάδεμα μοντέλων και ο προγραμματισμός με επίγνωση του κόστους. Κατανοήστε μετρήσεις για συγκεκριμένες εργασίες, όπως το IoU, το mAP και το F1-score για την αξιολόγηση μοντέλων όρασης υπολογιστή.

Έργα για το 3ο τρίμηνο

Επιλέξτε είτε Ανάλυση συναισθήματος σε πραγματικό χρόνο για αναρτήσεις μέσων κοινωνικής δικτύωσης (NLP) είτε Ανίχνευση ανωμαλιών ιατρικής εικόνας για διαγνωστικά (CV) ως έργο σας. Δημιουργήστε έναν αγωγό MLOps που αναλύει αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης ή ιατρικές εικόνες για να βοηθήσει στη λήψη αποφάσεων.

Συμπέρασμα

Συγχαρητήρια! Έχετε ολοκληρώσει το 9μηνο MLOps Learning Path και είστε πλέον ικανός επαγγελματίας MLOps. Θυμηθείτε να δημιουργήσετε ένα σταθερό χαρτοφυλάκιο και να παρουσιάσετε τα έργα σας στο βιογραφικό σας και στο LinkedIn. Γίνε μελος Analytics Vidhya κοινότηταy πλατφόρμα για περαιτέρω ευκαιρίες μάθησης και πρόσβαση σε ζωντανά διαδικτυακά σεμινάρια και συνεδρίες AMA από ειδικούς του κλάδου.

Μπορείτε να επιταχύνετε το ταξίδι σας στα MLOps με το πρόγραμμά μας AI/ML Blackbelt Plus με 500+ έργα, καθοδήγηση 1:1 και αποκλειστική προετοιμασία συνέντευξης με υποστήριξη τοποθέτησης. Αφήστε μας να επισπεύσουμε το ταξίδι σας στα MLOps με το Πρόγραμμα BlackBelt Plus!

Καλή μάθηση και καλή τύχη στο ταξίδι σας στο MLOps!