포괄적인 MLOps 학습 경로: 2024년판

플라톤에 의해 재발행

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개요

글로벌 MLOps 시장은 5.9 년 미화 2027 억 달러; 그것은 당신과 같은 전문가들이 매우 탐내는 직업 선택으로 떠오르고 있습니다. 이 문서에서는 MLOps를 수용하는 것이 경력을 결정하는 결정인 이유를 자세히 설명합니다. 또한, 2024년 MLOps 학습 경로를 공개합니다. 이는 완전 초보자에서 숙련된 MLOps 전문가로 변모하도록 맞춤화된 세심한 단계별 가이드입니다. 현장에 진출하거나 기존 기술을 향상하려는 경우 이 로드맵은 포괄적인 가이드가 되어 앞으로의 여정을 위한 준비를 갖추게 됩니다.

차례

MLOps 학습 경로 2024: 개요

로드맵을 살펴보기 전에 전제 조건에 대해 논의해 보겠습니다. 프로그래밍 언어에 대한 확실한 이해가 필수입니다. Python, 데이터 분석에 대한 이해가 좋습니다. 여기에는 학습 데이터 정리, 랭글링, 탐색적 데이터 분석이 포함됩니다. Python 라이브러리 등 판다, 누피및 매트플롯립.

1분기: 오프라인 모델 개발 및 배포

1분기의 목표는 오프라인 수준에서 기계 학습 모델을 개발하고 배포하는 방법을 배우는 것입니다. 집중해야 할 주요 영역은 다음과 같습니다.

MLOps에 대한 기본 지식: 기본 알고리즘, 평가 지표, 모델 선택 기술을 포함한 필수 기계 학습 기술을 수정하는 것부터 시작하세요.
버전 제어 및 모델 버전 관리: Git을 사용하여 버전 제어의 강력한 기능을 알아보고 모델 버전 관리의 중요성을 이해하세요. 실험 추적을 위해 MLflow, DVC 또는 Neptune과 같은 도구를 살펴보세요.
모델 패키징 및 모델 제공: 모델 패키징 또는 직렬화의 개념을 이해하고 쉬운 배포를 위해 Pickle 또는 Joblib와 같은 Python 라이브러리를 알아보세요. 또한 Flask로 간단한 웹 앱을 구축하여 API를 통해 예측을 제공하는 데 집중하세요.

1분기 프로젝트

AQI 예측: AQI(대기질 지수)를 예측하는 모델을 구축하고 이를 Flask API 또는 Streamlit/Gradio 앱으로 배포합니다. 이 프로젝트는 탄탄한 포트폴리오를 구축하고 귀하의 기술을 선보이는 데 도움이 될 것입니다.

2분기: 온라인 모델 배포 및 클라우드 플랫폼

2분기의 목표는 온라인 수준이나 클라우드에 모델을 배포하는 것입니다. 집중해야 할 주요 영역은 다음과 같습니다.

클라우드 플랫폼 기본사항: AWS, GCP, Azure와 같은 주요 클라우드 플랫폼이나 Heroku와 같은 프리미엄 플랫폼을 선택하세요. 클라우드 환경 설정, Jupyter 노트북 실행, 스토리지, 보안, ML 플랫폼 최적화 등 선택한 플랫폼의 기본 기능을 알아보세요.
도커 : 애플리케이션 개발, 제공, 실행을 위한 플랫폼인 Docker의 개념을 이해합니다. Docker를 사용하여 ML 모델을 패키징하고 Kubernetes와 같은 서비스나 Amazon Elastic Container Service(ECS), Azure Kubernetes Service(AKS) 또는 Google Kubernetes Engine(GKE)과 같은 즉시 사용 가능한 솔루션을 사용하여 클라우드 플랫폼에 배포하는 방법을 알아보세요. ).
클라우드 모니터링 및 로깅: CloudWatch(AWS), Azure Monitor 또는 Stackdriver(GCP)와 같은 도구를 사용하여 모니터링 및 로깅 시스템을 구현합니다. 이를 통해 클라우드 인프라와 애플리케이션을 효과적으로 관리할 수 있습니다.
ML을 위한 CI/CD(지속적 통합 및 지속적 배포): 코드 변경 및 배포를 자동화하기 위해 기계 학습에서 CI/CD를 구현하는 방법을 알아보세요. 원활한 통합 및 배포를 위해 Travis CI 또는 Jenkins와 같은 도구를 살펴보세요.

2분기 프로젝트

1분기부터 프로젝트를 개발하고 배포하지만 이번에는 클라우드에서 진행합니다. 클라우드 기반 ML 플랫폼을 사용하여 모델을 훈련하고 CI/CD 파이프라인을 사용하여 선택한 클라우드 플랫폼에 배포합니다.

3분기: NLP 또는 CV를 위한 MLOps 구현

마지막 분기의 목표는 비즈니스 요구 사항이나 개인적 관심 사항에 따라 자연어 처리(NLP) 또는 컴퓨터 비전(CV)에 MLOps를 구현하는 것입니다. 집중해야 할 주요 영역은 다음과 같습니다.

NLP용 MLOps

데이터 관리 및 전처리: 토큰화, 형태소 분석, 표제어 분석, 엔터티 인식과 같은 텍스트 전처리 기술을 알아보세요. NLP의 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 역번역, 동의어 대체, 의역 등의 데이터 확대 기술을 살펴보세요.
모델 훈련 및 배포: spaCy, Hugging Face Transformers, TensorFlow Text와 같은 NLP 관련 프레임워크에 익숙해지세요. 실제 시나리오에서 NLP 모델을 제공하기 위한 API, 마이크로서비스, 컨테이너화와 같은 다양한 배포 옵션을 살펴보세요.
모니터링 및 평가: NLP 모델 평가를 위해 BLEU 점수, ROUGE 및 F1 점수와 같은 NLP 관련 측정항목에 중점을 둡니다.

이력서용 MLOps

데이터 관리 및 전처리: 기하학적 변환, 색상 공간 확대 등의 이미지 확대 기술과 컷아웃 및 이미지 혼합 등의 고급 기술을 알아보세요. 한 도메인에서 훈련된 모델을 다른 도메인으로 조정하기 위한 도메인 적응 및 전이 학습을 이해합니다.
모델 훈련 및 배포: 대규모 컴퓨터 비전 모델의 효율적인 교육을 위해 GPU 및 TPU를 활용하여 비용을 최적화합니다. 클라우드 비용 관리 도구를 활용하고 모델 정리 및 비용 인식 일정 관리와 같은 기술을 살펴보세요. 컴퓨터 비전 모델을 평가하기 위해 IoU, mAP, F1 점수와 같은 작업별 측정항목을 이해합니다.

3분기 프로젝트

소셜 미디어 게시물에 대한 실시간 감정 분석(NLP) 또는 진단을 위한 의료 이미지 이상 탐지(CV)를 프로젝트로 선택하세요. 의사 결정을 지원하기 위해 소셜 미디어 게시물이나 의료 이미지를 분석하는 MLOps 파이프라인을 구축하세요.

결론

축하해요! 9개월 간의 MLOps 학습 경로를 완료했으며 이제 능숙한 MLOps 전문가가 되었습니다. 탄탄한 포트폴리오를 구축하고 이력서와 LinkedIn에 프로젝트를 소개하는 것을 잊지 마세요. 가입하다 분석 Vidhya 커뮤니티업계 전문가의 라이브 웹 세미나 및 AMA 세션에 대한 추가 학습 기회와 액세스를 위한 플랫폼입니다.

500개 이상의 프로젝트, 1:1 멘토십, 배치 지원을 통한 전담 인터뷰 준비를 갖춘 AI/ML Blackbelt Plus 프로그램을 통해 MLOps 여정의 속도를 높일 수 있습니다. MLOps 여정을 더욱 빠르게 진행해 보세요. BlackBelt 플러스 프로그램!

MLOps 여정에서 즐거운 학습과 행운을 빕니다!