O cale de învățare MLOps cuprinzătoare: ediția 2024

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

Introducere

Cu piața globală MLOps proiectată să crească la 5.9 miliarde USD până în 2027; apare ca o alegere de carieră foarte râvnită pentru profesioniști ca tine. Acest articol analizează motivele pentru care adoptarea MLOps este o decizie care definește cariera. Mai mult, dezvăluie Calea de învățare MLOps pentru 2024 — un ghid meticulos, pas cu pas, conceput pentru a te transforma dintr-un începător absolut într-un profesionist MLOps competent. Indiferent dacă doriți să pășiți în domeniu sau să vă îmbunătățiți abilitățile existente, această foaie de parcurs este ghidul dvs. cuprinzător, asigurându-vă că sunteți bine echipat pentru călătoria care urmează.

Cuprins

Calea de învățare MLOps 2024: Prezentare generală

Înainte de a ne aprofunda în foaia de parcurs, să discutăm despre cerințele preliminare. Este esențial să aveți o înțelegere solidă a unui limbaj de programare, de preferință Pitonși o bună înțelegere a analizei datelor. Aceasta include învățarea curățării datelor, disputelor și analiza exploratorie a datelor cu Biblioteci Python precum ursi panda, NumPy, și matplotlib.

Trimestrul 1: Dezvoltarea și implementarea modelelor offline

Scopul trimestrului 1 este de a învăța cum să dezvolte și să implementeze modele de învățare automată la nivel offline. Iată domeniile cheie pe care să vă concentrați:

Cunoștințe fundamentale pentru MLOps: Începeți prin a revizui abilitățile esențiale de învățare automată, inclusiv algoritmii de bază, metricile de evaluare și tehnicile de selecție a modelelor.
Controlul versiunilor și versiunea modelului: Aflați puterea controlului versiunilor folosind Git și înțelegeți importanța versiunilor modelului. Explorați instrumente precum MLflow, DVC sau Neptune pentru urmărirea experimentelor.
Model de ambalare și model de servire: Înțelegeți conceptul de ambalare a modelului sau de serializare și învățați biblioteci Python precum Pickle sau Joblib pentru o implementare ușoară. În plus, concentrați-vă pe crearea de aplicații web simple cu Flask pentru a furniza predicții prin intermediul API-urilor.

Proiecte pentru trimestrul 1

Predicția AQI: Creați un model pentru a prezice indicele de calitate a aerului (AQI) și implementați-l ca API Flask sau aplicație Streamlit/Gradio. Acest proiect vă va ajuta să construiți un portofoliu solid și să vă prezentați abilitățile.

Trimestrul 2: Implementarea modelelor online și platformele cloud

În trimestrul 2, obiectivul este de a implementa modele la nivel online sau în cloud. Iată domeniile cheie pe care să vă concentrați:

Elementele de bază ale platformei cloud: Alegeți o platformă cloud importantă, cum ar fi AWS, GCP sau Azure, sau o platformă freemium precum Heroku. Aflați funcțiile de bază ale platformei alese, inclusiv configurarea unui mediu cloud, rularea notebook-urilor Jupyter și optimizarea pentru platforme de stocare, securitate și ML.
Docher: Înțelegeți conceptul Docker, o platformă pentru dezvoltarea, livrarea și rularea aplicațiilor. Aflați cum să vă împachetați modelele ML folosind Docker și să le implementați pe platforme cloud folosind servicii precum Kubernetes sau soluții gata de fabricație precum Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS) sau Google Kubernetes Engine (GKE). ).
Monitorizare și înregistrare în cloud: Implementați sisteme de monitorizare și înregistrare folosind instrumente precum CloudWatch (AWS), Azure Monitor sau Stackdriver (GCP). Acest lucru vă va ajuta să vă gestionați eficient infrastructura și aplicațiile cloud.
Integrare continuă și implementare continuă (CI/CD) pentru ML: Aflați cum să implementați CI/CD în învățarea automată pentru a automatiza modificările și implementările de cod. Explorați instrumente precum Travis CI sau Jenkins pentru integrare și implementare fără probleme.

Proiecte pentru trimestrul 2

Dezvoltați și implementați proiectele din trimestrul 1, dar de data aceasta pe cloud. Antrenați-vă modelele folosind o platformă ML bazată pe cloud și implementați-le pe platforma cloud aleasă de dvs. folosind conducte CI/CD.

Trimestrul 3: Implementarea MLOps pentru NLP sau CV

În ultimul trimestru, obiectivul este de a implementa MLOps fie în procesarea limbajului natural (NLP) fie în viziune pe computer (CV), în funcție de nevoile dvs. de afaceri sau de interesul personal. Iată domeniile cheie pe care să vă concentrați:

MLOps pentru NLP

Managementul și preprocesarea datelor: Învață tehnici de preprocesare a textului, cum ar fi tokenizarea, stemming, lematizarea și recunoașterea entităților. Explorați tehnici de creștere a datelor, cum ar fi traducerea inversă, înlocuirea sinonimelor și parafrazarea pentru a aborda deficitul de date din NLP.
Instruire și implementare model: Familiarizați-vă cu cadrele specifice NLP, cum ar fi spaCy, Hugging Face Transformers și TensorFlow Text. Explorați diverse opțiuni de implementare, cum ar fi API-uri, microservicii și containerizare pentru a servi modele NLP în scenarii din lumea reală.
Monitorizare si evaluare: Concentrați-vă pe valori specifice NLP, cum ar fi scorul BLEU, ROUGE și scorul F1 pentru evaluarea modelelor NLP.

MLOps pentru CV

Managementul și preprocesarea datelor: Învățați tehnici de creștere a imaginii, cum ar fi transformările geometrice, mărirea spațiului de culoare și tehnici avansate, cum ar fi decuparea și amestecarea imaginilor. Înțelegeți adaptarea domeniului și transferul de învățare pentru adaptarea modelelor antrenate pe un domeniu la altul.
Instruire și implementare model: Optimizați costurile utilizând GPU-uri și TPU-uri pentru antrenarea eficientă a modelelor mari de viziune computerizată. Folosiți instrumentele de management al costurilor din cloud și explorați tehnici precum tăierea modelului și programarea conștientă de costuri. Înțelegeți valorile specifice sarcinii, cum ar fi IoU, mAP și scorul F1 pentru evaluarea modelelor de viziune computerizată.

Proiecte pentru trimestrul 3

Alegeți ca proiect fie Analiza sentimentelor în timp real pentru postările pe rețelele sociale (NLP) sau Detectarea anomaliilor imaginilor medicale pentru diagnosticare (CV). Construiți o conductă MLOps care analizează postările pe rețelele sociale sau imaginile medicale pentru a ajuta la luarea deciziilor.

Concluzie

Felicitări! Ați finalizat Calea de învățare MLOps de 9 luni și acum sunteți un profesionist MLOps competent. Nu uitați să construiți un portofoliu solid și să vă prezentați proiectele pe CV-ul și LinkedIn. Alatura-te Analiza comunității Vidhyay platformă pentru oportunități de învățare ulterioară și acces la webinarii live și sesiuni AMA de la experți din industrie.

Vă puteți accelera călătoria MLOps cu programul nostru AI/ML Blackbelt Plus cu peste 500 de proiecte, mentorat 1:1 și pregătire dedicată pentru interviuri cu sprijin pentru plasare. Permiteți-ne să vă grăbim călătoria MLOps cu ajutorul Programul BlackBelt Plus!

Învățare fericită și mult succes în călătoria dvs. MLOps!