Текущий отраслевой рынок является динамичным в ответ на быстрорастущие области, такие как искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение и облачные технологии. Внедрение модели машинного обучения привело к значительному улучшению в различных областях промышленности. Но сделать надежный прогноз с использованием этой модели по-прежнему сложно, и для решения этой проблемы машинное обучение должно соответствовать методам MLOps (машинное обучение + эксплуатация). где модель машинного обучения развернута в динамической производственной среде.
Согласно опросу Gartner, к 2024 году 75% организаций, внедряющих искусственный интеллект и машинное обучение, будут использовать MLOps для эффективного управления жизненным циклом своих моделей ИИ.
Недавний опрос, проведенный Deloitte, показал, что 54% отраслей тратят больше, чем в прошлом году, на инициативы в области ИИ.
Прежде чем углубиться, давайте узнаем, что такое MLOps и почему вы должны изучать MLOps и поможет ли MLOps вам в вашей профессиональной карьере.
Что такое MLOps?
MLOps — это практика создания новых моделей машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL) и запуска этих моделей через повторяющийся и автоматизированный рабочий процесс, который развертывает их в динамической производственной среде.
MLOps — это междисциплинарная область, которая оптимально расположена между инженерией данных, машинным обучением и DevOps. Эти команды работают изолированно, создавая множество проблем, перенося модели машинного обучения на этап развертывания. Предоставление привилегии MLOps развертывать и поддерживать модели машинного обучения в производственной среде.
Ключевые этапы MLOps включают:
- Сбор данных
- Анализ данных
- Преобразование/подготовка данных
- Обучение модели
- Проверка модели
- Подача модели
- Мониторинг модели
- Переобучение модели
Почему MLOps?
Вы хотя бы о том, почему нам нужны MLOps. MLOps обеспечивает более быстрый выход на рынок и низкие эксплуатационные расходы. Но как? Применяя методы MLOps, мы беспрепятственно автоматизируем процесс разработки и развертывания модели. Это помогает инженерам машинного обучения и специалистам по данным не тратить время на рутинную задачу и дает им время, чтобы больше сосредоточиться на постановке задачи и найти более быстрое решение. Надеюсь, вы поняли важность MLOps.
Дорожная карта для MLOps
Чтобы стать инженером MLOps (Machine Learning Operations), необходимо сочетание технических навыков, знания принципов машинного обучения и практического опыта развертывания моделей машинного обучения и управления ими в производственной среде. Вот краткая дорожная карта, которая поможет вам начать путь к тому, чтобы стать инженером MLOps:
1. Создайте прочную основу в программировании и науке о данных:
— изучите язык программирования, обычно используемый в науке о данных, например Python, а также библиотеки, такие как NumPy, Pandas и scikit-learn.
— поймите фундаментальные концепции науки о данных, включая статистический анализ, предварительную обработку данных и оценку моделей.
2. Получите знания в области машинного обучения:
— изучите алгоритмы и методы машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, глубокое обучение и обработку естественного языка.
— получите практический опыт, работая над проектами, которые включают обучение и оценка моделей машинного обучения.
3. Узнайте о принципах и практиках DevOps:
— Ознакомьтесь с основными принципами DevOps, такими как непрерывная интеграция, непрерывное развертывание и автоматизация инфраструктуры.
— Получите опыт работы с системами контроля версий, такими как Git, и изучите о построении и управлении программными конвейерами.
4. Получите опыт работы с облачными платформами и инфраструктурой:
— узнайте, как использовать облачные платформы, такие как Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure или Google Cloud Platform (GCP), для размещения и развертывания моделей машинного обучения.
— Понимание таких понятий, как виртуальные машины, контейнеризация (например, Docker) и оркестрация контейнеров (например, Kubernetes).
5. Получите практический опыт развертывания моделей машинного обучения и управления ими:
— Работайте над реальными проектами, включающими развертывание моделей машинного обучения в производственных средах.
— Получите опыт работы с такими инструментами и платформами, как TensorFlow, PyTorch или scikit-learn для разработки и развертывания моделей.
— Понимание проблем управления версиями моделей, мониторинга и переобучения в производственных системах.
6. Узнайте об инженерии данных и инфраструктуре данных:
— ознакомьтесь с базами данных, хранилищами данных и озерами данных, а также с соответствующими технологиями, такими как SQL, Apache Spark и Apache Kafka.
— познакомьтесь с конвейерами данных, прием данных и принципы управления данными.
7. Будьте в курсе отраслевых тенденций и передового опыта:
— следите за блогами, интернет-форумами и учетными записями в социальных сетях, посвященными MLOps, DevOps и машинному обучению.
— посещайте конференции, вебинары и семинары, чтобы учиться от отраслевых экспертов и сети с профессионалами в этой области.
8. Продемонстрируйте свои навыки и проекты:
— создайте портфолио проектов, которые продемонстрируют ваш опыт в развертывании моделей машинного обучения и управлении ими в производственной среде.
— внесите свой вклад в проекты с открытым исходным кодом или поделитесь своими знаниями с помощью сообщений в блогах. или технические статьи.
— Участвуйте в соревнованиях Kaggle или подобных соревнованиях по науке о данных, чтобы продемонстрировать свои навыки решения проблем.
Помните, что становление инженером MLOps — это повторяющийся процесс, поэтому необходимы постоянное обучение и практический опыт. Адаптируйте дорожную карту к своим интересам и целям и будьте готовы постоянно обновлять свои навыки по мере развития области. Удачи на вашем пути!
Вот несколько тщательно подобранных ресурсов, которые помогут вам стать экспертом по MLOps.
Курсы по MLOps
- Coursera: Инженерия машинного обучения для производства (MLOps) от deeplearning.ai
- Udacity: программа наностепени для инженеров MLOps
- edX: разработка конвейеров машинного обучения от Databricks
- LinkedIn Learning: MLOps: Внедрение моделей машинного обучения Ганесан Калиаппан
Инструменты для MLOps
- Разработка и контроль версий:
- Git: система контроля версий для отслеживания изменений в коде и совместной работы.
- GitHub: веб-хостинг для репозиториев Git с дополнительными функциями совместной работы.
2. Непрерывная интеграция и непрерывное развертывание (CI/CD):
- Jenkins: сервер автоматизации с открытым исходным кодом для создания, тестирования и развертывания программного обеспечения.
- GitLab CI/CD: собственный конвейер CI/CD, интегрированный в платформу GitLab.
- CircleCI: облачная платформа CI/CD с простой настройкой и интеграцией.
3. Обучение модели и развертывание:
- TensorFlow: библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом и расширенной поддержкой разработки и развертывания моделей.
- PyTorch: среда глубокого обучения для создания и развертывания нейронных сетей.
- scikit-learn: библиотека Python для моделей машинного обучения, извлечения признаков и предварительной обработки данных.
- Kubeflow: набор инструментов машинного обучения, созданный на основе Kubernetes, для управления и развертывания рабочих процессов машинного обучения в любом масштабе.
- MLflow: платформа с открытым исходным кодом для управления жизненным циклом машинного обучения, включая отслеживание экспериментов, упаковку моделей и их развертывание.
4. Контейнеризация и оркестрация:
- Docker: платформа для создания и запуска контейнеров, инкапсулирующих приложения и их зависимости.
- Kubernetes: платформа оркестрации контейнеров для управления и масштабирования контейнерных приложений.
- Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS): управляемый сервис Kubernetes на AWS.
5. Мониторинг и регистрация:
- AWS CloudWatch: сервис мониторинга и наблюдения на AWS.
- Azure Monitor: служба мониторинга и диагностики в Azure.
Это несколько инструментов из океана, есть еще много инструментов, обнаруженных и еще не обнаруженных. Итак, продолжайте охотиться за популярными инструментами и методами MLOps — это развивающаяся область.
Удачного моделирования и обучения!!!!
- - - - - - - - - - - - - - - - - - Спасибо - - - - - - - - - - - - -
