Kattava MLOps-oppimispolku: 2024 Edition

Julkaissut Platon

seuraajia: 0

esittely

Maailmanlaajuisten MLOps-markkinoiden ennustetaan kasvavan 5.9 miljardia dollaria vuoteen 2027 mennessä; se on erittäin haluttu uravalinta kaltaisillesi ammattilaisille. Tässä artikkelissa pohditaan syitä, miksi MLOpsin hyväksyminen on uraa määrittävä päätös. Lisäksi se paljastaa MLOps-oppimispolun vuodelle 2024 – huolellisen, vaiheittaisen oppaan, joka on räätälöity tekemään sinusta ehdottoman aloittelijan taitava MLOps-ammattilainen. Halusitpa sitten astua kentälle tai parantaa olemassa olevia taitojasi, tämä tiekartta on kattava oppaasi, joka varmistaa, että olet hyvin varusteltu tulevaa matkaa varten.

Sisällysluettelo

MLOps-oppimispolku 2024: Yleiskatsaus

Ennen kuin sukeltaamme tiekarttaan, keskustelemme edellytyksistä. On tärkeää, että sinulla on hyvä käsitys ohjelmointikielestä, mieluiten Pythonja hyvä tietoanalyysin ymmärtäminen. Tämä sisältää tietojen puhdistamisen, riitelyn ja tutkivan data-analyysin oppimisen Python-kirjastot kuten Panda, Nöpöja Matplotlib.

1. neljännes: Offline-mallin kehittäminen ja käyttöönotto

Ensimmäisen neljänneksen tavoitteena on oppia kehittämään ja ottamaan käyttöön koneoppimismalleja offline-tasolla. Tässä ovat tärkeimmät alueet, joihin kannattaa keskittyä:

Perustieto MLOps:lle: Aloita tarkistamalla olennaiset koneoppimistaidot, mukaan lukien perusalgoritmit, arviointimittarit ja mallinvalintatekniikat.
Versionhallinta ja mallin versiointi: Opi versionhallinnan teho Gitin avulla ja ymmärrä mallien versioinnin tärkeys. Tutki kokeilujen seurantatyökaluja, kuten MLflow, DVC tai Neptune.
Mallipakkaus ja mallin tarjoilu: Ymmärrä mallipakkauksen tai serialisoinnin käsite ja opi käyttämään Python-kirjastoja, kuten Pickle tai Joblib, helpottamaan käyttöönottoa. Keskity myös yksinkertaisten verkkosovellusten rakentamiseen Flaskin avulla, jotta voit tarjota ennusteita sovellusliittymien kautta.

Projektit vuosineljännekselle 1

AQI-ennuste: Rakenna malli ennustamaan ilmanlaatuindeksiä (AQI) ja ota se käyttöön Flask API:na tai Streamlit/Gradio-sovelluksena. Tämä projekti auttaa sinua rakentamaan vankan portfolion ja esittelemään taitojasi.

Neljännes 2: Online-mallin käyttöönotto ja pilviympäristöt

Toisella vuosineljänneksellä tavoitteena on ottaa mallit käyttöön verkkotasolla tai pilvessä. Tässä ovat tärkeimmät alueet, joihin kannattaa keskittyä:

Pilvialustan perusteet: Valitse suuri pilvialusta, kuten AWS, GCP tai Azure, tai freemium-alusta, kuten Heroku. Opi valitun alustan perustoiminnot, mukaan lukien pilviympäristön määrittäminen, Jupyter Notebookien käyttäminen ja optimointi tallennus-, tietoturva- ja ML-alustoille.
Satamatyöläinen: Ymmärrä Dockerin konsepti, alusta sovellusten kehittämiseen, toimittamiseen ja suorittamiseen. Opi pakata ML-mallisi Dockerin avulla ja ottaa ne käyttöön pilvialustoille käyttämällä palveluita, kuten Kubernetes, tai valmiita ratkaisuja, kuten Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS) tai Google Kubernetes Engine (GKE) ).
Pilvien seuranta ja kirjaaminen: Ota seuranta- ja lokijärjestelmät käyttöön työkaluilla, kuten CloudWatch (AWS), Azure Monitor tai Stackdriver (GCP). Tämä auttaa sinua hallitsemaan pilviinfrastruktuuriasi ja sovelluksiasi tehokkaasti.
Jatkuva integrointi ja jatkuva käyttöönotto (CI/CD) ML:lle: Opi ottamaan käyttöön CI/CD koneoppimisessa koodin muutosten ja käyttöönottojen automatisoimiseksi. Tutustu työkaluihin, kuten Travis CI tai Jenkins, saumattomasti integrointia ja käyttöönottoa varten.

Projektit vuosineljännekselle 2

Kehitä ja ota projekteja käyttöön neljännestä 1 lähtien, mutta tällä kertaa pilvessä. Kouluta mallejasi käyttämällä pilvipohjaista ML-alustaa ja ota ne käyttöön valitsemallesi pilvialustaan käyttämällä CI/CD-putkia.

Neljännes 3: MLOps-toteutus NLP:lle tai CV:lle

Viimeisellä vuosineljänneksellä tavoitteena on ottaa MLOps käyttöön joko Natural Language Processingissa (NLP) tai Computer Visionissa (CV) yrityksesi tarpeista tai henkilökohtaisista kiinnostuksen kohteistasi riippuen. Tässä ovat tärkeimmät alueet, joihin kannattaa keskittyä:

MLOps NLP:lle

Tiedonhallinta ja esikäsittely: Opi tekstin esikäsittelytekniikoita, kuten tokenointia, stemmingiä, lemmatointia ja kokonaisuuden tunnistusta. Tutustu tietojen lisäystekniikoihin, kuten taaksepäin kääntämiseen, synonyymien korvaamiseen ja parafrasointiin NLP:n tiedon niukkuuden korjaamiseksi.
Mallin koulutus ja käyttöönotto: Tutustu NLP-spesifisiin kehyksiin, kuten spaCy, Hugging Face Transformers ja TensorFlow Text. Tutustu erilaisiin käyttöönottovaihtoehtoihin, kuten sovellusliittymiin, mikropalveluihin ja säiliöön NLP-mallien palvelemiseksi todellisissa skenaarioissa.
Valvonta ja arviointi: Keskity NLP-spesifisiin mittareihin, kuten BLEU-pisteisiin, ROUGE- ja F1-pisteisiin NLP-mallien arvioinnissa.

MLOps CV:hen

Tiedonhallinta ja esikäsittely: Opi kuvan lisäystekniikoita, kuten geometrisia muunnoksia, väriavaruuden lisäämistä ja edistyneitä tekniikoita, kuten kuvien leikkaus ja sekoittaminen. Ymmärrä toimialueen mukauttaminen ja siirrä oppimista verkkoalueelle koulutettujen mallien mukauttamiseen.
Mallin koulutus ja käyttöönotto: Optimoi kustannukset käyttämällä GPU:ita ja TPU:ita suurten tietokonenäkömallien tehokkaaseen koulutukseen. Hyödynnä pilvikustannusten hallintatyökaluja ja tutustu tekniikoihin, kuten mallien karsimiseen ja kustannustietoiseen aikatauluun. Ymmärrä tehtäväkohtaisia mittareita, kuten IoU, mAP ja F1-score, joiden avulla voit arvioida tietokonenäkömalleja.

Projektit vuosineljännekselle 3

Valitse projektiksesi joko reaaliaikainen tunneanalyysi sosiaalisen median julkaisuille (NLP) tai lääketieteellisen kuvan poikkeamien tunnistus diagnostiikkaan (CV). Rakenna MLOps-putki, joka analysoi sosiaalisen median viestejä tai lääketieteellisiä kuvia päätöksenteon avuksi.

Yhteenveto

Onnittelut! Olet suorittanut 9 kuukauden MLOps-oppimispolun ja olet nyt taitava MLOps-ammattilainen. Muista rakentaa vankka portfolio ja esitellä projektisi ansioluettelossasi ja LinkedInissä. Liity mukaan Analytics Vidhya -yhteisöy foorumi lisäoppimismahdollisuuksille ja pääsy alan asiantuntijoiden suoriin webinaareihin ja AMA-istuntoihin.

Voit nopeuttaa MLOps-matkaasi AI/ML Blackbelt Plus -ohjelmallamme, jossa on yli 500 projektia, 1:1 mentorointi ja omistettu haastatteluvalmistelu sijoittelutuella. Anna meidän nopeuttaa MLOps-matkaasi BlackBelt Plus -ohjelma!

Hyvää oppimista ja onnea MLOps-matkallesi!