Um caminho de aprendizagem abrangente de MLOps: edição 2024

Republicado por Platão

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Introdução

Com o mercado global de MLOps projetado para crescer para 5.9 bilhões de dólares até 2027; surge como uma escolha de carreira altamente cobiçada para profissionais como você. Este artigo investiga as razões pelas quais adotar MLOps é uma decisão que define a carreira. Além disso, ele revela o MLOps Learning Path para 2024 – um guia passo a passo meticuloso feito sob medida para transformá-lo de um iniciante em um profissional proficiente em MLOps. Esteja você com o objetivo de entrar em campo ou aprimorar suas habilidades existentes, este roteiro é o seu guia completo, garantindo que você esteja bem equipado para a jornada que tem pela frente.

Índice

Caminho de aprendizagem MLOps 2024: Visão geral

Antes de mergulharmos no roteiro, vamos discutir os pré-requisitos. É essencial ter um domínio sólido de uma linguagem de programação, de preferência Pythone uma boa compreensão da análise de dados. Isso inclui aprender a limpar, organizar e analisar dados exploratórios com Bibliotecas Python tais como Pandas, Numpy e matplotlib.

Trimestre 1: Desenvolvimento e implantação de modelo offline

O objetivo do primeiro trimestre é aprender como desenvolver e implantar modelos de aprendizado de máquina em nível offline. Aqui estão as principais áreas nas quais focar:

Conhecimento básico para MLOps: Comece revisando as habilidades essenciais de aprendizado de máquina, incluindo algoritmos básicos, métricas de avaliação e técnicas de seleção de modelos.
Controle de versão e versionamento de modelo: Aprenda o poder do controle de versão usando Git e entenda a importância do controle de versão do modelo. Explore ferramentas como MLflow, DVC ou Neptune para rastrear experimentos.
Embalagem de modelo e serviço de modelo: Entenda o conceito de empacotamento ou serialização de modelo e aprenda bibliotecas Python como Pickle ou Joblib para fácil implantação. Além disso, concentre-se na construção de aplicativos web simples com Flask para fornecer previsões por meio de APIs.

Projetos para o primeiro trimestre

Previsão AQI: Crie um modelo para prever o Índice de Qualidade do Ar (AQI) e implante-o como uma API Flask ou um aplicativo Streamlit/Gradio. Este projeto irá ajudá-lo a construir um portfólio sólido e mostrar suas habilidades.

Trimestre 2: Implantação de modelo on-line e plataformas em nuvem

No Trimestre 2, o objetivo é implantar modelos online ou na nuvem. Aqui estão as principais áreas nas quais focar:

Noções básicas da plataforma em nuvem: Escolha uma plataforma de nuvem importante como AWS, GCP ou Azure, ou uma plataforma freemium como Heroku. Aprenda as funções básicas da plataforma escolhida, incluindo a configuração de um ambiente em nuvem, a execução de Jupyter Notebooks e a otimização de plataformas de armazenamento, segurança e ML.
Docker: Entenda o conceito do Docker, uma plataforma para desenvolver, enviar e executar aplicativos. Aprenda como empacotar seus modelos de ML usando Docker e implantá-los em plataformas de nuvem usando serviços como Kubernetes ou soluções prontas para uso, como Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS) ou Google Kubernetes Engine (GKE). ).
Monitoramento e registro em nuvem: Implemente sistemas de monitoramento e registro em log usando ferramentas como CloudWatch (AWS), Azure Monitor ou Stackdriver (GCP). Isso o ajudará a gerenciar sua infraestrutura e aplicativos em nuvem de maneira eficaz.
Integração contínua e implantação contínua (CI/CD) para ML: Aprenda como implementar CI/CD em machine learning para automatizar alterações e implantações de código. Explore ferramentas como Travis CI ou Jenkins para integração e implantação perfeitas.

Projetos para o primeiro trimestre

Desenvolva e implante os projetos do primeiro trimestre, mas desta vez na nuvem. Treine seus modelos usando uma plataforma de ML baseada em nuvem e implante-os na plataforma de nuvem escolhida usando pipelines de CI/CD.

Trimestre 3: Implementação de MLOps para PNL ou CV

No último trimestre, a meta é implementar MLOps em Processamento de Linguagem Natural (PNL) ou Visão Computacional (CV), dependendo das necessidades do seu negócio ou interesse pessoal. Aqui estão as principais áreas nas quais focar:

MLOps para PNL

Gerenciamento e pré-processamento de dados: Aprenda técnicas de pré-processamento de texto, como tokenização, lematização, lematização e reconhecimento de entidade. Explore técnicas de aumento de dados, como retrotradução, substituição de sinônimos e paráfrase, para lidar com a escassez de dados da PNL.
Treinamento e implantação de modelo: Familiarize-se com estruturas específicas de PNL, como spaCy, Hugging Face Transformers e TensorFlow Text. Explore várias opções de implantação, como APIs, microsserviços e conteinerização para servir modelos de PNL em cenários do mundo real.
Monitoramento e avaliação: Concentre-se em métricas específicas de PNL, como pontuação BLEU, ROUGE e pontuação F1 para avaliar modelos de PNL.

MLOps para currículo

Gerenciamento e pré-processamento de dados: Aprenda técnicas de aumento de imagem, como transformações geométricas, aumento de espaço de cores e técnicas avançadas, como recorte e mistura de imagens. Compreenda a adaptação de domínio e transfira a aprendizagem para adaptar modelos treinados em um domínio para outro.
Treinamento e implantação de modelo: Otimize os custos utilizando GPUs e TPUs para treinamento eficiente de grandes modelos de visão computacional. Aproveite as ferramentas de gerenciamento de custos da nuvem e explore técnicas como remoção de modelos e agendamento com reconhecimento de custos. Entenda métricas específicas de tarefas, como IoU, mAP e pontuação F1 para avaliar modelos de visão computacional.

Projetos para o primeiro trimestre

Escolha Análise de sentimento em tempo real para postagens em mídias sociais (PNL) ou Detecção de anomalias em imagens médicas para diagnóstico (CV) como seu projeto. Crie um pipeline de MLOps que analise postagens em mídias sociais ou imagens médicas para auxiliar na tomada de decisões.

Conclusão

Parabéns! Você concluiu o Caminho de aprendizagem MLOps de 9 meses e agora é um profissional proficiente em MLOps. Lembre-se de construir um portfólio sólido e apresentar seus projetos em seu currículo e no LinkedIn. Junte-se a Comunidade Analytics Vidhyay plataforma para mais oportunidades de aprendizagem e acesso a webinars ao vivo e sessões AMA de especialistas do setor.

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Bom aprendizado e boa sorte em sua jornada MLOps!