Un parcours d'apprentissage MLOps complet : édition 2024

Republié par Platon

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Introduction

Alors que le marché mondial des MLOps devrait atteindre 5.9 milliards USD par 2027; cela apparaît comme un choix de carrière très convoité pour les professionnels comme vous. Cet article examine les raisons pour lesquelles adopter le MLOps est une décision déterminante pour une carrière. De plus, il dévoile le parcours d'apprentissage MLOps pour 2024, un guide méticuleux, étape par étape, conçu pour vous transformer d'un débutant absolu en un professionnel compétent du MLOps. Que vous souhaitiez vous lancer sur le terrain ou améliorer vos compétences existantes, cette feuille de route est votre guide complet, garantissant que vous êtes bien équipé pour le voyage à venir.

Table des matières

Parcours d'apprentissage MLOps 2024 : aperçu

Avant de plonger dans la feuille de route, discutons des conditions préalables. Il est essentiel d'avoir une solide maîtrise d'un langage de programmation, de préférence Python, et une bonne compréhension de l'analyse des données. Cela comprend l'apprentissage du nettoyage des données, de la confrontation et de l'analyse exploratoire des données avec Bibliothèques Python tel que Pandas, Numpyet une matplotlib.

Trimestre 1 : Développement et déploiement de modèles hors ligne

L'objectif du premier trimestre est d'apprendre à développer et à déployer des modèles d'apprentissage automatique à un niveau hors ligne. Voici les domaines clés sur lesquels se concentrer :

Connaissances fondamentales pour MLOps : Commencez par réviser les compétences essentielles d'apprentissage automatique, y compris les algorithmes de base, les mesures d'évaluation et les techniques de sélection de modèles.
Contrôle de version et gestion des versions du modèle : Découvrez la puissance du contrôle de version à l'aide de Git et comprenez l'importance du contrôle de version des modèles. Explorez des outils tels que MLflow, DVC ou Neptune pour suivre les expériences.
Emballage de modèle et service de modèle : Comprenez le concept de packaging de modèles ou de sérialisation et apprenez les bibliothèques Python comme Pickle ou Joblib pour un déploiement facile. De plus, concentrez-vous sur la création d'applications Web simples avec Flask pour fournir des prédictions via des API.

Projets pour le premier trimestre

Prédiction IQA : Créez un modèle pour prédire l'indice de qualité de l'air (IQA) et déployez-le en tant qu'API Flask ou application Streamlit/Gradio. Ce projet vous aidera à constituer un portfolio solide et à mettre en valeur vos compétences.

Trimestre 2 : Déploiement de modèles en ligne et plateformes cloud

Au deuxième trimestre, l'objectif est de déployer des modèles au niveau en ligne ou dans le cloud. Voici les domaines clés sur lesquels se concentrer :

Notions de base de la plateforme cloud : Choisissez une plateforme cloud majeure comme AWS, GCP ou Azure, ou une plateforme freemium comme Heroku. Découvrez les fonctions de base de la plate-forme choisie, notamment la configuration d'un environnement cloud, l'exécution de Jupyter Notebooks et l'optimisation des plates-formes de stockage, de sécurité et de ML.
Docker: Comprendre le concept de Docker, une plateforme de développement, d'expédition et d'exécution d'applications. Découvrez comment empaqueter vos modèles ML à l'aide de Docker et les déployer sur des plates-formes cloud à l'aide de services tels que Kubernetes ou de solutions prêtes à l'emploi telles qu'Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS) ou Google Kubernetes Engine (GKE). ).
Surveillance et journalisation du cloud : Implémentez des systèmes de surveillance et de journalisation à l'aide d'outils tels que CloudWatch (AWS), Azure Monitor ou Stackdriver (GCP). Cela vous aidera à gérer efficacement votre infrastructure et vos applications cloud.
Intégration continue et déploiement continu (CI/CD) pour ML : Découvrez comment implémenter CI/CD dans l'apprentissage automatique pour automatiser les modifications et les déploiements de code. Explorez des outils tels que Travis CI ou Jenkins pour une intégration et un déploiement transparents.

Projets pour le premier trimestre

Développez et déployez les projets du premier trimestre, mais cette fois sur le cloud. Entraînez vos modèles à l'aide d'une plate-forme ML basée sur le cloud et déployez-les sur la plate-forme cloud de votre choix à l'aide de pipelines CI/CD.

Trimestre 3 : Implémentation MLOps pour la PNL ou le CV

Au dernier trimestre, l'objectif est de mettre en œuvre des MLOps en traitement du langage naturel (NLP) ou en vision par ordinateur (CV), en fonction des besoins de votre entreprise ou de vos intérêts personnels. Voici les domaines clés sur lesquels se concentrer :

MLOps pour la PNL

Gestion et prétraitement des données : Apprenez les techniques de prétraitement de texte telles que la tokenisation, la radicalisation, la lemmatisation et la reconnaissance d'entités. Explorez les techniques d’augmentation des données telles que la rétro-traduction, le remplacement de synonymes et la paraphrase pour remédier à la rareté des données de la PNL.
Formation et déploiement du modèle : Familiarisez-vous avec les frameworks spécifiques à la PNL tels que spaCy, Hugging Face Transformers et TensorFlow Text. Explorez diverses options de déploiement telles que les API, les microservices et la conteneurisation pour servir des modèles NLP dans des scénarios réels.
Contrôle et évaluation: Concentrez-vous sur les métriques spécifiques à la PNL telles que le score BLEU, ROUGE et le score F1 pour évaluer les modèles PNL.

MLOps pour les CV

Gestion et prétraitement des données : Apprenez les techniques d'augmentation d'image telles que les transformations géométriques, l'augmentation de l'espace colorimétrique et les techniques avancées telles que la découpe et le mélange d'images. Comprendre l'adaptation de domaine et transférer l'apprentissage pour adapter les modèles formés sur un domaine à un autre.
Formation et déploiement du modèle : Optimisez les coûts en utilisant des GPU et des TPU pour une formation efficace de grands modèles de vision par ordinateur. Tirez parti des outils de gestion des coûts du cloud et explorez des techniques telles que l'élagage de modèles et la planification tenant compte des coûts. Comprenez les métriques spécifiques aux tâches telles que IoU, mAP et F1-score pour évaluer les modèles de vision par ordinateur.

Projets pour le premier trimestre

Choisissez soit l'analyse des sentiments en temps réel pour les publications sur les réseaux sociaux (NLP), soit la détection d'anomalies d'images médicales pour les diagnostics (CV) comme projet. Créez un pipeline MLOps qui analyse les publications sur les réseaux sociaux ou les images médicales pour aider à la prise de décision.

Conclusion

Toutes nos félicitations! Vous avez suivi le parcours d'apprentissage MLOps de 9 mois et êtes désormais un professionnel compétent en MLOps. N'oubliez pas de constituer un portfolio solide et de présenter vos projets sur votre CV et LinkedIn. Rejoins Communauté Analytics Vidhyay plate-forme pour d'autres opportunités d'apprentissage et un accès à des webinaires en direct et à des sessions AMA animées par des experts du secteur.

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Bon apprentissage et bonne chance dans votre parcours MLOps !