Kapsamlı Bir MLOps Öğrenme Yolu: 2024 Sürümü

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

Giriş

Küresel MLOps pazarının artması öngörülüyor 5.9 tarafından ABD 2027 milyar; sizin gibi profesyoneller için son derece imrenilen bir kariyer seçeneği olarak ortaya çıkıyor. Bu makale, MLOps'u benimsemenin neden kariyer belirleyici bir karar olduğunun nedenlerini araştırıyor. Dahası, sizi tam bir başlangıç seviyesinden yetkin bir MLOps profesyoneline dönüştürmek için tasarlanmış, titiz, adım adım bir kılavuz olan 2024 MLOps Öğrenme Yolunu da ortaya koyuyor. İster sahaya adım atmayı, ister mevcut becerilerinizi yükseltmeyi hedefliyor olun, bu yol haritası kapsamlı rehberinizdir ve önünüzdeki yolculuk için iyi donanımlı olmanızı sağlar.

İçindekiler

MLOps Öğrenme Yolu 2024: Genel Bakış

Yol haritasına geçmeden önce önkoşulları tartışalım. Tercihen bir programlama dilini sağlam bir şekilde kavramak önemlidir. Pythonve veri analizi konusunda iyi bir anlayış. Bu, veri temizlemeyi, tartışmayı ve keşif amaçlı veri analizini öğrenmeyi içerir. Python kitaplıkları gibi Pandalar, Dizi, ve matplotlib.

1. Çeyrek: Çevrimdışı Model Geliştirme ve Dağıtım

1. Çeyreğin amacı, makine öğrenimi modellerinin çevrimdışı düzeyde nasıl geliştirileceğini ve dağıtılacağını öğrenmektir. Odaklanmanız gereken temel alanlar şunlardır:

MLOps için Temel Bilgi: Temel algoritmalar, değerlendirme ölçümleri ve model seçim teknikleri dahil olmak üzere temel makine öğrenimi becerilerini gözden geçirerek başlayın.
Sürüm Kontrolü ve Model Sürümü Oluşturma: Git'i kullanarak sürüm kontrolünün gücünü öğrenin ve model sürümü oluşturmanın önemini anlayın. Deneyleri izlemek için MLflow, DVC veya Neptune gibi araçları keşfedin.
Model Paketleme ve Model Sunumu: Model paketleme veya serileştirme kavramını anlayın ve kolay dağıtım için Pickle veya Joblib gibi Python kitaplıklarını öğrenin. Ek olarak, API'ler aracılığıyla tahminler sunmak için Flask ile basit web uygulamaları oluşturmaya odaklanın.

1. Çeyrek Projeleri

AQI Tahmini: Hava Kalitesi İndeksini (AQI) tahmin etmek için bir model oluşturun ve bunu bir Flask API veya Streamlit/Gradio Uygulaması olarak dağıtın. Bu proje sağlam bir portföy oluşturmanıza ve becerilerinizi sergilemenize yardımcı olacaktır.

2. Çeyrek: Çevrimiçi Model Dağıtımı ve Bulut Platformları

2. Çeyrek'te amaç, modelleri çevrimiçi düzeyde veya bulutta dağıtmaktır. Odaklanmanız gereken temel alanlar şunlardır:

Bulut Platformu Temelleri: AWS, GCP veya Azure gibi büyük bir bulut platformunu ya da Heroku gibi ücretsiz bir platform seçin. Bulut ortamı kurma, Jupyter Notebook'ları çalıştırma ve depolama, güvenlik ve makine öğrenimi platformları için optimizasyon dahil olmak üzere seçilen platformun temel işlevlerini öğrenin.
Liman işçisi: Uygulamaları geliştirmeye, göndermeye ve çalıştırmaya yönelik bir platform olan Docker kavramını anlayın. Makine öğrenimi modellerinizi Docker'ı kullanarak nasıl paketleyeceğinizi ve bunları Kubernetes gibi hizmetleri veya Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS) veya Google Kubernetes Engine (GKE) gibi kullanıma hazır çözümleri kullanarak bulut platformlarına nasıl dağıtacağınızı öğrenin. ).
Bulut İzleme ve Günlük Kaydı: CloudWatch (AWS), Azure Monitor veya Stackdriver (GCP) gibi araçları kullanarak izleme ve günlük kaydı sistemlerini uygulayın. Bu, bulut altyapınızı ve uygulamalarınızı etkili bir şekilde yönetmenize yardımcı olacaktır.
ML için Sürekli Entegrasyon ve Sürekli Dağıtım (CI/CD): Kod değişikliklerini ve dağıtımları otomatikleştirmek için makine öğreniminde CI/CD'yi nasıl uygulayacağınızı öğrenin. Sorunsuz entegrasyon ve dağıtım için Travis CI veya Jenkins gibi araçları keşfedin.

2. Çeyrek Projeleri

1. Çeyrek'teki projeleri bu sefer bulutta geliştirin ve dağıtın. Modellerinizi bulut tabanlı bir makine öğrenimi platformu kullanarak eğitin ve bunları CI/CD ardışık düzenlerini kullanarak seçtiğiniz bulut platformuna dağıtın.

3. Çeyrek: NLP veya CV için MLOps Uygulaması

Son çeyrekte amaç, iş ihtiyaçlarınıza veya kişisel ilginize bağlı olarak MLOps'u Doğal Dil İşleme (NLP) veya Bilgisayarla Görme (CV) alanında uygulamaktır. Odaklanmanız gereken temel alanlar şunlardır:

NLP için MLOps

Veri Yönetimi ve Ön İşleme: Belirteçleştirme, kök ayırma, lemmatizasyon ve varlık tanıma gibi metin ön işleme tekniklerini öğrenin. NLP'nin veri kıtlığını gidermek için geri çeviri, eşanlamlı değiştirme ve başka sözcüklerle ifade etme gibi veri artırma tekniklerini keşfedin.
Model Eğitimi ve Dağıtımı: spaCy, Hugging Face Transformers ve TensorFlow Text gibi NLP'ye özgü çerçevelere aşina olun. NLP modellerini gerçek dünya senaryolarında sunmak için API'ler, mikro hizmetler ve kapsayıcıya alma gibi çeşitli dağıtım seçeneklerini keşfedin.
İzleme ve değerlendirme: NLP modellerini değerlendirmek için BLEU puanı, ROUGE ve F1 puanı gibi NLP'ye özgü ölçümlere odaklanın.

CV için MLOps

Veri Yönetimi ve Ön İşleme: Geometrik dönüşümler, renk alanı büyütme gibi görüntü büyütme tekniklerini ve görüntüleri kesme ve karıştırma gibi ileri teknikleri öğrenin. Bir alanda eğitilen modelleri diğerine uyarlamak için alan uyarlamasını ve öğrenmeyi aktarmayı anlayın.
Model Eğitimi ve Dağıtımı: Büyük görüntü işleme modellerinin verimli eğitimi için GPU'ları ve TPU'ları kullanarak maliyeti optimize edin. Bulut maliyet yönetimi araçlarından yararlanın ve model budama ve maliyet bilinçli planlama gibi teknikleri keşfedin. Bilgisayarla görme modellerini değerlendirmek için IoU, mAP ve F1 puanı gibi göreve özgü ölçümleri anlayın.

3. Çeyrek Projeleri

Projeniz olarak Sosyal Medya Gönderileri için Gerçek Zamanlı Duygu Analizi (NLP) veya Tanılama için Tıbbi Görüntü Anomalisi Tespiti'ni (CV) seçin. Karar vermeye yardımcı olmak için sosyal medya gönderilerini veya tıbbi görüntüleri analiz eden bir MLOps işlem hattı oluşturun.

Sonuç

Tebrikler! 9 aylık MLOps Öğrenme Yolunu tamamladınız ve artık yetkin bir MLOps uzmanısınız. Sağlam bir portföy oluşturmayı ve projelerinizi özgeçmişinizde ve LinkedIn'de sergilemeyi unutmayın. Katılmak Analitik Vidhya topluluğuDaha fazla öğrenme fırsatları ve sektör uzmanlarının canlı web seminerlerine ve AMA oturumlarına erişim için bir platform.

500'den fazla proje, 1:1 mentorluk ve yerleştirme desteğiyle özel röportaj hazırlığı içeren AI/ML Blackbelt Plus programımızla MLOps yolculuğunuzu hızlandırabilirsiniz. MLOps yolculuğunuzu hızlandıralım BlackBelt Plus Programı!

Mutlu öğrenmeler ve MLOps yolculuğunuzda iyi şanslar!