Celovita učna pot MLOps: izdaja 2024

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Predstavitev

Glede na napovedi, da se bo svetovni trg MLOps povečal 5.9 milijarde USD do leta 2027; zdi se kot zelo zaželena poklicna izbira za strokovnjake, kot ste vi. Ta članek obravnava razloge, zakaj je sprejemanje MLOps odločitev, ki določa kariero. Poleg tega razkriva učno pot MLOps za leto 2024 – natančen vodnik po korakih, prilagojen, da vas iz popolnega začetnika spremeni v izkušenega strokovnjaka za MLOps. Ne glede na to, ali želite stopiti na teren ali izboljšati svoje obstoječe spretnosti, je ta načrt vaš izčrpen vodnik, ki zagotavlja, da ste dobro opremljeni za prihodnjo pot.

Kazalo

Učna pot MLOps 2024: Pregled

Preden se poglobimo v načrt, se pogovorimo o predpogojih. Bistveno je, da dobro obvladate programski jezik, po možnosti Python, ter dobro razumevanje analize podatkov. To vključuje učenje čiščenja podatkov, prepirov in raziskovalne analize podatkov z Knjižnice Python kot pand, Številčenin matplotlib.

1. četrtletje: razvoj in uvajanje modela brez povezave

Cilj 1. četrtine je naučiti se razvijati in uvajati modele strojnega učenja na ravni brez povezave. Tu so ključna področja, na katera se je treba osredotočiti:

Osnovno znanje za MLO: Začnite z revizijo bistvenih veščin strojnega učenja, vključno z osnovnimi algoritmi, meritvami vrednotenja in tehnikami izbire modela.
Nadzor različic in različic modela: Naučite se moči nadzora različic z uporabo Gita in razumejte pomen različic modelov. Raziščite orodja, kot so MLflow, DVC ali Neptune za sledilne poskuse.
Pakiranje modela in serviranje modela: Razumejte koncept pakiranja ali serializacije modela in se naučite knjižnic Python, kot sta Pickle ali Joblib, za enostavno uvajanje. Poleg tega se osredotočite na izdelavo preprostih spletnih aplikacij s Flaskom, ki bodo služile napovedim prek API-jev.

Projekti za 1. četrtletje

Napoved AQI: Zgradite model za predvidevanje indeksa kakovosti zraka (AQI) in ga uvedite kot Flask API ali aplikacijo Streamlit/Gradio. Ta projekt vam bo pomagal ustvariti trden portfelj in pokazati svoje sposobnosti.

2. četrtina: Spletna uvedba modela in platforme v oblaku

V drugem četrtletju je cilj uvesti modele na spletni ravni ali v oblaku. Tu so ključna področja, na katera se je treba osredotočiti:

Osnove platforme v oblaku: Izberite glavno platformo v oblaku, kot je AWS, GCP ali Azure, ali platformo freemium, kot je Heroku. Naučite se osnovnih funkcij izbrane platforme, vključno z nastavitvijo okolja v oblaku, izvajanjem Jupyter Notebooks in optimizacijo za platforme za shranjevanje, varnost in ML.
Docker: Razumeti koncept Dockerja, platforme za razvoj, pošiljanje in izvajanje aplikacij. Naučite se pakirati svoje modele ML s pomočjo Dockerja in jih razmestiti na platforme v oblaku s storitvami, kot je Kubernetes, ali gotovimi rešitvami, kot so Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS) ali Google Kubernetes Engine (GKE). ).
Spremljanje in beleženje v oblaku: Implementirajte sisteme za spremljanje in beleženje z orodji, kot so CloudWatch (AWS), Azure Monitor ali Stackdriver (GCP). To vam bo pomagalo pri učinkovitem upravljanju infrastrukture in aplikacij v oblaku.
Neprekinjena integracija in neprekinjena uvedba (CI/CD) za ML: Naučite se implementirati CI/CD v strojno učenje za avtomatizacijo sprememb kode in uvajanja. Raziščite orodja, kot sta Travis CI ali Jenkins, za brezhibno integracijo in uvajanje.

Projekti za 2. četrtletje

Razvijte in uvedite projekte iz četrtine 1, vendar tokrat v oblaku. Usposobite svoje modele z uporabo platforme ML v oblaku in jih namestite na izbrano platformo v oblaku s pomočjo cevovodov CI/CD.

3. četrtina: Izvedba MLOps za NLP ali CV

V zadnjem četrtletju je cilj implementacija MLOps v obdelavo naravnega jezika (NLP) ali računalniški vid (CV), odvisno od vaših poslovnih potreb ali osebnih interesov. Tu so ključna področja, na katera se je treba osredotočiti:

MLOps za NLP

Upravljanje podatkov in predhodna obdelava: Naučite se tehnik predhodne obdelave besedila, kot so tokenizacija, izvor, lematizacija in prepoznavanje entitet. Raziščite tehnike povečanja podatkov, kot so povratno prevajanje, zamenjava sinonimov in parafraziranje, da odpravite pomanjkanje podatkov v NLP.
Usposabljanje in uvajanje modela: Seznanite se z okviri, specifičnimi za NLP, kot so spaCy, Hugging Face Transformers in TensorFlow Text. Raziščite različne možnosti uvajanja, kot so API-ji, mikrostoritve in kontejnerizacija za streženje modelov NLP v realnih scenarijih.
Spremljanje in vrednotenje: Za ocenjevanje modelov NLP se osredotočite na metrike, specifične za NLP, kot so rezultat BLEU, ROUGE in F1.

MLOps za CV

Upravljanje podatkov in predhodna obdelava: Naučite se tehnik povečanja slike, kot so geometrijske transformacije, povečanje barvnega prostora in naprednih tehnik, kot sta izrez in mešanje slik. Razumeti prilagoditev domene in prenesti učenje za prilagajanje modelov, usposobljenih na eni domeni, na drugo.
Usposabljanje in uvajanje modela: Optimizirajte stroške z uporabo GPE in TPE za učinkovito usposabljanje velikih modelov računalniškega vida. Izkoristite orodja za upravljanje stroškov v oblaku in raziščite tehnike, kot sta obrezovanje modela in načrtovanje, ki upošteva stroške. Razumevanje meritev, specifičnih za naloge, kot so IoU, mAP in F1-score za ocenjevanje modelov računalniškega vida.

Projekti za 3. četrtletje

Za svoj projekt izberite analizo razpoloženja v realnem času za objave v družabnih omrežjih (NLP) ali zaznavanje anomalij medicinske slike za diagnostiko (CV). Zgradite cevovod MLOps, ki analizira objave v družabnih medijih ali medicinske slike za pomoč pri odločanju.

zaključek

čestitke! Zaključili ste 9-mesečno učno pot MLOps in ste zdaj izkušen strokovnjak za MLOps. Ne pozabite ustvariti trdnega portfelja in predstaviti svoje projekte v svojem življenjepisu in na LinkedInu. Pridružite se Skupnost Analytics Vidhyay platforma za nadaljnje priložnosti za učenje in dostop do spletnih seminarjev v živo in sej AMA strokovnjakov iz industrije.

Svojo pot MLOps lahko pospešite z našim programom AI/ML Blackbelt Plus s 500+ projekti, mentorstvom 1:1 in namensko pripravo na intervju s podporo pri namestitvi. Dovolite nam, da pospešimo vaše potovanje MLOps z Program BlackBelt Plus!

Prijetno učenje in vso srečo na vaši poti MLOps!