Lộ trình học tập MLOps toàn diện: Phiên bản 2024

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Giới thiệu

Với thị trường MLOps toàn cầu dự kiến sẽ tăng lên 5.9 tỷ USD vào năm 2027; nó nổi lên như một sự lựa chọn nghề nghiệp rất được thèm muốn đối với những người có chuyên môn như bạn. Bài viết này đi sâu vào lý do tại sao việc theo đuổi MLOps lại là một quyết định mang tính quyết định nghề nghiệp. Hơn nữa, nó còn tiết lộ Lộ trình học tập MLOps cho năm 2024—một hướng dẫn tỉ mỉ, từng bước được thiết kế để biến bạn từ một người mới bắt đầu thành một chuyên gia MLOps thành thạo. Cho dù bạn đang có mục tiêu bước chân vào lĩnh vực này hay nâng cao các kỹ năng hiện có của mình, lộ trình này là hướng dẫn toàn diện, đảm bảo bạn được trang bị tốt cho hành trình phía trước.

Mục lục

Lộ trình học tập MLOps 2024: Tổng quan

Trước khi đi sâu vào lộ trình, hãy thảo luận về các điều kiện tiên quyết. Điều cần thiết là phải nắm vững ngôn ngữ lập trình, tốt nhất là Pythonvà hiểu biết tốt về phân tích dữ liệu. Điều này bao gồm việc học làm sạch dữ liệu, sắp xếp và phân tích dữ liệu thăm dò với Thư viện Python như là Gấu trúc, numpyvà Matplotlib.

Quý 1: Phát triển và triển khai mô hình ngoại tuyến

Mục tiêu của Quý 1 là tìm hiểu cách phát triển và triển khai các mô hình học máy ở cấp độ ngoại tuyến. Dưới đây là các lĩnh vực chính cần tập trung vào:

Kiến thức nền tảng cho MLOps: Bắt đầu bằng cách sửa đổi các kỹ năng học máy thiết yếu, bao gồm các thuật toán cơ bản, số liệu đánh giá và kỹ thuật lựa chọn mô hình.
Kiểm soát phiên bản và tạo phiên bản mô hình: Tìm hiểu sức mạnh của việc kiểm soát phiên bản bằng Git và hiểu tầm quan trọng của việc lập phiên bản mô hình. Khám phá các công cụ như MLflow, DVC hoặc Neptune để theo dõi thử nghiệm.
Bao bì mẫu và phục vụ mẫu: Hiểu khái niệm về đóng gói hoặc tuần tự hóa mô hình và tìm hiểu các thư viện Python như Pickle hoặc Joblib để dễ dàng triển khai. Ngoài ra, hãy tập trung vào việc xây dựng các ứng dụng web đơn giản bằng Flask để đưa ra dự đoán thông qua API.

Dự án cho Quý 1

Dự đoán AQI: Xây dựng mô hình để dự đoán Chỉ số chất lượng không khí (AQI) và triển khai mô hình đó dưới dạng API Flask hoặc Ứng dụng Streamlit/Gradio. Dự án này sẽ giúp bạn xây dựng một danh mục đầu tư vững chắc và thể hiện kỹ năng của bạn.

Quý 2: Triển khai mô hình trực tuyến và nền tảng đám mây

Trong Quý 2, mục tiêu là triển khai các mô hình ở cấp độ trực tuyến hoặc trên đám mây. Dưới đây là các lĩnh vực chính cần tập trung vào:

Khái niệm cơ bản về nền tảng đám mây: Chọn nền tảng đám mây lớn như AWS, GCP hoặc Azure hoặc nền tảng freemium như Heroku. Tìm hiểu các chức năng cơ bản của nền tảng đã chọn, bao gồm thiết lập môi trường đám mây, chạy Jupyter Notebook và tối ưu hóa cho nền tảng lưu trữ, bảo mật và ML.
docker: Hiểu khái niệm về Docker, một nền tảng để phát triển, vận chuyển và chạy các ứng dụng. Tìm hiểu cách đóng gói các mô hình ML của bạn bằng Docker và triển khai chúng lên nền tảng đám mây bằng các dịch vụ như Kubernetes hoặc các giải pháp sẵn có như Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS) hoặc Google Kubernetes Engine (GKE) ).
Giám sát và ghi nhật ký đám mây: Triển khai hệ thống giám sát và ghi nhật ký bằng các công cụ như CloudWatch (AWS), Azure Monitor hoặc Stackdriver (GCP). Điều này sẽ giúp bạn quản lý cơ sở hạ tầng và ứng dụng đám mây của mình một cách hiệu quả.
Tích hợp liên tục và triển khai liên tục (CI/CD) cho ML: Tìm hiểu cách triển khai CI/CD trong máy học để tự động hóa việc thay đổi và triển khai mã. Khám phá các công cụ như Travis CI hoặc Jenkins để tích hợp và triển khai liền mạch.

Dự án cho Quý 2

Phát triển và triển khai các dự án từ Quý 1, nhưng lần này là trên đám mây. Huấn luyện các mô hình của bạn bằng cách sử dụng nền tảng ML dựa trên đám mây và triển khai chúng lên nền tảng đám mây bạn đã chọn bằng cách sử dụng quy trình CI/CD.

Quý 3: Triển khai MLOps cho NLP hoặc CV

Trong quý cuối cùng, mục tiêu là triển khai MLOps trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hoặc Thị giác máy tính (CV), tùy thuộc vào nhu cầu kinh doanh hoặc sở thích cá nhân của bạn. Dưới đây là các lĩnh vực chính cần tập trung vào:

MLOps cho NLP

Quản lý và tiền xử lý dữ liệu: Tìm hiểu các kỹ thuật tiền xử lý văn bản như mã thông báo, bắt nguồn, từ vựng và nhận dạng thực thể. Khám phá các kỹ thuật tăng cường dữ liệu như dịch ngược, thay thế từ đồng nghĩa và diễn giải để giải quyết tình trạng khan hiếm dữ liệu của NLP.
Đào tạo và triển khai mô hình: Làm quen với các khung dành riêng cho NLP như spaCy, Hugging Face Transformers và TensorFlow Text. Khám phá các tùy chọn triển khai khác nhau như API, microservice và container hóa để phục vụ các mô hình NLP trong các tình huống thực tế.
Giám sát và đánh giá: Tập trung vào các số liệu dành riêng cho NLP như điểm BLEU, ROUGE và điểm F1 để đánh giá các mô hình NLP.

MLOps cho CV

Quản lý và tiền xử lý dữ liệu: Tìm hiểu các kỹ thuật tăng cường hình ảnh như biến đổi hình học, tăng cường không gian màu và các kỹ thuật nâng cao như cắt bỏ và trộn hình ảnh. Hiểu thích ứng miền và chuyển giao việc học để điều chỉnh các mô hình được đào tạo trên miền này sang miền khác.
Đào tạo và triển khai mô hình: Tối ưu hóa chi phí bằng cách sử dụng GPU và TPU để đào tạo hiệu quả các mô hình thị giác máy tính lớn. Tận dụng các công cụ quản lý chi phí trên đám mây và khám phá các kỹ thuật như cắt bớt mô hình và lập kế hoạch nhận biết chi phí. Hiểu các số liệu dành riêng cho nhiệm vụ như IoU, mAP và điểm F1 để đánh giá các mô hình thị giác máy tính.

Dự án cho Quý 3

Chọn Phân tích tình cảm theo thời gian thực cho các bài đăng trên mạng xã hội (NLP) hoặc Phát hiện bất thường về hình ảnh y tế để chẩn đoán (CV) làm dự án của bạn. Xây dựng quy trình MLOps để phân tích các bài đăng trên mạng xã hội hoặc hình ảnh y tế để hỗ trợ việc ra quyết định.

Kết luận

Chúc mừng! Bạn đã hoàn thành Lộ trình học tập MLOps 9 tháng và hiện là chuyên gia MLOps thành thạo. Hãy nhớ xây dựng một danh mục đầu tư vững chắc và giới thiệu các dự án của bạn trên sơ yếu lý lịch và LinkedIn của bạn. Tham gia Cộng đồng phân tích Vidhyanền tảng y để có cơ hội học tập sâu hơn và truy cập vào các hội thảo trực tuyến và phiên AMA từ các chuyên gia trong ngành.

Bạn có thể tăng tốc hành trình MLOps của mình với chương trình AI/ML Blackbelt Plus của chúng tôi với hơn 500 dự án, cố vấn 1:1 và chuẩn bị phỏng vấn tận tình với sự hỗ trợ sắp xếp. Hãy để chúng tôi đẩy nhanh hành trình MLOps của bạn với Chương trình BlackBelt Plus!

Chúc bạn học tập vui vẻ và may mắn trên hành trình MLOps của mình!