Εικόνα από συγγραφέα
 

Πολλές εταιρείες σήμερα θέλουν να ενσωματώσουν την τεχνητή νοημοσύνη στη ροή εργασιών τους, ειδικά προσαρμόζοντας τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών και αναπτύσσοντάς τα στην παραγωγή. Λόγω αυτής της ζήτησης, η μηχανική MLOps έχει γίνει όλο και πιο σημαντική. Αντί να προσλαμβάνουν απλώς επιστήμονες δεδομένων ή μηχανικούς μηχανικής μάθησης, οι εταιρείες αναζητούν άτομα που μπορούν να αυτοματοποιήσουν και να εξορθολογίσουν τη διαδικασία εκπαίδευσης, αξιολόγησης, έκδοσης, ανάπτυξης και παρακολούθησης μοντέλων στο cloud.

Σε αυτόν τον οδηγό για αρχάριους, θα επικεντρωθούμε στα επτά βασικά βήματα για την εξοικείωση με τη μηχανική των MLOps, συμπεριλαμβανομένης της ρύθμισης του περιβάλλοντος, της ανίχνευσης και έκδοσης πειραμάτων, της ενορχήστρωσης, της συνεχούς ενοποίησης/συνεχούς παράδοσης (CI/CD), της εξυπηρέτησης και ανάπτυξης μοντέλου και της παρακολούθησης μοντέλων . Στο τελικό βήμα, θα κατασκευάσουμε έναν πλήρως αυτοματοποιημένο αγωγό μηχανικής μάθησης από άκρο σε άκρο χρησιμοποιώντας διάφορα εργαλεία MLOps.

Για να εκπαιδεύσετε και να αξιολογήσετε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης, θα χρειαστεί πρώτα να ρυθμίσετε τόσο ένα τοπικό όσο και ένα περιβάλλον cloud. Αυτό περιλαμβάνει κοντέινερ αγωγών μηχανικής εκμάθησης, μοντέλων και πλαισίων χρησιμοποιώντας το Docker. Μετά από αυτό, θα μάθετε να χρησιμοποιείτε το Kubernetes για να αυτοματοποιείτε την ανάπτυξη, την κλιμάκωση και τη διαχείριση αυτών των εφαρμογών με κοντέινερ. 

Στο τέλος του πρώτου βήματος, θα εξοικειωθείτε με μια πλατφόρμα Cloud της επιλογής σας (όπως το AWS, το Google Cloud ή το Azure) και θα μάθετε πώς να χρησιμοποιείτε το Terraform για υποδομή ως κώδικα για την αυτοματοποίηση της ρύθμισης της υποδομής cloud. 

Σημείωση: Είναι σημαντικό να έχετε βασική κατανόηση των Docker, Git και εξοικείωση με τα εργαλεία γραμμής εντολών. Ωστόσο, εάν έχετε ένα υπόβαθρο στη μηχανική λογισμικού, ίσως μπορείτε να παραλείψετε αυτό το μέρος.

Θα μάθετε να χρησιμοποιείτε το MLflow για την παρακολούθηση πειραμάτων μηχανικής εκμάθησης, το DVC για την έκδοση μοντέλων και δεδομένων και το Git για την έκδοση κώδικα. Το MLflow μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την καταγραφή των παραμέτρων, τα αρχεία εξόδου, τη διαχείριση μοντέλων και τον διακομιστή. 

Αυτές οι πρακτικές είναι απαραίτητες για τη διατήρηση μιας καλά τεκμηριωμένης, ελεγχόμενης και επεκτάσιμης ροής εργασιών ML, συμβάλλοντας τελικά στην επιτυχία και την αποτελεσματικότητα των έργων ML.

Ελέγξτε το 7 καλύτερα εργαλεία για την παρακολούθηση πειραμάτων μηχανικής μάθησης και επιλέξτε αυτό που λειτουργεί καλύτερα για τη ροή εργασίας σας. 

Στο τρίτο βήμα, θα μάθετε να χρησιμοποιείτε εργαλεία ενορχήστρωσης όπως το Apache Airflow ή το Prefect για να αυτοματοποιείτε και να προγραμματίζετε τις ροές εργασίας ML. Η ροή εργασίας περιλαμβάνει προεπεξεργασία δεδομένων, εκπαίδευση μοντέλων, αξιολόγηση και πολλά άλλα, διασφαλίζοντας μια απρόσκοπτη και αποτελεσματική διοχέτευση από τα δεδομένα στην ανάπτυξη.

Αυτά τα εργαλεία κάνουν κάθε βήμα στη ροή ML να είναι αρθρωτό και επαναχρησιμοποιήσιμο σε διαφορετικά έργα για εξοικονόμηση χρόνου και μείωση των σφαλμάτων.

Μάθετε για την 5 Εναλλακτικές λύσεις ροής αέρα για ενορχήστρωση δεδομένων που είναι φιλικά προς τον χρήστη και διαθέτουν σύγχρονα χαρακτηριστικά. Επίσης, ελέγξτε το Prefect for Machine Learning Workflows σεμινάριο για να δημιουργήσετε και να εκτελέσετε την πρώτη σας διοχέτευση ML. 

Ενσωματώστε τις πρακτικές συνεχούς ενοποίησης και συνεχούς ανάπτυξης (CI/CD) στις ροές εργασίας σας ML. Εργαλεία όπως το Jenkins, το GitLab CI και το GitHub Actions μπορούν να αυτοματοποιήσουν τη δοκιμή και την ανάπτυξη μοντέλων ML, διασφαλίζοντας την αποτελεσματική και ασφαλή εφαρμογή των αλλαγών. Θα μάθετε να ενσωματώνετε αυτοματοποιημένες δοκιμές των δεδομένων, του μοντέλου και του κώδικά σας για την έγκαιρη αντιμετώπιση προβλημάτων και τη διατήρηση προτύπων υψηλής ποιότητας.

Μάθετε πώς να αυτοματοποιείτε την εκπαίδευση, την αξιολόγηση, την έκδοση και την ανάπτυξη μοντέλων χρησιμοποιώντας το GitHub Actions ακολουθώντας Ένας οδηγός αρχαρίων για CI/CD για Μηχανική Μάθηση.

Η εξυπηρέτηση μοντέλων είναι μια κρίσιμη πτυχή της αποτελεσματικής χρήσης μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε περιβάλλοντα παραγωγής. Χρησιμοποιώντας πλαίσια εξυπηρέτησης μοντέλων όπως το BentoML, το Kubeflow, το Ray Serve ή το TFServing, μπορείτε να αναπτύξετε αποτελεσματικά τα μοντέλα σας ως microservices, καθιστώντας τα προσβάσιμα και επεκτάσιμα σε πολλές εφαρμογές και υπηρεσίες. Αυτά τα πλαίσια παρέχουν έναν απρόσκοπτο τρόπο δοκιμής τοπικών συμπερασμάτων μοντέλων και προσφέρουν δυνατότητες για την ασφαλή και αποτελεσματική ανάπτυξη μοντέλων στην παραγωγή.

Μάθετε για το Κορυφαία 7 Εργαλεία Ανάπτυξης και Εξυπηρέτησης Μοντέλων που χρησιμοποιούνται από κορυφαίες εταιρείες για την απλοποίηση και την αυτοματοποίηση της διαδικασίας ανάπτυξης μοντέλων. 

Στο έκτο βήμα, θα μάθετε πώς να εφαρμόζετε παρακολούθηση για να παρακολουθείτε την απόδοση του μοντέλου σας και να εντοπίζετε τυχόν αλλαγές στα δεδομένα σας με την πάροδο του χρόνου. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε εργαλεία όπως το Evidently, το Fiddler ή ακόμα και να γράψετε προσαρμοσμένο κώδικα για παρακολούθηση και ειδοποίηση σε πραγματικό χρόνο. Χρησιμοποιώντας ένα πλαίσιο παρακολούθησης, μπορείτε να δημιουργήσετε έναν πλήρως αυτοματοποιημένο αγωγό μηχανικής εκμάθησης όπου οποιαδήποτε σημαντική μείωση στην απόδοση του μοντέλου θα ενεργοποιήσει τον αγωγό CI/CD. Αυτό θα έχει ως αποτέλεσμα την εκ νέου εκπαίδευση του μοντέλου στο πιο πρόσφατο σύνολο δεδομένων και τελικά την ανάπτυξη του πιο πρόσφατου μοντέλου στην παραγωγή.

Εάν θέλετε να μάθετε για τα σημαντικά εργαλεία που χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία, τη συντήρηση και την εκτέλεση της ροής εργασίας ML από άκρο σε άκρο, θα πρέπει να δείτε τη λίστα των 25 κορυφαία εργαλεία MLOps που πρέπει να γνωρίζετε το 2024.

Στο τελευταίο βήμα αυτού του μαθήματος, θα έχετε την ευκαιρία να δημιουργήσετε ένα έργο μηχανικής μάθησης από άκρο σε άκρο χρησιμοποιώντας όλα όσα έχετε μάθει μέχρι τώρα. Αυτό το έργο θα περιλαμβάνει τα ακόλουθα βήματα:

1. Επιλέξτε ένα σύνολο δεδομένων που σας ενδιαφέρει.
2. Εκπαιδεύστε ένα μοντέλο στο επιλεγμένο σύνολο δεδομένων και παρακολουθήστε τα πειράματά σας.
3. Δημιουργήστε ένα μοντέλο εκπαίδευσης και αυτοματοποιήστε το χρησιμοποιώντας το GitHub Actions.
4. Αναπτύξτε το μοντέλο είτε σε παρτίδα, υπηρεσία web ή ροή.
5. Παρακολουθήστε την απόδοση του μοντέλου σας και ακολουθήστε τις βέλτιστες πρακτικές.

Προσθέστε σελιδοδείκτη στη σελίδα: 10 αποθετήρια GitHub για να κυριαρχήσετε τα MLO. Χρησιμοποιήστε το για να μάθετε για τα πιο πρόσφατα εργαλεία, οδηγούς, σεμινάρια, έργα και δωρεάν μαθήματα για να μάθετε τα πάντα για τα MLOps.

Μπορείτε να εγγραφείτε σε ένα Μηχανική MLOps μάθημα που καλύπτει και τα επτά βήματα λεπτομερώς και σας βοηθά να αποκτήσετε την απαραίτητη εμπειρία για την εκπαίδευση, την παρακολούθηση, την ανάπτυξη και την παρακολούθηση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης στην παραγωγή. 

Σε αυτόν τον οδηγό, μάθαμε για τα επτά απαραίτητα βήματα για να γίνετε ειδικός μηχανικός MLOps. Μάθαμε για τα εργαλεία, τις έννοιες και τις διαδικασίες που απαιτούνται για τους μηχανικούς για την αυτοματοποίηση και τον εξορθολογισμό της διαδικασίας εκπαίδευσης, αξιολόγησης, έκδοσης, ανάπτυξης και παρακολούθησης μοντέλων στο cloud.
 
 

Αμπίντ Αλί Αουάν (@1abidaliawan) είναι πιστοποιημένος επαγγελματίας επιστήμονας δεδομένων που λατρεύει την κατασκευή μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Επί του παρόντος, εστιάζει στη δημιουργία περιεχομένου και στη σύνταξη τεχνικών ιστολογίων για τη μηχανική μάθηση και τις τεχνολογίες επιστήμης δεδομένων. Ο Abid είναι κάτοχος μεταπτυχιακού τίτλου στη διαχείριση τεχνολογίας και πτυχίου στη μηχανική τηλεπικοινωνιών. Το όραμά του είναι να δημιουργήσει ένα προϊόν τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας ένα νευρωνικό δίκτυο γραφημάτων για μαθητές που παλεύουν με ψυχικές ασθένειες.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.kdnuggets.com/7-steps-to-mastering-mlops?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-steps-to-mastering-mlops