ایک جامع MLOps سیکھنے کا راستہ: 2024 ایڈیشن

افلاطون کے ذریعہ دوبارہ شائع کیا گیا۔

فالونگ: 0

تعارف

عالمی MLOps مارکیٹ میں اضافے کا امکان ہے۔ 5.9 تک 2027 بلین امریکی ڈالر; یہ آپ جیسے پیشہ ور افراد کے لیے ایک انتہائی مائشٹھیت کیریئر کے انتخاب کے طور پر ابھرتا ہے۔ یہ مضمون ان وجوہات کی نشاندہی کرتا ہے کیوں کہ MLOps کو اپنانا ایک کیریئر کا تعین کرنے والا فیصلہ ہے۔ مزید برآں، یہ 2024 کے لیے MLOps لرننگ پاتھ کی نقاب کشائی کرتا ہے—ایک باریک بین، مرحلہ وار گائیڈ جو آپ کو بالکل ابتدائی سے ایک ماہر MLOps پروفیشنل میں تبدیل کرنے کے لیے تیار کیا گیا ہے۔ چاہے آپ میدان میں قدم رکھنا چاہتے ہیں یا اپنی موجودہ صلاحیتوں کو بلند کرنا چاہتے ہیں، یہ روڈ میپ آپ کا جامع گائیڈ ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ آپ آگے کے سفر کے لیے اچھی طرح سے لیس ہیں۔

فہرست

MLOps لرننگ پاتھ 2024: جائزہ

اس سے پہلے کہ ہم روڈ میپ میں غوطہ لگائیں، آئیے شرائط پر بات کرتے ہیں۔ ترجیحی طور پر کسی پروگرامنگ زبان کی ٹھوس گرفت حاصل کرنا ضروری ہے۔ ازگر، اور ڈیٹا کے تجزیہ کی اچھی سمجھ۔ اس میں ڈیٹا کی صفائی، جھگڑا، اور ڈیٹا کا تجزیہ کرنا سیکھنا شامل ہے۔ ازگر کی لائبریریاں جیسے پانڈاس, نپٹی، اور میٹپلوٹلیب.

سہ ماہی 1: آف لائن ماڈل کی ترقی اور تعیناتی۔

کوارٹر 1 کا ہدف یہ سیکھنا ہے کہ مشین لرننگ ماڈلز کو آف لائن سطح پر کیسے تیار اور تعینات کیا جائے۔ یہاں پر توجہ مرکوز کرنے کے لئے اہم شعبے ہیں:

MLOps کے لیے بنیادی علم: مشین سیکھنے کی ضروری مہارتوں پر نظر ثانی کرکے شروع کریں، بشمول بنیادی الگورتھم، تشخیصی میٹرکس، اور ماڈل کے انتخاب کی تکنیک۔
ورژن کنٹرول اور ماڈل ورژننگ: Git کا استعمال کرتے ہوئے ورژن کنٹرول کی طاقت سیکھیں اور ماڈل ورژننگ کی اہمیت کو سمجھیں۔ ٹریکنگ تجربات کے لیے MLflow، DVC، یا Neptune جیسے ٹولز کو دریافت کریں۔
ماڈل پیکیجنگ اور ماڈل سرونگ: ماڈل پیکیجنگ یا سیریلائزیشن کے تصور کو سمجھیں اور آسان تعیناتی کے لیے Python لائبریریاں جیسے Pickle یا Joblib سیکھیں۔ مزید برآں، APIs کے ذریعے پیشین گوئیاں پیش کرنے کے لیے Flask کے ساتھ سادہ ویب ایپس بنانے پر توجہ دیں۔

کوارٹر 1 کے منصوبے

AQI پیشن گوئی: ایئر کوالٹی انڈیکس (AQI) کی پیشن گوئی کرنے کے لیے ایک ماڈل بنائیں اور اسے فلاسک API یا Streamlit/Gradio ایپ کے بطور تعینات کریں۔ یہ پروجیکٹ آپ کو ایک ٹھوس پورٹ فولیو بنانے اور اپنی صلاحیتوں کو ظاہر کرنے میں مدد کرے گا۔

سہ ماہی 2: آن لائن ماڈل کی تعیناتی اور کلاؤڈ پلیٹ فارم

کوارٹر 2 میں، مقصد ماڈلز کو آن لائن سطح پر یا کلاؤڈ میں تعینات کرنا ہے۔ یہاں پر توجہ مرکوز کرنے کے لئے اہم شعبے ہیں:

کلاؤڈ پلیٹ فارم کی بنیادی باتیں: AWS، GCP، یا Azure جیسے بڑے کلاؤڈ پلیٹ فارم یا ہیروکو جیسا فری میم پلیٹ فارم منتخب کریں۔ منتخب کردہ پلیٹ فارم کے بنیادی کاموں کو جانیں، بشمول کلاؤڈ ماحول کو ترتیب دینا، Jupyter Notebooks کو چلانا، اور اسٹوریج، سیکیورٹی، اور ML پلیٹ فارمز کو بہتر بنانا۔
ڈاکر: ڈوکر کے تصور کو سمجھیں، ایپلیکیشنز تیار کرنے، شپنگ کرنے اور چلانے کا ایک پلیٹ فارم۔ Docker کا استعمال کرتے ہوئے اپنے ML ماڈلز کو پیک کرنے کا طریقہ سیکھیں اور Kubernetes جیسی سروسز یا Amazon Elastic Container Service (ECS) Azure Kubernetes Service (AKS) یا Google Kubernetes Engine (GKE) جیسی خدمات کا استعمال کرتے ہوئے انہیں کلاؤڈ پلیٹ فارمز پر تعینات کرنے کا طریقہ سیکھیں۔ )۔
کلاؤڈ مانیٹرنگ اور لاگنگ: CloudWatch (AWS)، Azure Monitor، یا Stackdriver (GCP) جیسے ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے نگرانی اور لاگنگ کے نظام کو نافذ کریں۔ اس سے آپ کو اپنے کلاؤڈ انفراسٹرکچر اور ایپلیکیشنز کو مؤثر طریقے سے منظم کرنے میں مدد ملے گی۔
ایم ایل کے لیے مسلسل انضمام اور مسلسل تعیناتی (CI/CD): کوڈ کی تبدیلیوں اور تعیناتیوں کو خودکار بنانے کے لیے مشین لرننگ میں CI/CD کو لاگو کرنے کا طریقہ سیکھیں۔ ہموار انضمام اور تعیناتی کے لیے Travis CI یا Jenkins جیسے ٹولز کو دریافت کریں۔

کوارٹر 2 کے منصوبے

کوارٹر 1 سے پروجیکٹس تیار کریں اور ان کو تعینات کریں، لیکن اس بار کلاؤڈ پر۔ کلاؤڈ بیسڈ ML پلیٹ فارم کا استعمال کرتے ہوئے اپنے ماڈلز کو تربیت دیں اور انہیں CI/CD پائپ لائنز کا استعمال کرتے ہوئے اپنے منتخب کردہ کلاؤڈ پلیٹ فارم پر تعینات کریں۔

سہ ماہی 3: NLP یا CV کے لیے MLOps کا نفاذ

آخری سہ ماہی میں، مقصد آپ کی کاروباری ضروریات یا ذاتی دلچسپی کے لحاظ سے، قدرتی زبان پروسیسنگ (NLP) یا کمپیوٹر وژن (CV) میں MLOps کو نافذ کرنا ہے۔ یہاں پر توجہ مرکوز کرنے کے لئے اہم شعبے ہیں:

NLP کے لیے MLOps

ڈیٹا مینجمنٹ اور پری پروسیسنگ: ٹیکسٹ پری پروسیسنگ تکنیک سیکھیں جیسے ٹوکنائزیشن، اسٹیمنگ، لیمیٹائزیشن، اور ہستی کی شناخت۔ NLP کی ڈیٹا کی کمی کو دور کرنے کے لیے بیک ٹرانسلیشن، مترادف متبادل، اور پیرا فریسنگ جیسی ڈیٹا بڑھانے کی تکنیکوں کو دریافت کریں۔
ماڈل ٹریننگ اور تعیناتی: اپنے آپ کو NLP سے متعلق مخصوص فریم ورک جیسے spaCy، Hugging Face Transformers، اور TensorFlow Text سے آشنا کریں۔ حقیقی دنیا کے منظرناموں میں NLP ماڈلز کی خدمت کے لیے تعیناتی کے مختلف اختیارات جیسے APIs، مائیکرو سروسز، اور کنٹینرائزیشن کو دریافت کریں۔
نگرانی اور جائزہ: NLP ماڈلز کا جائزہ لینے کے لیے BLEU سکور، ROUGE، اور F1 سکور جیسے NLP مخصوص میٹرکس پر توجہ دیں۔

CV کے لیے MLOps

ڈیٹا مینجمنٹ اور پری پروسیسنگ: امیج کو بڑھانے کی تکنیکیں سیکھیں جیسے جیومیٹرک ٹرانسفارمیشنز، کلر اسپیس میں اضافہ، اور جدید تکنیک جیسے کٹ آؤٹ اور مکسنگ امیجز۔ ڈومین موافقت کو سمجھیں اور ایک ڈومین پر تربیت یافتہ ماڈلز کو دوسرے ڈومین میں ڈھالنے کے لیے سیکھنے کو منتقل کریں۔
ماڈل ٹریننگ اور تعیناتی: بڑے کمپیوٹر ویژن ماڈلز کی موثر تربیت کے لیے GPUs اور TPUs کا استعمال کرکے لاگت کو بہتر بنائیں۔ کلاؤڈ لاگت کے انتظام کے ٹولز کا فائدہ اٹھائیں اور ماڈل کی کٹائی اور لاگت سے آگاہ شیڈولنگ جیسی تکنیکوں کو دریافت کریں۔ کمپیوٹر ویژن ماڈلز کا جائزہ لینے کے لیے IoU، mAP، اور F1 سکور جیسے کام کے لیے مخصوص میٹرکس کو سمجھیں۔

کوارٹر 3 کے منصوبے

اپنے پروجیکٹ کے طور پر یا تو سوشل میڈیا پوسٹس (NLP) کے لیے حقیقی وقت کے جذباتی تجزیہ یا طبی تصویر کی بے ضابطگی کا پتہ لگانے کے لیے تشخیص (CV) کا انتخاب کریں۔ ایک MLOps پائپ لائن بنائیں جو فیصلہ سازی میں مدد کے لیے سوشل میڈیا پوسٹس یا طبی امیجز کا تجزیہ کرے۔

نتیجہ

مبارک ہو! آپ نے 9 ماہ کا MLOps لرننگ پاتھ مکمل کر لیا ہے اور اب ایک ماہر MLOps پروفیشنل ہیں۔ ایک ٹھوس پورٹ فولیو بنانا اور اپنے پروجیکٹس کو اپنے ریزیومے اور LinkedIn پر ظاہر کرنا یاد رکھیں۔ میں شامل ہوں۔ تجزیات ودھیا کمیونٹیمزید سیکھنے کے مواقع اور صنعت کے ماہرین سے لائیو ویبینرز اور AMA سیشنز تک رسائی کا پلیٹ فارم۔

آپ ہمارے AI/ML بلیک بیلٹ پلس پروگرام کے ساتھ 500+ پروجیکٹس، 1:1 مینٹرشپ، اور پلیسمنٹ سپورٹ کے ساتھ وقف انٹرویو کی تیاری کے ساتھ اپنے MLOps سفر کو تیز کر سکتے ہیں۔ آئیے آپ کے ایم ایل او پی کے سفر کو تیز کریں۔ بلیک بیلٹ پلس پروگرام!

آپ کے MLOps سفر میں سیکھنے کی خوشی اور نیک تمنائیں!