Комплексный курс обучения MLOps: издание 2024 г.

Переиздано Платоном

Читают: 0

Введение

Поскольку прогнозируется, что мировой рынок MLOps вырастет до 5.9 миллиарда долларов США к 2027 году; для таких профессионалов, как вы, это становится очень желанным выбором карьеры. В этой статье рассматриваются причины, по которым использование MLOps является решением, определяющим карьеру. Кроме того, он представляет «Путь обучения MLOps на 2024 год» — подробное пошаговое руководство, призванное превратить вас из абсолютного новичка в опытного профессионала MLOps. Независимо от того, стремитесь ли вы выйти на поле или повысить свои существующие навыки, эта дорожная карта станет вашим всеобъемлющим руководством, гарантирующим, что вы хорошо подготовлены к предстоящему путешествию.

Содержание

Программа обучения MLOps 2024: обзор

Прежде чем мы углубимся в дорожную карту, давайте обсудим предпосылки. Очень важно хорошо владеть языком программирования, желательно Питони хорошее понимание анализа данных. Это включает в себя очистку обучающих данных, обработку и исследовательский анализ данных с помощью Библиотеки Python как Панды, Numpyи Матплотлиб.

Четверть 1: Разработка и развертывание автономной модели

Цель первого квартала — научиться разрабатывать и развертывать модели машинного обучения в автономном режиме. Вот ключевые области, на которых следует сосредоточиться:

Базовые знания для MLOps: Начните с пересмотра основных навыков машинного обучения, включая базовые алгоритмы, метрики оценки и методы выбора модели.
Контроль версий и управление версиями модели: Изучите возможности контроля версий с помощью Git и поймите важность управления версиями модели. Изучите такие инструменты, как MLflow, DVC или Neptune, для отслеживания экспериментов.
Упаковка модели и обслуживание модели: Поймите концепцию упаковки или сериализации моделей и изучите библиотеки Python, такие как Pickle или Joblib, для простого развертывания. Кроме того, сосредоточьтесь на создании простых веб-приложений с помощью Flask для предоставления прогнозов через API.

Проекты за 1 квартал

Прогноз AQI: Создайте модель для прогнозирования индекса качества воздуха (AQI) и разверните ее как API Flask или приложение Streamlit/Gradio. Этот проект поможет вам создать солидное портфолио и продемонстрировать свои навыки.

Четверть 2: Развертывание онлайн-моделей и облачные платформы

Целью второго квартала является развертывание моделей на онлайн-уровне или в облаке. Вот ключевые области, на которых следует сосредоточиться:

Основы облачной платформы: Выберите крупную облачную платформу, например AWS, GCP или Azure, или бесплатную платформу, например Heroku. Изучите основные функции выбранной платформы, включая настройку облачной среды, запуск Jupyter Notebooks и оптимизацию для платформ хранения, безопасности и машинного обучения.
Докер: Понять концепцию Docker — платформы для разработки, доставки и запуска приложений. Узнайте, как упаковывать модели машинного обучения с помощью Docker и развертывать их на облачных платформах с помощью таких сервисов, как Kubernetes, или готовых решений, таких как Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS) или Google Kubernetes Engine (GKE). ).
Облачный мониторинг и журналирование: Внедряйте системы мониторинга и ведения журналов с помощью таких инструментов, как CloudWatch (AWS), Azure Monitor или Stackdriver (GCP). Это поможет вам эффективно управлять облачной инфраструктурой и приложениями.
Непрерывная интеграция и непрерывное развертывание (CI/CD) для машинного обучения: Узнайте, как реализовать CI/CD в машинном обучении для автоматизации изменений и развертываний кода. Изучите такие инструменты, как Travis CI или Jenkins, для плавной интеграции и развертывания.

Проекты за 2 квартал

Разработайте и разверните проекты первого квартала, но на этот раз в облаке. Обучайте свои модели с помощью облачной платформы машинного обучения и развертывайте их на выбранной вами облачной платформе с помощью конвейеров CI/CD.

Четверть 3: Внедрение MLOps для NLP или CV

В последнем квартале целью является внедрение MLOps либо в обработку естественного языка (NLP), либо в компьютерное зрение (CV), в зависимости от потребностей вашего бизнеса или личных интересов. Вот ключевые области, на которых следует сосредоточиться:

MLOps для НЛП

Управление данными и предварительная обработка: Изучите методы предварительной обработки текста, такие как токенизация, стемминг, лемматизация и распознавание сущностей. Изучите методы увеличения данных, такие как обратный перевод, замена синонимов и перефразирование, чтобы решить проблему нехватки данных в НЛП.
Обучение и развертывание модели: Ознакомьтесь со специфичными для НЛП фреймворками, такими как spaCy, Hugging Face Transformers и TensorFlow Text. Изучите различные варианты развертывания, такие как API, микросервисы и контейнеризация, для обслуживания моделей NLP в реальных сценариях.
Мониторинг и оценка: Сосредоточьтесь на специфичных для НЛП показателях, таких как оценка BLEU, ROUGE и оценка F1, для оценки моделей НЛП.

MLOps для резюме

Управление данными и предварительная обработка: Изучите методы увеличения изображения, такие как геометрические преобразования, увеличение цветового пространства, а также продвинутые методы, такие как вырезание и смешивание изображений. Понимать адаптацию предметной области и передавать обучение для адаптации моделей, обученных в одной предметной области, к другой.
Обучение и развертывание модели: Оптимизируйте затраты за счет использования графических процессоров и TPU для эффективного обучения больших моделей компьютерного зрения. Используйте облачные инструменты управления затратами и изучите такие методы, как сокращение моделей и планирование с учетом затрат. Изучите метрики для конкретных задач, такие как IoU, mAP и показатель F1, для оценки моделей компьютерного зрения.

Проекты за 3 квартал

Выберите в качестве проекта либо «Анализ настроений для публикаций в социальных сетях (NLP) в реальном времени», либо «Обнаружение аномалий медицинских изображений для диагностики» (CV). Создайте конвейер MLOps, который анализирует сообщения в социальных сетях или медицинские изображения, чтобы помочь в принятии решений.

Заключение

Поздравляем! Вы прошли 9-месячный курс обучения MLOps и теперь являетесь опытным профессионалом MLOps. Не забудьте создать солидное портфолио и представить свои проекты в резюме и LinkedIn. Присоединяйся к Аналитика Видхья сообществоy-платформа для дальнейшего обучения и доступа к вебинарам и сессиям AMA от экспертов отрасли.

Вы можете ускорить свой путь к MLOps с помощью нашей программы AI/ML Blackbelt Plus, включающей более 500 проектов, наставничество 1:1 и специальную подготовку к собеседованию с поддержкой трудоустройства. Позвольте нам ускорить ваше путешествие по MLOps с помощью Программа «Черный пояс плюс»!

Приятного обучения и удачи в вашем путешествии по MLOps!