Kuva tekijältä
 

Monet yritykset haluavat nykyään sisällyttää tekoälyn työnkulkuunsa, erityisesti hienosäätämällä suuria kielimalleja ja ottamalla ne käyttöön tuotantoon. Tämän kysynnän vuoksi MLOps-suunnittelusta on tullut yhä tärkeämpää. Sen sijaan, että palkkaisivat vain datatieteilijöitä tai koneoppimisinsinöörejä, yritykset etsivät henkilöitä, jotka voivat automatisoida ja virtaviivaistaa pilvimallien koulutus-, arviointi-, versiointi-, käyttöönotto- ja seurantaprosessit.

Tässä aloittelijan oppaassa keskitymme MLOps-tekniikan hallitsemisen seitsemään olennaiseen vaiheeseen, mukaan lukien ympäristön määrittäminen, kokeiden jäljitys ja versiointi, orkestrointi, jatkuva integrointi/jatkuva toimitus (CI/CD), mallin käyttö ja käyttöönotto sekä mallin valvonta. . Viimeisessä vaiheessa rakennamme täysin automatisoidun päästä päähän -koneoppimisputkiston käyttämällä erilaisia ​​MLOps-työkaluja.

Koneoppimismallien kouluttamiseksi ja arvioimiseksi sinun on ensin määritettävä sekä paikallinen että pilviympäristö. Tämä sisältää koneoppimisputkien, -mallien ja -kehysten kontinoinnin Dockerin avulla. Tämän jälkeen opit käyttämään Kubernetesia näiden konttisovellusten käyttöönoton, skaalauksen ja hallinnan automatisoimiseen. 

Ensimmäisen vaiheen loppuun mennessä tutustut valitsemaasi pilvialustaan ​​(kuten AWS, Google Cloud tai Azure) ja opit käyttämään Terraformia infrastruktuurille koodina pilviinfrastruktuurisi asennuksen automatisoimiseksi. 

Huomautus: On tärkeää, että sinulla on perustiedot Dockerista, Gitistä ja perehdytät komentorivityökaluihin. Jos sinulla on ohjelmistosuunnittelun tausta, voit ehkä ohittaa tämän osan.

Opit käyttämään MLflow:ta koneoppimiskokeilujen seurantaan, DVC:tä mallien ja datan versiointiin ja Gitiä koodin versiointiin. MLflow:ta voidaan käyttää parametrien kirjaamiseen, tulostiedostoihin, mallien hallintaan ja palvelimeen. 

Nämä käytännöt ovat välttämättömiä hyvin dokumentoidun, tarkastettavan ja skaalautuvan ML-työnkulun ylläpitämiseksi, mikä viime kädessä edistää ML-projektien menestystä ja tehokkuutta.

Tutustu 7 parasta työkalua koneoppimiskokeilujen seurantaan ja valitse työkulkuusi parhaiten sopiva. 

Kolmannessa vaiheessa opit käyttämään orkestrointityökaluja, kuten Apache Airflow tai Prefect, automatisoidaksesi ja ajoittaaksesi ML-työnkulkuja. Työnkulku sisältää tietojen esikäsittelyn, mallikoulutuksen, arvioinnin ja paljon muuta, mikä varmistaa saumattoman ja tehokkaan prosessin tiedoista käyttöönottoon.

Nämä työkalut tekevät ML-virran jokaisesta vaiheesta modulaarisen ja uudelleenkäytettävän eri projekteissa ajan säästämiseksi ja virheiden vähentämiseksi.

Lisätietoja 5 Airflow vaihtoehtoja tiedon orkestrointiin jotka ovat käyttäjäystävällisiä ja niissä on modernit ominaisuudet. Tutustu myös Prefekti koneoppimisen työnkulkuihin opetusohjelma ensimmäisen ML-putkilinjasi rakentamiseen ja suorittamiseen. 

Integroi CI/CD (Continuous Integration and Continuous Deployment) -käytännöt ML-työnkulkuihisi. Jenkinsin, GitLab CI:n ja GitHub Actionsin kaltaiset työkalut voivat automatisoida ML-mallien testauksen ja käyttöönoton ja varmistaa, että muutokset otetaan käyttöön tehokkaasti ja turvallisesti. Opit sisällyttämään tietosi, mallisi ja koodisi automaattisen testauksen havaitaksesi ongelmat ajoissa ja ylläpitääksesi korkeat laatustandardit.

Opi automatisoimaan mallin koulutus, arviointi, versiointi ja käyttöönotto GitHub Actionsin avulla seuraamalla Aloitusopas koneoppimisen CI/CD:lle.

Mallin tarjoaminen on kriittinen osa koneoppimismallien tehokasta hyödyntämistä tuotantoympäristöissä. Käyttämällä mallinpalvelukehyksiä, kuten BentoML, Kubeflow, Ray Serve tai TFServing, voit ottaa mallisi käyttöön tehokkaasti mikropalveluina, jolloin ne ovat käytettävissä ja skaalattavissa useissa sovelluksissa ja palveluissa. Nämä puitteet tarjoavat saumattoman tavan testata mallipäätelmiä paikallisesti ja tarjoavat ominaisuuksia, joiden avulla voit ottaa mallien turvallisesti ja tehokkaasti käyttöön tuotannossa.

Lisätietoja 7 parasta mallin käyttöönotto- ja käyttötyökalua joita huippuyritykset käyttävät mallin käyttöönottoprosessin yksinkertaistamiseksi ja automatisoimiseksi. 

Kuudennessa vaiheessa opit ottamaan käyttöön valvonnan, jotta voit seurata mallisi suorituskykyä ja havaita tiedoissasi ajan mittaan tapahtuvat muutokset. Voit käyttää työkaluja, kuten Evidently, Fiddler, tai jopa kirjoittaa mukautettua koodia reaaliaikaiseen seurantaan ja hälytykseen. Valvontakehyksen avulla voit rakentaa täysin automatisoidun koneoppimisputkiston, jossa mikä tahansa merkittävä mallin suorituskyvyn heikkeneminen käynnistää CI/CD-putkilinjan. Tämä johtaa siihen, että malli opetetaan uudelleen uusimpaan tietosarjaan ja lopulta otetaan uusin malli käyttöön tuotantoon.

Jos haluat oppia tärkeistä työkaluista, joita käytetään päästä-päähän ML-työnkulun rakentamiseen, ylläpitoon ja suorittamiseen, sinun kannattaa tutustua luetteloon 25 parasta MLOps-työkalua, jotka sinun tulee tietää vuonna 2024.

Tämän kurssin viimeisessä vaiheessa sinulla on mahdollisuus rakentaa kokonaisvaltainen koneoppimisprojekti käyttämällä kaikkea tähän mennessä oppimaasi. Tämä projekti sisältää seuraavat vaiheet:

1. Valitse sinua kiinnostava tietojoukko.
2. Kouluta malli valitulle tietojoukolle ja seuraa kokeitasi.
3. Luo mallikoulutusputki ja automatisoi se GitHub Actionsin avulla.
4. Ota malli käyttöön joko erässä, verkkopalvelussa tai suoratoistona.
5. Seuraa mallisi suorituskykyä ja noudata parhaita käytäntöjä.

Merkitse sivu kirjanmerkkeihin: 10 GitHub-arkistoa MLO:iden hallitsemiseen. Käytä sitä oppiaksesi uusimmista työkaluista, oppaista, opetusohjelmista, projekteista ja ilmaisista kursseista oppiaksesi kaiken MLOpsista.

Voit ilmoittautua ryhmään MLOps Engineering kurssi, joka kattaa kaikki seitsemän vaihetta yksityiskohtaisesti ja auttaa sinua saamaan tarvittavan kokemuksen koneoppimismallien kouluttamiseen, seurantaan, käyttöönottoon ja seurantaan tuotannossa. 

Tässä oppaassa olemme oppineet seitsemästä välttämättömästä vaiheesta, jotta sinusta tulee asiantuntija MLOps-insinööri. Olemme oppineet työkaluista, käsitteistä ja prosesseista, joita insinöörit tarvitsevat pilvimallien koulutus-, arviointi-, versiointi-, käyttöönotto- ja seurantaprosessien automatisoimiseksi ja virtaviivaistamiseksi.
 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) on sertifioitu datatieteilijä, joka rakastaa koneoppimismallien rakentamista. Tällä hetkellä hän keskittyy sisällöntuotantoon ja kirjoittaa teknisiä blogeja koneoppimisesta ja datatieteen teknologioista. Abid on koulutukseltaan teknologiajohtamisen maisteri ja tietoliikennetekniikan kandidaatin tutkinto. Hänen visionsa on rakentaa tekoälytuote graafisen hermoverkon avulla opiskelijoille, jotka kamppailevat mielenterveysongelmista.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.kdnuggets.com/7-steps-to-mastering-mlops?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-steps-to-mastering-mlops