เส้นทางการเรียนรู้ MLOps ที่ครอบคลุม: รุ่นปี 2024

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

บทนำ

ด้วยตลาด MLOps ทั่วโลกที่คาดว่าจะพุ่งสูงขึ้น 5.9 พันล้านเหรียญสหรัฐภายในปี 2027; มันกลายเป็นตัวเลือกอาชีพที่เป็นที่ต้องการอย่างมากสำหรับมืออาชีพเช่นคุณ บทความนี้เจาะลึกถึงสาเหตุที่การยอมรับ MLOps ถือเป็นการตัดสินใจที่กำหนดอาชีพ นอกจากนี้ ยังเผยเส้นทางการเรียนรู้ MLOps ปี 2024 ซึ่งเป็นคำแนะนำทีละขั้นตอนที่พิถีพิถันซึ่งออกแบบมาเพื่อเปลี่ยนคุณจากผู้เริ่มต้นสู่มืออาชีพ MLOps ที่เชี่ยวชาญ ไม่ว่าคุณจะตั้งเป้าที่จะก้าวเข้าสู่ภาคสนามหรือยกระดับทักษะที่มีอยู่ แผนงานนี้คือแนวทางที่ครอบคลุมของคุณ เพื่อให้มั่นใจว่าคุณมีความพร้อมสำหรับการเดินทางข้างหน้า

สารบัญ

เส้นทางการเรียนรู้ MLOps ปี 2024: ภาพรวม

ก่อนที่เราจะเจาะลึกแผนงาน เรามาหารือเกี่ยวกับข้อกำหนดเบื้องต้นกันก่อน จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีความเข้าใจในภาษาการเขียนโปรแกรมเป็นอย่างดี หลามและมีความเข้าใจในการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นอย่างดี ซึ่งรวมถึงการเรียนรู้การล้างข้อมูล การโต้เถียง และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจด้วย ไลบรารี Python เช่น นุ่น, นัมปี้และ Matplotlib.

ไตรมาสที่ 1: การพัฒนาและปรับใช้โมเดลออฟไลน์

เป้าหมายของไตรมาสที่ 1 คือการเรียนรู้วิธีพัฒนาและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในระดับออฟไลน์ ประเด็นสำคัญที่ควรมุ่งเน้นมีดังนี้:

ความรู้พื้นฐานสำหรับ MLOps: เริ่มต้นด้วยการแก้ไขทักษะการเรียนรู้ของเครื่องที่จำเป็น รวมถึงอัลกอริธึมพื้นฐาน ตัวชี้วัดการประเมิน และเทคนิคการเลือกแบบจำลอง
การควบคุมเวอร์ชันและการกำหนดเวอร์ชันของโมเดล: เรียนรู้พลังของการควบคุมเวอร์ชันโดยใช้ Git และเข้าใจถึงความสำคัญของการกำหนดเวอร์ชันแบบจำลอง สำรวจเครื่องมือต่างๆ เช่น MLflow, DVC หรือ Neptune เพื่อติดตามการทดลอง
โมเดลบรรจุภัณฑ์และการให้บริการโมเดล: ทำความเข้าใจแนวคิดของการบรรจุโมเดลหรือการทำให้เป็นอนุกรม และเรียนรู้ไลบรารี Python เช่น Pickle หรือ Joblib เพื่อการปรับใช้ที่ง่ายดาย นอกจากนี้ ให้มุ่งเน้นที่การสร้างเว็บแอปง่ายๆ ด้วย Flask เพื่อรองรับการคาดการณ์ผ่าน API

โครงการสำหรับไตรมาสที่ 1

การทำนาย AQI: สร้างแบบจำลองเพื่อทำนายดัชนีคุณภาพอากาศ (AQI) และปรับใช้เป็น Flask API หรือแอป Streamlit/Gradio โปรเจ็กต์นี้จะช่วยคุณสร้างผลงานที่มั่นคงและแสดงทักษะของคุณ

ไตรมาสที่ 2: การปรับใช้โมเดลออนไลน์และแพลตฟอร์มคลาวด์

ในไตรมาสที่ 2 เป้าหมายคือการปรับใช้โมเดลในระดับออนไลน์หรือในระบบคลาวด์ ประเด็นสำคัญที่ควรมุ่งเน้นมีดังนี้:

ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับแพลตฟอร์มคลาวด์: เลือกแพลตฟอร์มคลาวด์หลัก เช่น AWS, GCP หรือ Azure หรือแพลตฟอร์มฟรีเมียม เช่น Heroku เรียนรู้ฟังก์ชันพื้นฐานของแพลตฟอร์มที่เลือก รวมถึงการตั้งค่าสภาพแวดล้อมคลาวด์ การรัน Jupyter Notebooks และการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับพื้นที่จัดเก็บข้อมูล ความปลอดภัย และแพลตฟอร์ม ML
เทียบท่า: ทำความเข้าใจแนวคิดของ Docker ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มสำหรับการพัฒนา จัดส่ง และใช้งานแอปพลิเคชัน เรียนรู้วิธีจัดแพคเกจโมเดล ML ของคุณโดยใช้ Docker และปรับใช้กับแพลตฟอร์มระบบคลาวด์โดยใช้บริการต่างๆ เช่น Kubernetes หรือโซลูชันที่พร้อมใช้งานทันที เช่น Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS) หรือ Google Kubernetes Engine (GKE ).
การตรวจสอบและการบันทึกบนคลาวด์: ใช้ระบบการตรวจสอบและการบันทึกโดยใช้เครื่องมือเช่น CloudWatch (AWS), Azure Monitor หรือ Stackdriver (GCP) สิ่งนี้จะช่วยให้คุณจัดการโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์และแอปพลิเคชันของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การบูรณาการอย่างต่อเนื่องและการปรับใช้อย่างต่อเนื่อง (CI/CD) สำหรับ ML: เรียนรู้วิธีการนำ CI/CD ไปใช้ในแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อทำให้การเปลี่ยนแปลงโค้ดและการปรับใช้เป็นแบบอัตโนมัติ สำรวจเครื่องมือต่างๆ เช่น Travis CI หรือ Jenkins เพื่อการบูรณาการและการปรับใช้ที่ราบรื่น

โครงการสำหรับไตรมาสที่ 2

พัฒนาและปรับใช้โครงการตั้งแต่ไตรมาสที่ 1 แต่คราวนี้อยู่บนคลาวด์ ฝึกฝนโมเดลของคุณโดยใช้แพลตฟอร์ม ML บนคลาวด์ และปรับใช้กับแพลตฟอร์มคลาวด์ที่คุณเลือกโดยใช้ไปป์ไลน์ CI/CD

ไตรมาสที่ 3: การใช้งาน MLOps สำหรับ NLP หรือ CV

ในไตรมาสสุดท้าย เป้าหมายคือการใช้ MLOps ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) หรือการมองเห็นคอมพิวเตอร์ (CV) ขึ้นอยู่กับความต้องการทางธุรกิจหรือความสนใจส่วนตัวของคุณ ประเด็นสำคัญที่ควรมุ่งเน้นมีดังนี้:

MLOps สำหรับ NLP

การจัดการข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า: เรียนรู้เทคนิคการประมวลผลข้อความล่วงหน้า เช่น การแปลงโทเค็น การกั้น การย่อคำ และการรับรู้เอนทิตี สำรวจเทคนิคการเพิ่มข้อมูล เช่น การแปลกลับ การแทนที่คำพ้อง และการถอดความเพื่อแก้ไขความขาดแคลนข้อมูลของ NLP
การฝึกอบรมโมเดลและการปรับใช้: ทำความคุ้นเคยกับเฟรมเวิร์กเฉพาะของ NLP เช่น spaCy, Hugging Face Transformers และ TensorFlow Text สำรวจตัวเลือกการปรับใช้ต่างๆ เช่น API, ไมโครเซอร์วิส และคอนเทนเนอร์สำหรับการให้บริการโมเดล NLP ในสถานการณ์จริง
การติดตามและประเมินผล: มุ่งเน้นไปที่ตัวชี้วัดเฉพาะของ NLP เช่น คะแนน BLEU, ROUGE และคะแนน F1 สำหรับการประเมินโมเดล NLP

MLOps สำหรับ CV

การจัดการข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า: เรียนรู้เทคนิคการเพิ่มรูปภาพ เช่น การแปลงทางเรขาคณิต การเพิ่มพื้นที่สี และเทคนิคขั้นสูง เช่น คัตเอาต์และการผสมรูปภาพ ทำความเข้าใจการปรับโดเมนและถ่ายทอดการเรียนรู้สำหรับการปรับโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมจากโดเมนหนึ่งไปยังอีกโดเมนหนึ่ง
การฝึกอบรมโมเดลและการปรับใช้: ปรับต้นทุนให้เหมาะสมโดยใช้ GPU และ TPU เพื่อการฝึกอบรมโมเดลคอมพิวเตอร์วิทัศน์ขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือการจัดการต้นทุนบนคลาวด์และสำรวจเทคนิคต่างๆ เช่น การตัดโมเดลและการกำหนดเวลาที่คำนึงถึงต้นทุน ทำความเข้าใจตัววัดเฉพาะงาน เช่น IoU, mAP และคะแนน F1 สำหรับการประเมินโมเดลคอมพิวเตอร์วิทัศน์

โครงการสำหรับไตรมาสที่ 3

เลือกการวิเคราะห์ความรู้สึกแบบเรียลไทม์สำหรับโพสต์บนโซเชียลมีเดีย (NLP) หรือการตรวจจับความผิดปกติของภาพทางการแพทย์เพื่อการวินิจฉัย (CV) เป็นโปรเจ็กต์ของคุณ สร้างไปป์ไลน์ MLOps ที่วิเคราะห์โพสต์บนโซเชียลมีเดียหรือรูปภาพทางการแพทย์เพื่อช่วยในการตัดสินใจ

สรุป

ยินดีด้วย! คุณสำเร็จเส้นทางการเรียนรู้ MLOps 9 เดือนแล้ว และตอนนี้เป็นมืออาชีพ MLOps ที่เชี่ยวชาญแล้ว อย่าลืมสร้างพอร์ตโฟลิโอที่มั่นคงและนำเสนอโปรเจ็กต์ของคุณในเรซูเม่และ LinkedIn เข้าร่วม ชุมชนวิเคราะห์วิทยาแพลตฟอร์ม y สำหรับโอกาสในการเรียนรู้เพิ่มเติมและการเข้าถึงการสัมมนาผ่านเว็บสดและเซสชัน AMA จากผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม

คุณสามารถเร่งการเดินทาง MLOps ของคุณด้วยโปรแกรม AI/ML Blackbelt Plus ของเราที่มีมากกว่า 500 โปรเจ็กต์ การให้คำปรึกษาแบบ 1:1 และการเตรียมการสัมภาษณ์โดยเฉพาะพร้อมการสนับสนุนด้านตำแหน่ง ให้เราเร่งการเดินทาง MLOps ของคุณด้วย โปรแกรม BlackBelt Plus!

ขอให้มีความสุขในการเรียนรู้และขอให้โชคดีในการเดินทาง MLOps ของคุณ!