Хотите больше подробностей о MLOps? Обязательно подпишитесь на новостную рассылку MLOps Now.

Введение

MLOps (Machine Learning Operations) играет важнейшую роль в современной науке о данных, помогая оптимизировать процесс создания, развертывания и обслуживания моделей машинного обучения. Однако одной из проблем, с которыми сталкиваются MLOps по сравнению с DevOps, является отсутствие знаний о передовом опыте среди специалистов по обработке и анализу данных. В этой статье мы обсудим три основные концепции, которым инженеры MLOps должны научить специалистов по данным, чтобы преодолеть этот пробел в знаниях и улучшить сотрудничество.

1. Гит

Одна из распространенных проблем, с которой сталкиваются специалисты по обработке и анализу данных, — это управление несколькими версиями своего кода и блокнотов. Нередко можно увидеть такие имена файлов, как version1.ipynb, version2.ipynb, final.ipynb и reallyfinal.ipynb. Такой подход не только сбивает с толку, но и затрудняет отслеживание изменений и сотрудничество с другими членами команды.

Обучение Git

Чтобы помочь специалистам по данным преодолеть эту проблему, инженеры MLOps должны научить их использовать Git, популярную систему контроля версий. Git позволяет пользователям отслеживать изменения в своем коде, сотрудничать с другими и эффективно управлять различными версиями своей работы. Вот несколько ключевых понятий, которые следует охватить при обучении Git:

  • Репозитории Git: познакомьте с концепцией репозитория Git и объясните, как в нем хранится история проекта.
  • Коммиты: научите специалистов по данным, как создавать коммиты, которые представляют собой моментальные снимки их работы в определенный момент времени.
  • Ветки: объясните, как использовать ветки для работы над различными функциями или исправлениями ошибок, не затрагивая основной код.
  • Слияние: покажите специалистам по данным, как объединять изменения из одной ветки в другую, при необходимости разрешая конфликты.
  • Совместная работа. Обсудите, как Git обеспечивает совместную работу членов команды, позволяя им одновременно работать над одной кодовой базой.

Освоив Git, специалисты по данным могут лучше сотрудничать со своими коллегами и поддерживать чистую, организованную кодовую базу.

2. Среда разработки

Совместного использования файла «requirements.txt» недостаточно для обеспечения согласованности в средах разработки. Специалисты по данным должны понимать важность совместимости аппаратного и программного обеспечения, чтобы предотвратить несоответствия и потенциальные проблемы в своей работе.

AWS SageMaker Studio: облачное решение

AWS SageMaker Studio — отличная отправная точка для специалистов по данным, которые хотят внедрить согласованные среды разработки. Это облачное решение предлагает ряд функций, помогающих командам более эффективно управлять рабочими процессами машинного обучения.

Представляем AWS SageMaker Studio

Один из способов начать обучение специалистов по обработке и анализу данных средам разработки — познакомить их с AWS SageMaker Studio, полностью управляемой средой разработки для машинного обучения. Если ваша команда уже использует облачные записные книжки, переход на SageMaker Studio может быть простым. Ключевые особенности, которые следует выделить, включают в себя:

  • Предварительно созданные среды: SageMaker Studio предлагает предварительно созданные среды с популярными библиотеками и платформами машинного обучения, что обеспечивает единообразие в команде.
  • Пользовательские среды: научите специалистов по данным создавать настраиваемые среды с учетом их конкретных потребностей, включая установку дополнительных пакетов или указание требований к оборудованию.
  • Совместная работа: продемонстрируйте, как SageMaker Studio обеспечивает совместную работу членов команды в режиме реального времени, позволяя им одновременно работать над одним ноутбуком.

Применяя согласованную среду разработки, специалисты по обработке и анализу данных могут обеспечить бесперебойную работу своего кода на разных платформах и в разных группах.

3. CI/CD (непрерывная интеграция/непрерывное развертывание)

В хорошо спроектированной инфраструктуре машинного обучения процесс CI/CD отмечает момент, когда специалисты по данным прощаются со своими моделями перед развертыванием. Такое разделение между экспериментированием и развертыванием обеспечивает более высокую степень безопасности и надежности для бизнеса.

Важность CI/CD в MLOps

CI/CD имеет решающее значение для MLOps, потому что он:

  • Автоматизация тестирования. Автоматическое тестирование гарантирует, что изменения кода проверяются на наличие ошибок перед их интеграцией в основную кодовую базу.
  • Ускоряет развертывание. Автоматизируя процесс развертывания, CI/CD позволяет командам быстрее предоставлять обновления и новые функции.
  • Снижает риск: CI/CD помогает обнаруживать ошибки на ранних этапах процесса разработки, снижая риск развертывания ошибочных моделей, которые могут негативно повлиять на бизнес.

Преподавание CI/CD специалистам по данным

При обучении специалистов по обработке и анализу данных CI/CD обязательно объясните преимущества автоматизации процесса сборки, тестирования и развертывания, включая повышение эффективности, снижение рисков и ускорение выхода на рынок.

Заключение

Поскольку область MLOps продолжает расти и развиваться, для специалистов по данным и инженеров MLOps важно эффективно сотрудничать и обмениваться знаниями. Обучая специалистов по работе с данными о Git, средах разработки и CI/CD, инженеры MLOps могут помочь заполнить пробелы в знаниях и повысить общую производительность команды. Применяя эти передовые методы, организации могут обеспечить бесперебойную работу своих проектов машинного обучения, от начальных экспериментов до окончательного развертывания, и раскрыть весь потенциал своих усилий в области обработки данных.

Подпишитесь на информационный бюллетень, чтобы получать мои еженедельные обзоры MLOps и новости о выходящей книге MLOps Now.

Если вы нашли эту статью полезной, обязательно:

Первоначально опубликовано на https://mlopsnow.com 1 мая 2023 г.