Kompleksowa ścieżka edukacyjna MLOps: edycja 2024

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Wprowadzenie

W związku z przewidywanym wzrostem globalnego rynku MLOps 5.9 mld USD do 2027 r; okazuje się, że jest to bardzo pożądany wybór kariery dla profesjonalistów takich jak Ty. W tym artykule szczegółowo omówiono powody, dla których podjęcie MLOps jest decyzją definiującą karierę. Co więcej, przedstawia Ścieżkę edukacyjną MLOps na rok 2024 — skrupulatny przewodnik krok po kroku, opracowany tak, aby przekształcić Cię z zupełnie początkującego w biegłego profesjonalistę MLOps. Niezależnie od tego, czy chcesz wkroczyć w teren, czy podnieść swoje dotychczasowe umiejętności, ten plan działania jest kompleksowym przewodnikiem, dzięki któremu będziesz dobrze przygotowany na nadchodzącą podróż.

Spis treści

Ścieżka szkoleniowa MLOps 2024: Przegląd

Zanim przejdziemy do planu działania, omówmy warunki wstępne. Najlepiej, jeśli dobrze znasz język programowania Pythonoraz dobrą znajomość analizy danych. Obejmuje to uczenie się czyszczenia danych, porządkowanie i eksploracyjną analizę danych za pomocą Biblioteki Pythona jak na przykład Pandy, Odrętwiały, Biblioteki Matplotu.

Kwartał 1: Opracowywanie i wdrażanie modelu offline

Celem pierwszego kwartału jest nauczenie się, jak opracowywać i wdrażać modele uczenia maszynowego na poziomie offline. Oto kluczowe obszary, na których należy się skupić:

Podstawowa wiedza dla MLOps: Zacznij od sprawdzenia podstawowych umiejętności uczenia maszynowego, w tym podstawowych algorytmów, wskaźników oceny i technik wyboru modelu.
Kontrola wersji i wersjonowanie modelu: Poznaj siłę kontroli wersji za pomocą Git i zrozum znaczenie wersjonowania modelu. Poznaj narzędzia takie jak MLflow, DVC lub Neptune do śledzenia eksperymentów.
Pakowanie modeli i podawanie modeli: Zrozum koncepcję pakowania modeli lub serializacji i poznaj biblioteki Pythona, takie jak Pickle lub Joblib, aby ułatwić wdrażanie. Dodatkowo skup się na tworzeniu prostych aplikacji internetowych za pomocą Flask, aby wyświetlać prognozy za pośrednictwem interfejsów API.

Projekty na kwartał 1

Prognoza AQI: Zbuduj model umożliwiający przewidywanie wskaźnika jakości powietrza (AQI) i wdróż go jako interfejs API Flask lub aplikację Streamlit/Gradio. Ten projekt pomoże Ci zbudować solidne portfolio i zaprezentować swoje umiejętności.

Kwartał 2: Wdrażanie modeli online i platformy chmurowe

W kwartale 2 celem jest wdrożenie modeli na poziomie online lub w chmurze. Oto kluczowe obszary, na których należy się skupić:

Podstawy platformy chmurowej: Wybierz główną platformę chmurową, taką jak AWS, GCP lub Azure, lub platformę freemium, taką jak Heroku. Poznaj podstawowe funkcje wybranej platformy, w tym konfigurowanie środowiska chmurowego, uruchamianie Jupyter Notebooks i optymalizację pod kątem platform pamięci masowej, zabezpieczeń i uczenia maszynowego.
Doker: Zrozum koncepcję Dockera, platformy do tworzenia, dostarczania i uruchamiania aplikacji. Dowiedz się, jak spakować modele uczenia maszynowego za pomocą platformy Docker i wdrożyć je na platformach chmurowych przy użyciu usług takich jak Kubernetes lub gotowych rozwiązań, takich jak Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS) lub Google Kubernetes Engine (GKE) ).
Monitorowanie i rejestrowanie w chmurze: Wdrażaj systemy monitorowania i rejestrowania za pomocą narzędzi takich jak CloudWatch (AWS), Azure Monitor lub Stackdriver (GCP). Pomoże Ci to skutecznie zarządzać infrastrukturą i aplikacjami w chmurze.
Ciągła integracja i ciągłe wdrażanie (CI/CD) dla ML: Dowiedz się, jak wdrożyć CI/CD w uczeniu maszynowym, aby zautomatyzować zmiany i wdrożenia kodu. Poznaj narzędzia takie jak Travis CI lub Jenkins, które umożliwiają bezproblemową integrację i wdrożenie.

Projekty na kwartał 2

Opracowuj i wdrażaj projekty z kwartału 1, ale tym razem w chmurze. Trenuj swoje modele za pomocą opartej na chmurze platformy ML i wdrażaj je na wybranej platformie w chmurze za pomocą potoków CI/CD.

Kwartał 3: Wdrożenie MLOps dla NLP lub CV

W ostatnim kwartale celem jest wdrożenie MLOps w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) lub wizji komputerowej (CV), w zależności od potrzeb biznesowych lub zainteresowań osobistych. Oto kluczowe obszary, na których należy się skupić:

MLOps dla NLP

Zarządzanie danymi i ich wstępne przetwarzanie: Poznaj techniki wstępnego przetwarzania tekstu, takie jak tokenizacja, stemming, lematyzacja i rozpoznawanie jednostek. Poznaj techniki powiększania danych, takie jak tłumaczenie wsteczne, zastępowanie synonimów i parafrazowanie, aby rozwiązać problem niedoboru danych NLP.
Szkolenie i wdrażanie modeli: Zapoznaj się ze frameworkami specyficznymi dla NLP, takimi jak spaCy, Hugging Face Transformers i TensorFlow Text. Poznaj różne opcje wdrażania, takie jak interfejsy API, mikrousługi i konteneryzacja, umożliwiające obsługę modeli NLP w rzeczywistych scenariuszach.
Monitorowanie i ocena: Skoncentruj się na wskaźnikach specyficznych dla NLP, takich jak wynik BLEU, ROUGE i wynik F1, aby ocenić modele NLP.

MLOps do CV

Zarządzanie danymi i ich wstępne przetwarzanie: Poznaj techniki powiększania obrazu, takie jak transformacje geometryczne, powiększanie przestrzeni kolorów i zaawansowane techniki, takie jak wycinanie i mieszanie obrazów. Zrozum adaptację domeny i przenieś naukę w celu dostosowania modeli wytrenowanych w jednej domenie do drugiej.
Szkolenie i wdrażanie modeli: Optymalizuj koszty, wykorzystując procesory graficzne i TPU do wydajnego szkolenia dużych modeli wizji komputerowej. Wykorzystaj narzędzia do zarządzania kosztami w chmurze i poznaj techniki, takie jak czyszczenie modelu i planowanie uwzględniające koszty. Zrozumienie wskaźników specyficznych dla zadania, takich jak IoU, mAP i wynik F1, do oceny modeli widzenia komputerowego.

Projekty na kwartał 3

Jako swój projekt wybierz analizę nastrojów w czasie rzeczywistym dla postów w mediach społecznościowych (NLP) lub wykrywanie anomalii obrazu medycznego na potrzeby diagnostyki (CV). Zbuduj potok MLOps, który analizuje posty w mediach społecznościowych lub obrazy medyczne, aby pomóc w podejmowaniu decyzji.

Wnioski

Gratulacje! Ukończyłeś 9-miesięczną ścieżkę edukacyjną MLOps i jesteś teraz biegłym profesjonalistą MLOps. Pamiętaj, aby zbudować solidne portfolio i zaprezentować swoje projekty w swoim CV i na LinkedIn. Dołącz Analityka społeczności Vidhyay platforma zapewniająca dalsze możliwości uczenia się i dostęp do seminariów internetowych na żywo i sesji AMA prowadzonych przez ekspertów branżowych.

Możesz przyspieszyć swoją podróż do MLOps dzięki naszemu programowi AI/ML Blackbelt Plus z ponad 500 projektami, mentoringiem 1:1 i dedykowanym przygotowaniem do rozmowy kwalifikacyjnej ze wsparciem w zakresie stażu. Pozwól nam przyspieszyć Twoją podróż do MLOps dzięki Program BlackBelt Plus!

Życzę miłej nauki i powodzenia w Twojej podróży do MLOps!