Põhjalik MLOps-õppetee: 2024. aasta väljaanne

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Sissejuhatus

Kuna ülemaailmne MLOps-turg kasvab prognooside kohaselt 5.9. aastaks 2027 miljardit USA dollarit; see on teiesuguste spetsialistide jaoks väga ihaldatud karjäärivalik. Selles artiklis käsitletakse põhjuseid, miks MLO-de omaksvõtmine on karjääri määrav otsus. Lisaks tutvustab see 2024. aasta MLOps-õppeteekonda – põhjalikku, samm-sammult juhendit, mis on loodud selleks, et muuta teid absoluutsest algajast vilunud MLOps-professionaaliks. Olenemata sellest, kas soovite valdkonnale astuda või oma olemasolevaid oskusi täiustada, on see tegevuskava teile kõikehõlmav juhend, mis tagab, et olete eelseisvaks teekonnaks hästi varustatud.

Sisukord

MLOps 2024. aasta õppetee: ülevaade

Enne teekaarti sukeldumist arutleme eeltingimuste üle. Eelistatavalt on oluline omada kindlat programmeerimiskeelt Pythonja andmeanalüüsist head arusaamist. See hõlmab andmete puhastamise, riidlemise ja uurimusliku andmete analüüsi õppimist Pythoni raamatukogud nagu Pandad, Nuhklikja matplotlib.

1. kvartal: võrguühenduseta mudeli väljatöötamine ja juurutamine

1. kvartali eesmärk on õppida arendama ja juurutama masinõppemudeleid võrguühenduseta tasemel. Siin on peamised valdkonnad, millele keskenduda:

MLOpside põhiteadmised: Alustage oluliste masinõppeoskuste, sealhulgas põhialgoritmide, hindamismõõdikute ja mudelivaliku tehnikate ülevaatamisest.
Versioonikontroll ja mudeli versioonide määramine: Õppige versioonikontrolli võimsust Giti abil ja mõistke mudeli versioonide loomise tähtsust. Uurige katsete jälgimiseks selliseid tööriistu nagu MLflow, DVC või Neptune.
Mudeli pakend ja mudeli serveerimine: Mõistke mudeli pakendamise või serialiseerimise kontseptsiooni ja õppige hõlpsaks juurutamiseks Pythoni teeke, nagu Pickle või Joblib. Lisaks keskenduge Flaskiga lihtsate veebirakenduste loomisele, et API-de kaudu ennustusi esitada.

1. kvartali projektid

AQI ennustus: Koostage mudel õhukvaliteedi indeksi (AQI) ennustamiseks ja juurutage see Flask API või Streamlit/Gradio rakendusena. See projekt aitab teil luua tugeva portfelli ja näidata oma oskusi.

2. kvartal: veebimudelite juurutamine ja pilveplatvormid

2. kvartali eesmärk on mudelite juurutamine võrgutasandil või pilves. Siin on peamised valdkonnad, millele keskenduda:

Pilveplatvormi põhitõed: Valige suur pilveplatvorm, nagu AWS, GCP või Azure, või freemium-platvorm nagu Heroku. Õppige valitud platvormi põhifunktsioone, sealhulgas pilvekeskkonna seadistamist, Jupyteri sülearvutite käitamist ning salvestus-, turva- ja ML-platvormide optimeerimist.
Docker: Saate aru Dockeri, rakenduste arendamise, tarnimise ja käitamise platvormi kontseptsioonist. Siit saate teada, kuidas oma ML-mudeleid Dockeri abil pakkida ja neid pilveplatvormidele juurutada, kasutades selliseid teenuseid nagu Kubernetes või valmislahendusi, nagu Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS) või Google Kubernetes Engine (GKE). ).
Pilve jälgimine ja logimine: Rakendage jälgimis- ja logisüsteeme, kasutades selliseid tööriistu nagu CloudWatch (AWS), Azure Monitor või Stackdriver (GCP). See aitab teil pilveinfrastruktuuri ja -rakendusi tõhusalt hallata.
Pidev integreerimine ja pidev juurutamine (CI/CD) ML jaoks: Siit saate teada, kuidas rakendada CI/CD-d masinõppes, et automatiseerida koodi muudatusi ja juurutamist. Avastage sujuvaks integreerimiseks ja juurutamiseks tööriistu, nagu Travis CI või Jenkins.

2. kvartali projektid

Arendage ja juurutage projekte alates 1. kvartalist, kuid seekord pilves. Treenige oma mudeleid pilvepõhise ML-platvormi abil ja juurutage need valitud pilveplatvormile, kasutades CI/CD torujuhtmeid.

3. kvartal: MLOps rakendamine NLP või CV jaoks

Viimases kvartalis on eesmärk rakendada MLO-sid kas loomuliku keele töötlemise (NLP) või arvutinägemise (CV) puhul, olenevalt teie ärivajadustest või isiklikest huvidest. Siin on peamised valdkonnad, millele keskenduda:

MLOps NLP jaoks

Andmehaldus ja eeltöötlus: Õppige teksti eeltöötlemise tehnikaid, nagu tokeniseerimine, tüvest, lemmatiseerimine ja olemi tuvastamine. Avastage andmete suurendamise tehnikaid, nagu tagasitõlge, sünonüümide asendamine ja parafraseerimine, et lahendada NLP andmepuudus.
Mudeli väljaõpe ja juurutamine: Viige end kurssi NLP-spetsiifiliste raamistikega, nagu spaCy, Hugging Face Transformers ja TensorFlow Text. Tutvuge erinevate juurutusvõimalustega, nagu API-d, mikroteenused ja konteinerimaks muutmine NLP-mudelite teenindamiseks reaalsetes stsenaariumides.
Järelevalve ja hindamine: NLP mudelite hindamiseks keskenduge NLP-spetsiifilistele mõõdikutele, nagu BLEU skoor, ROUGE ja F1-skoor.

MLOps CV jaoks

Andmehaldus ja eeltöötlus: Õppige pildi suurendamise tehnikaid, nagu geomeetrilised teisendused, värviruumi suurendamine, ja täiustatud tehnikaid, nagu väljalõiked ja piltide segamine. Mõistke domeeni kohandamist ja õpet üle kandma ühes valdkonnas koolitatud mudelite kohandamiseks teisele.
Mudeli väljaõpe ja juurutamine: Optimeerige kulusid, kasutades GPU-sid ja TPU-sid suurte arvutinägemismudelite tõhusaks treenimiseks. Kasutage pilvekulude haldamise tööriistu ja uurige selliseid tehnikaid nagu mudeli kärpimine ja kuluteadlik ajakava. Arvuti nägemismudelite hindamiseks saate aru ülesandespetsiifilistest mõõdikutest, nagu IoU, mAP ja F1-score.

3. kvartali projektid

Valige oma projektiks kas sotsiaalmeedia postituste reaalajas sentimendi analüüs (NLP) või meditsiinilise pildi anomaalia tuvastamine diagnostika jaoks (CV). Ehitage otsuste tegemisel abiks MLOps-i torujuhe, mis analüüsib sotsiaalmeedia postitusi või meditsiinilisi pilte.

Järeldus

Palju õnne! Olete läbinud 9-kuulise MLOps-õppetee ja olete nüüd vilunud MLOps-i professionaal. Ärge unustage koostada kindel portfell ja tutvustada oma projekte oma CV-s ja LinkedInis. Ühine Analyticsi Vidhya kogukondy platvorm edasiste õppimisvõimaluste jaoks ning juurdepääs valdkonnaekspertide veebiseminaridele ja AMA-sessioonidele.

Saate kiirendada oma MLOps-i teekonda meie AI/ML Blackbelt Plus programmiga, mis sisaldab 500+ projekti, 1:1 mentorlust ja spetsiaalset intervjuude ettevalmistamist koos paigutuse toega. Laske meil kiirendada teie MLOps-i teekonda Programm BlackBelt Plus!

Head õppimist ja palju õnne teie MLOpsi teekonnal!