נתיב למידה מקיף של MLOps: מהדורת 2024

הועלה מחדש על ידי אפלטון

עוקב: 0

מבוא

עם שוק ה-MLOps העולמי צפוי לעלות 5.9 מיליארד דולר עד שנת 2027; זה מתגלה כבחירת קריירה נחשקת מאוד עבור אנשי מקצוע כמוך. מאמר זה מתעמק בסיבות מדוע אימוץ MLOps הוא החלטה המגדירה קריירה. יתר על כן, הוא חושף את נתיב הלמידה של MLOps לשנת 2024 - מדריך קפדני, שלב אחר שלב, המותאם להפוך אותך ממתחיל מוחלט למקצוען MLOps מיומן. בין אם אתם שואפים להיכנס לתחום או להעלות את הכישורים הקיימים שלכם, מפת הדרכים הזו היא המדריך המקיף שלכם, המבטיח שאתם מצוידים היטב למסע שלפניכם.

תוכן העניינים

MLOps Learning Path 2024: סקירה כללית

לפני שנצלול לתוך מפת הדרכים, בואו נדון בתנאים המוקדמים. זה חיוני להיות בעל הבנה מוצקה של שפת תכנות, רצוי פיתון, והבנה טובה של ניתוח נתונים. זה כולל לימוד ניקוי נתונים, התנצחויות וניתוח נתונים חקרניים עם ספריות פייתון כמו פנדות, מטומטם, ו מטפלוטליב.

רבעון 1: פיתוח ופריסה של מודלים לא מקוונים

המטרה של רבעון 1 היא ללמוד כיצד לפתח ולפרוס מודלים של למידת מכונה ברמה לא מקוונת. להלן התחומים העיקריים שיש להתמקד בהם:

ידע בסיסי עבור MLOps: התחל על ידי עדכון מיומנויות למידת המכונה החיוניות, כולל אלגוריתמים בסיסיים, מדדי הערכה וטכניקות בחירת מודל.
בקרת גרסאות וגרסאות דגמים: למד את כוחה של בקרת גרסאות באמצעות Git והבין את החשיבות של ניהול גרסאות מודל. חקור כלים כמו MLflow, DVC או Neptune למעקב אחר ניסויים.
דגם אריזה והגשה לדגם: הבן את הרעיון של אריזת מודלים או סדרה ולמד ספריות Python כמו Pickle או Joblib לפריסה קלה. בנוסף, התמקד בבניית אפליקציות אינטרנט פשוטות עם Flask כדי להגיש תחזיות באמצעות ממשקי API.

פרויקטים לרבעון 1

תחזית AQI: בנה מודל לניבוי מדד איכות האוויר (AQI) ופריסה אותו כ-Flask API או כאפליקציית Streamlit/Gradio. פרויקט זה יעזור לך לבנות תיק עבודות מוצק ולהציג את כישוריך.

רבעון 2: פריסת מודלים מקוונים ופלטפורמות ענן

ברבעון 2, המטרה היא לפרוס מודלים ברמה מקוונת או בענן. להלן התחומים העיקריים שיש להתמקד בהם:

יסודות פלטפורמת הענן: בחר פלטפורמת ענן מרכזית כמו AWS, GCP או Azure, או פלטפורמת freemium כמו Heroku. למד את הפונקציות הבסיסיות של הפלטפורמה שנבחרה, לרבות הגדרת סביבת ענן, הפעלת Jupyter Notebooks ואופטימיזציה לפלטפורמות אחסון, אבטחה ו-ML.
דוקר: הבן את הרעיון של Docker, פלטפורמה לפיתוח, משלוח והרצה של יישומים. למד כיצד לארוז את דגמי ה-ML שלך באמצעות Docker ולפרוס אותם לפלטפורמות ענן באמצעות שירותים כמו Kubernetes או פתרונות יציאה מהקופסה כמו Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS), או Google Kubernetes Engine (GKE ).
ניטור ורישום ענן: הטמעת מערכות ניטור ורישום באמצעות כלים כמו CloudWatch (AWS), Azure Monitor או Stackdriver (GCP). זה יעזור לך לנהל את תשתית הענן והיישומים שלך ביעילות.
אינטגרציה רציפה ופריסה רציפה (CI/CD) עבור ML: למד כיצד ליישם CI/CD בלמידת מכונה כדי להפוך שינויים ופריסה של קוד לאוטומטיים. חקור כלים כמו Travis CI או Jenkins לאינטגרציה ופריסה חלקה.

פרויקטים לרבעון 2

פתחו ופרסו את הפרויקטים מרבעון 1, אבל הפעם בענן. אמן את הדגמים שלך באמצעות פלטפורמת ML מבוססת ענן ופרוס אותם לפלטפורמת הענן שבחרת באמצעות צינורות CI/CD.

רבעון 3: יישום MLOps עבור NLP או קורות חיים

ברבעון האחרון, המטרה היא ליישם MLOps בעיבוד שפה טבעית (NLP) או בראיה ממוחשבת (CV), בהתאם לצרכים העסקיים שלך או לעניין האישי שלך. להלן התחומים העיקריים שיש להתמקד בהם:

MLOps עבור NLP

ניהול נתונים ועיבוד מקדים: למד טכניקות עיבוד מקדים של טקסט כמו טוקניזציה, היווצרות, הלמטיזציה וזיהוי ישויות. חקור טכניקות להגדלת נתונים כמו תרגום אחורי, החלפת מילים נרדפות ופרפרזה כדי לטפל במחסור בנתונים של NLP.
הדרכה ופריסה של מודלים: הכירו את המסגרות הספציפיות ל-NLP כמו spaCy, Hugging Face Transformers ו-TensorFlow Text. חקור אפשרויות פריסה שונות כמו ממשקי API, מיקרו-שירותים ומכולות לשרת מודלים של NLP בתרחישים בעולם האמיתי.
ניטור והערכה: התמקד במדדים ספציפיים ל-NLP כמו ציון BLEU, ROUGE וציון F1 להערכת מודלים של NLP.

MLOps עבור קורות חיים

ניהול נתונים ועיבוד מקדים: למד טכניקות להגדלת תמונה כמו טרנספורמציות גיאומטריות, הגדלת מרחב צבע וטכניקות מתקדמות כמו חיתוך וערבוב תמונות. הבנת התאמת תחום והעברת למידה להתאמת מודלים שהוכשרו בתחום אחד לאחר.
הדרכה ופריסה של מודלים: מטב את העלות על ידי שימוש ב-GPUs ו-TPUs לאימון יעיל של דגמי ראייה ממוחשבת גדולים. נצל כלים לניהול עלויות בענן וחקור טכניקות כמו גיזום מודלים ותזמון מודע לעלות. הבן מדדים ספציפיים למשימה כמו IoU, mAP וציון F1 להערכת מודלים של ראייה ממוחשבת.

פרויקטים לרבעון 3

בחר ניתוח סנטימנטים בזמן אמת עבור פוסטים במדיה חברתית (NLP) או זיהוי חריגות תמונה רפואית לאבחון (CV) כפרויקט שלך. בנו צינור MLOps שמנתח פוסטים במדיה חברתית או תמונות רפואיות כדי לסייע בקבלת החלטות.

סיכום

מזל טוב! סיימת את נתיב הלמידה של MLOps של 9 חודשים וכעת אתה איש מקצוע מיומן ב-MLOps. זכור לבנות תיק עבודות מוצק ולהציג את הפרויקטים שלך בקורות החיים ובלינקדאין. הצטרף ל קהילת Analytics Vidhyaפלטפורמת y להזדמנויות למידה נוספות וגישה לסמינרים מקוונים חיים ולהפעלות AMA ממומחים בתעשייה.

אתה יכול להאיץ את מסע ה-MLOps שלך עם תוכנית AI/ML Blackbelt Plus שלנו עם 500+ פרויקטים, חונכות 1:1 והכנה ייעודית לראיונות עם תמיכה בהשמה. תן לנו לזרז את מסע ה-MLOps שלך עם תוכנית BlackBelt Plus!

למידה מהנה ובהצלחה במסע ה-MLOps שלך!