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今日、多くの企業は、特に大規模な言語モデルを微調整して本番環境に展開することによって、AI をワークフローに組み込むことを望んでいます。この需要により、MLOps エンジニアリングの重要性がますます高まっています。企業は、データ サイエンティストや機械学習エンジニアだけを雇用するのではなく、クラウドでのモデルのトレーニング、評価、バージョン管理、デプロイ、監視のプロセスを自動化および合理化できる人材を求めています。

この初心者ガイドでは、環境のセットアップ、実験のトレースとバージョン管理、オーケストレーション、継続的インテグレーション/継続的デリバリー (CI/CD)、モデルの提供とデプロイメント、モデルのモニタリングを含む、MLOps エンジニアリングをマスターするための 7 つの重要なステップに焦点を当てます。 。最後のステップでは、さまざまな MLOps ツールを使用して、完全に自動化されたエンドツーエンドの機械学習パイプラインを構築します。

機械学習モデルをトレーニングして評価するには、まずローカル環境とクラウド環境の両方をセットアップする必要があります。これには、Docker を使用した機械学習パイプライン、モデル、フレームワークのコンテナ化が含まれます。その後、Kubernetes を使用して、これらのコンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、スケーリング、管理を自動化する方法を学びます。 

最初のステップが終わるまでに、選択したクラウド プラットフォーム (AWS、Google Cloud、Azure など) に慣れ、コードとしてのインフラストラクチャに Terraform を使用してクラウド インフラストラクチャのセットアップを自動化する方法を学ぶことができます。 

注： Docker、Git の基本を理解し、コマンド ライン ツールに精通していることが重要です。ただし、ソフトウェア エンジニアリングのバックグラウンドがある場合は、この部分をスキップできる可能性があります。

機械学習実験の追跡には MLflow、モデルとデータのバージョン管理には DVC、コードのバージョン管理には Git を使用する方法を学びます。 MLflow は、パラメーター、出力ファイル、モデル管理、サーバーのログ記録に使用できます。 

これらの実践は、十分に文書化され、監査可能でスケーラブルな ML ワークフローを維持するために不可欠であり、最終的には ML プロジェクトの成功と効率に貢献します。

チェックアウトします 機械学習実験の追跡に最適な 7 つのツール ワークフローに最適なものを選択してください。 

3 番目のステップでは、Apache Airflow や Prefect などのオーケストレーション ツールを使用して、ML ワークフローを自動化し、スケジュールする方法を学びます。ワークフローにはデータの前処理、モデルのトレーニング、評価などが含まれており、データから展開までのシームレスで効率的なパイプラインが保証されます。

これらのツールを使用すると、ML フローの各ステップがモジュール化され、さまざまなプロジェクト間で再利用できるようになり、時間を節約し、エラーを減らすことができます。

について学ぶ データ オーケストレーションのための 5 つのエアフロー代替手段 ユーザーフレンドリーで最新の機能が備わっています。また、以下もチェックしてください 機械学習ワークフローの責任者 最初の ML パイプラインを構築して実行するためのチュートリアル。 

継続的インテグレーションと継続的デプロイ (CI/CD) の実践を ML ワークフローに統合します。 Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions などのツールを使用すると、ML モデルのテストとデプロイを自動化し、変更を効率的かつ安全にロールアウトできます。データ、モデル、コードの自動テストを組み込んで問題を早期に発見し、高品質の基準を維持する方法を学びます。

次の手順に従って、GitHub Actions を使用してモデルのトレーニング、評価、バージョン管理、デプロイメントを自動化する方法を学びます。 機械学習のための CI/CD の初心者ガイド.

モデルの提供は、実稼働環境で機械学習モデルを効果的に利用するための重要な側面です。 BentoML、Kubeflow、Ray Serve、TFServing などのモデル サービング フレームワークを採用することで、モデルをマイクロサービスとして効率的にデプロイし、複数のアプリケーションやサービスにわたってモデルにアクセスし、スケーラブルにすることができます。これらのフレームワークは、モデル推論をローカルでテストするシームレスな方法を提供し、実稼働環境にモデルを安全かつ効率的にデプロイするための機能を提供します。

そのことについて学ぶ 上位 7 つのモデル展開および提供ツール これは、モデル展開プロセスを簡素化および自動化するためにトップ企業によって使用されています。 

6 番目のステップでは、モデルのパフォーマンスを追跡し、時間の経過に伴うデータの変化を検出するための監視を実装する方法を学びます。 Evidently、Fiddler などのツールを使用したり、リアルタイムの監視やアラートを行うためのカスタム コードを作成したりすることもできます。モニタリング フレームワークを使用すると、モデルのパフォーマンスが大幅に低下すると CI/CD パイプラインがトリガーされる、完全に自動化された機械学習パイプラインを構築できます。これにより、最新のデータセットでモデルが再トレーニングされ、最終的には最新のモデルが本番環境にデプロイされます。

エンドツーエンドの ML ワークフローの構築、保守、実行に使用される重要なツールについて知りたい場合は、次のリストを確認してください。 25 年に知っておくべき MLOps ツール トップ 2024.

このコースの最後のステップでは、これまでに学んだすべてを使用してエンドツーエンドの機械学習プロジェクトを構築する機会があります。このプロジェクトには次の手順が含まれます。

1. 興味のあるデータセットを選択してください。
2. 選択したデータセットでモデルをトレーニングし、実験を追跡します。
3. モデル トレーニング パイプラインを作成し、GitHub Actions を使用して自動化します。
4. モデルをバッチ、Web サービス、またはストリーミングでデプロイします。
5. モデルのパフォーマンスを監視し、ベスト プラクティスに従ってください。

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に登録できます。 MLOps エンジニアリング このコースでは、7 つのステップすべてを詳細にカバーし、実稼働環境で機械学習モデルをトレーニング、追跡、デプロイ、監視するために必要な経験を積むのに役立ちます。 

このガイドでは、エキスパートの MLOps エンジニアになるために必要な 7 つのステップについて学びました。私たちは、エンジニアがクラウドでのモデルのトレーニング、評価、バージョン管理、デプロイ、監視のプロセスを自動化および合理化するために必要なツール、概念、プロセスについて学びました。
 
 

アビッド・アリ・アワン (@ 1abidaliawan) は、機械学習モデルの構築を愛する認定データ サイエンティストのプロフェッショナルです。現在はコンテンツ制作に注力し、機械学習やデータサイエンス技術に関する技術ブログを執筆している。アビッドは、テクノロジー管理の修士号と電気通信工学の学士号を取得しています。彼のビジョンは、精神疾患に苦しむ学生のためにグラフ ニューラル ネットワークを使用して AI 製品を構築することです。

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• 情報源： https://www.kdnuggets.com/7-steps-to-mastering-mlops?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-steps-to-mastering-mlops