Gambar oleh Penulis
 

Banyak perusahaan saat ini ingin memasukkan AI ke dalam alur kerja mereka, khususnya dengan menyempurnakan model bahasa besar dan menerapkannya ke produksi. Karena permintaan ini, rekayasa MLOps menjadi semakin penting. Daripada hanya mempekerjakan ilmuwan data atau insinyur pembelajaran mesin, perusahaan mencari individu yang dapat mengotomatisasi dan menyederhanakan proses pelatihan, evaluasi, pembuatan versi, penerapan, dan pemantauan model di cloud.

Dalam panduan pemula ini, kita akan fokus pada tujuh langkah penting untuk menguasai teknik MLOps, termasuk menyiapkan lingkungan, penelusuran eksperimen dan pembuatan versi, orkestrasi, integrasi berkelanjutan/pengiriman berkelanjutan (CI/CD), penyajian dan penerapan model, serta pemantauan model. . Pada langkah terakhir, kami akan membangun pipeline pembelajaran mesin end-to-end yang sepenuhnya otomatis menggunakan berbagai alat MLOps.

Untuk melatih dan mengevaluasi model pembelajaran mesin, Anda harus menyiapkan lingkungan lokal dan cloud terlebih dahulu. Hal ini melibatkan proses containerisasi pipeline, model, dan kerangka kerja machine learning menggunakan Docker. Setelah itu, Anda akan belajar menggunakan Kubernetes untuk mengotomatiskan penerapan, penskalaan, dan pengelolaan aplikasi dalam container ini. 

Pada akhir langkah pertama, Anda akan terbiasa dengan platform Cloud pilihan Anda (seperti AWS, Google Cloud, atau Azure) dan mempelajari cara menggunakan Terraform untuk infrastruktur sebagai kode guna mengotomatiskan penyiapan infrastruktur cloud Anda. 

Catatan: Penting bagi Anda untuk memiliki pemahaman dasar tentang Docker, Git, dan pemahaman tentang alat baris perintah. Namun, jika Anda memiliki latar belakang rekayasa perangkat lunak, Anda mungkin dapat melewati bagian ini.

Anda akan belajar menggunakan MLflow untuk melacak eksperimen pembelajaran mesin, DVC untuk pembuatan versi model dan data, dan Git untuk pembuatan versi kode. MLflow dapat digunakan untuk mencatat parameter, file keluaran, manajemen model, dan server. 

Praktik-praktik ini penting untuk mempertahankan alur kerja ML yang terdokumentasi dengan baik, dapat diaudit, dan terukur, yang pada akhirnya berkontribusi terhadap keberhasilan dan efisiensi proyek ML.

Check out 7 Alat Terbaik untuk Pelacakan Eksperimen Pembelajaran Mesin dan pilih salah satu yang paling sesuai dengan alur kerja Anda. 

Pada langkah ketiga, Anda akan belajar menggunakan alat orkestrasi seperti Apache Airflow atau Prefect untuk mengotomatisasi dan menjadwalkan alur kerja ML. Alur kerjanya mencakup prapemrosesan data, pelatihan model, evaluasi, dan banyak lagi, memastikan alur yang lancar dan efisien dari data hingga penerapan.

Alat-alat ini menjadikan setiap langkah dalam alur ML bersifat modular dan dapat digunakan kembali di berbagai proyek untuk menghemat waktu dan mengurangi kesalahan.

Pelajari tentang 5 Alternatif Aliran Udara untuk Orkestrasi Data yang ramah pengguna dan hadir dengan fitur-fitur modern. Juga, periksa Prefek untuk Alur Kerja Machine Learning tutorial untuk membangun dan menjalankan pipeline ML pertama Anda. 

Integrasikan praktik Continuous Integration dan Continuous Deployment (CI/CD) ke dalam alur kerja ML Anda. Alat seperti Jenkins, GitLab CI, dan GitHub Actions dapat mengotomatiskan pengujian dan penerapan model ML, memastikan bahwa perubahan diterapkan secara efisien dan aman. Anda akan belajar Menggabungkan pengujian otomatis atas data, model, dan kode Anda untuk mengetahui masalah sejak dini dan mempertahankan standar kualitas tinggi.

Pelajari cara mengotomatiskan pelatihan model, evaluasi, pembuatan versi, dan penerapan menggunakan Tindakan GitHub dengan mengikuti Panduan Pemula tentang CI/CD untuk Pembelajaran Mesin.

Penyajian model adalah aspek penting dalam memanfaatkan model pembelajaran mesin secara efektif di lingkungan produksi. Dengan menggunakan kerangka penyajian model seperti BentoML, Kubeflow, Ray Serve, atau TFServing, Anda dapat menerapkan model Anda sebagai layanan mikro secara efisien, menjadikannya dapat diakses dan diskalakan di berbagai aplikasi dan layanan. Kerangka kerja ini memberikan cara yang mudah untuk menguji inferensi model secara lokal dan menawarkan fitur bagi Anda untuk menerapkan model dalam produksi dengan aman dan efisien.

Pelajari tentang 7 Alat Penerapan dan Penyajian Model Teratas yang digunakan oleh perusahaan-perusahaan terkemuka untuk menyederhanakan dan mengotomatiskan proses penerapan model. 

Pada langkah keenam, Anda akan mempelajari cara menerapkan pemantauan untuk melacak performa model Anda dan mendeteksi perubahan apa pun pada data Anda dari waktu ke waktu. Anda dapat menggunakan alat seperti Evidently, Fiddler, atau bahkan menulis kode khusus untuk pemantauan dan peringatan secara real-time. Dengan menggunakan kerangka pemantauan, Anda dapat membangun alur pembelajaran mesin yang sepenuhnya otomatis di mana setiap penurunan kinerja model yang signifikan akan memicu alur CI/CD. Hal ini akan mengakibatkan pelatihan ulang model pada kumpulan data terbaru dan pada akhirnya menerapkan model terbaru ke produksi.

Jika Anda ingin mempelajari tentang alat penting yang digunakan untuk membangun, memelihara, dan menjalankan alur kerja ML end-to-end, Anda harus memeriksa daftarnya. 25 alat MLOps teratas yang perlu Anda ketahui pada tahun 2024.

Pada langkah terakhir kursus ini, Anda akan memiliki kesempatan untuk membuat proyek pembelajaran mesin end-to-end menggunakan semua yang telah Anda pelajari sejauh ini. Proyek ini akan melibatkan langkah-langkah berikut:

1. Pilih kumpulan data yang Anda minati.
2. Latih model pada kumpulan data yang dipilih dan lacak eksperimen Anda.
3. Buat alur pelatihan model dan otomatisasi menggunakan GitHub Actions.
4. Terapkan model baik dalam batch, layanan web, atau streaming.
5. Pantau kinerja model Anda dan ikuti praktik terbaik.

Tandai halaman: 10 Repositori GitHub untuk menguasai MLOps. Gunakan untuk mempelajari alat terbaru, panduan, tutorial, proyek, dan kursus gratis untuk mempelajari segala sesuatu tentang MLOps.

Anda dapat mendaftar di sebuah Rekayasa MLOps kursus yang mencakup ketujuh langkah secara mendetail dan membantu Anda memperoleh pengalaman yang diperlukan untuk melatih, melacak, menerapkan, dan memantau model pembelajaran mesin dalam produksi. 

Dalam panduan ini, kami telah mempelajari tentang tujuh langkah penting bagi Anda untuk menjadi insinyur MLOps yang ahli. Kami telah mempelajari tentang alat, konsep, dan proses yang diperlukan bagi para insinyur untuk mengotomatisasi dan menyederhanakan proses pelatihan, evaluasi, pembuatan versi, penerapan, dan pemantauan model di cloud.
 
 

Abi Ali Awan (@1abidaliawan) adalah seorang ilmuwan data profesional bersertifikat yang suka membuat model pembelajaran mesin. Saat ini, dia fokus pada pembuatan konten dan penulisan blog teknis tentang pembelajaran mesin dan teknologi ilmu data. Abid menyandang gelar Magister Manajemen Teknologi dan Sarjana Teknik Telekomunikasi. Visinya adalah membangun produk AI menggunakan jaringan saraf grafik untuk siswa yang berjuang dengan penyakit mental.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.kdnuggets.com/7-steps-to-mastering-mlops?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-steps-to-mastering-mlops