A Comprehensive MLOps Learning Path: 2024 Edition

Publisert av Platon

Følgere: 0

Introduksjon

Med det globale MLOps-markedet anslått å stige til 5.9 milliarder dollar innen 2027; det fremstår som et svært ettertraktet karrierevalg for profesjonelle som deg. Denne artikkelen fordyper seg i årsakene til at det å omfavne MLOps er en karrieredefinerende beslutning. Dessuten avslører den MLOps Learning Path for 2024 – en grundig, trinn-for-trinn-guide skreddersydd for å forvandle deg fra en absolutt nybegynner til en dyktig MLOps-profesjonell. Enten du har som mål å gå inn i feltet eller heve dine eksisterende ferdigheter, er dette veikartet din omfattende guide, som sikrer at du er godt rustet for reisen fremover.

Innholdsfortegnelse

MLOps læringssti 2024: Oversikt

Før vi dykker ned i veikartet, la oss diskutere forutsetningene. Det er viktig å ha et solid grep om et programmeringsspråk, helst Python, og en god forståelse av dataanalyse. Dette inkluderer læring av datarensing, krangel og utforskende dataanalyse med Python-biblioteker slik som pandaer, Klumpeteog Matplotlib.

Kvartal 1: Offline modellutvikling og distribusjon

Målet med kvartal 1 er å lære hvordan man utvikler og distribuerer maskinlæringsmodeller på offline-nivå. Her er nøkkelområdene å fokusere på:

Grunnleggende kunnskap for MLOs: Start med å revidere de essensielle maskinlæringsferdighetene, inkludert grunnleggende algoritmer, evalueringsberegninger og modellvalgsteknikker.
Versjonskontroll og modellversjon: Lær kraften til versjonskontroll ved å bruke Git og forstå viktigheten av modellversjon. Utforsk verktøy som MLflow, DVC eller Neptune for å spore eksperimenter.
Modellemballasje og modellservering: Forstå konseptet med modellpakking eller serialisering og lær Python-biblioteker som Pickle eller Joblib for enkel distribusjon. Fokuser i tillegg på å bygge enkle nettapper med Flask for å levere spådommer gjennom APIer.

Prosjekter for 1. kvartal

AQI-prediksjon: Bygg en modell for å forutsi luftkvalitetsindeksen (AQI) og distribuer den som en Flask API eller en Streamlit/Gradio-app. Dette prosjektet vil hjelpe deg med å bygge en solid portefølje og vise frem ferdighetene dine.

Kvartal 2: Online Model Deployment og Cloud Platforms

I kvartal 2 er målet å distribuere modeller på online-nivå eller i skyen. Her er nøkkelområdene å fokusere på:

Grunnleggende om skyplattformen: Velg en stor skyplattform som AWS, GCP eller Azure, eller en freemium-plattform som Heroku. Lær de grunnleggende funksjonene til den valgte plattformen, inkludert å sette opp et skymiljø, kjøre Jupyter Notebooks og optimalisere for lagring, sikkerhet og ML-plattformer.
Docker: Forstå konseptet med Docker, en plattform for å utvikle, sende og kjøre applikasjoner. Lær hvordan du pakker ML-modellene dine ved hjelp av Docker og distribuerer dem til skyplattformer ved å bruke tjenester som Kubernetes eller ferdige løsninger som Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS) eller Google Kubernetes Engine (GKE) ).
Skyovervåking og logging: Implementer overvåkings- og loggingssystemer ved å bruke verktøy som CloudWatch (AWS), Azure Monitor eller Stackdriver (GCP). Dette vil hjelpe deg med å administrere skyinfrastrukturen og applikasjonene dine effektivt.
Kontinuerlig integrasjon og kontinuerlig distribusjon (CI/CD) for ML: Lær hvordan du implementerer CI/CD i maskinlæring for å automatisere kodeendringer og distribusjoner. Utforsk verktøy som Travis CI eller Jenkins for sømløs integrasjon og distribusjon.

Prosjekter for 2. kvartal

Utvikle og distribuer prosjektene fra kvartal 1, men denne gangen på skyen. Tren modellene dine ved å bruke en skybasert ML-plattform og distribuer dem til den valgte skyplattformen ved hjelp av CI/CD-rørledninger.

Kvartal 3: MLOps Implementering for NLP eller CV

I siste kvartal er målet å implementere MLOps i enten Natural Language Processing (NLP) eller Computer Vision (CV), avhengig av dine forretningsbehov eller personlige interesser. Her er nøkkelområdene å fokusere på:

MLOps for NLP

Databehandling og forbehandling: Lær tekstforbehandlingsteknikker som tokenisering, stemming, lemmatisering og enhetsgjenkjenning. Utforsk dataforsterkningsteknikker som tilbakeoversettelse, synonymerstatning og parafrasering for å adressere NLPs dataknapphet.
Modellopplæring og implementering: Gjør deg kjent med NLP-spesifikke rammeverk som spaCy, Hugging Face Transformers og TensorFlow Text. Utforsk ulike distribusjonsalternativer som APIer, mikrotjenester og containerisering for å betjene NLP-modeller i virkelige scenarier.
Overvåking og evaluering: Fokuser på NLP-spesifikke beregninger som BLEU-score, ROUGE og F1-score for å evaluere NLP-modeller.

MLOps for CV

Databehandling og forbehandling: Lær bildeforstørrelsesteknikker som geometriske transformasjoner, fargeromforstørrelse og avanserte teknikker som utklipp og blanding av bilder. Forstå domenetilpasning og overføre læring for å tilpasse modeller trent på ett domene til et annet.
Modellopplæring og implementering: Optimaliser kostnadene ved å bruke GPUer og TPUer for effektiv opplæring av store datasynsmodeller. Utnytt verktøy for administrasjon av skykostnadene og utforsk teknikker som modellbeskjæring og kostnadsbevisst planlegging. Forstå oppgavespesifikke beregninger som IoU, mAP og F1-score for å evaluere datasynsmodeller.

Prosjekter for 3. kvartal

Velg enten sanntids sentimentanalyse for innlegg på sosiale medier (NLP) eller medisinsk bildeanomalideteksjon for diagnostikk (CV) som ditt prosjekt. Bygg en MLOps-pipeline som analyserer innlegg i sosiale medier eller medisinske bilder for å hjelpe deg med å ta beslutninger.

konklusjonen

Gratulerer! Du har fullført den 9-måneders MLOps læringsstien og er nå en dyktig MLOps-profesjonell. Husk å bygge en solid portefølje og vise frem prosjektene dine på CV-en og LinkedIn. Bli med Analytics Vidhya-samfunnety plattform for videre læringsmuligheter og tilgang til live webinarer og AMA-økter fra bransjeeksperter.

Du kan få fart på MLOps-reisen med vårt AI/ML Blackbelt Plus-program med 500+ prosjekter, 1:1 mentorskap og dedikert intervjuforberedelse med plasseringsstøtte. La oss fremskynde din MLOps-reise med BlackBelt Plus-program!

Lykke til med læring og lykke til på MLOps-reisen!