ചിത്രം രചയിതാവ്
ഇന്ന് പല കമ്പനികളും അവരുടെ വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ AI ഉൾപ്പെടുത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ മികച്ച രീതിയിൽ ട്യൂൺ ചെയ്ത് നിർമ്മാണത്തിലേക്ക് വിന്യസിച്ചുകൊണ്ട്. ഈ ആവശ്യം കാരണം MLOps എഞ്ചിനീയറിംഗിന് കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമുണ്ട്. വെറും ഡാറ്റാ സയൻ്റിസ്റ്റുകളെയോ മെഷീൻ ലേണിംഗ് എഞ്ചിനീയർമാരെയോ നിയമിക്കുന്നതിനുപകരം, ക്ലൗഡിലെ മോഡലുകൾ പരിശീലനം, മൂല്യനിർണ്ണയം, പതിപ്പ്, വിന്യസിക്കൽ, നിരീക്ഷിക്കൽ എന്നിവ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനും കാര്യക്ഷമമാക്കാനും കഴിയുന്ന വ്യക്തികളെയാണ് കമ്പനികൾ അന്വേഷിക്കുന്നത്.
ഈ തുടക്കക്കാരുടെ ഗൈഡിൽ, പരിസ്ഥിതി സജ്ജീകരണം, പരീക്ഷണം കണ്ടെത്തലും പതിപ്പും, ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ, തുടർച്ചയായ സംയോജനം/തുടർച്ചയുള്ള ഡെലിവറി (CI/CD), മോഡൽ സേവനവും വിന്യാസവും, മോഡൽ മോണിറ്ററിംഗ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ MLOps എഞ്ചിനീയറിംഗ് മാസ്റ്റേഴ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഏഴ് അവശ്യ ഘട്ടങ്ങളിൽ ഞങ്ങൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും. . അവസാന ഘട്ടത്തിൽ, വിവിധ MLOps ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ പൂർണ്ണമായും ഓട്ടോമേറ്റഡ് എൻഡ്-ടു-എൻഡ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് പൈപ്പ്ലൈൻ നിർമ്മിക്കും.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും വിലയിരുത്തുന്നതിനും, നിങ്ങൾ ആദ്യം ഒരു പ്രാദേശികവും ക്ലൗഡ് പരിതസ്ഥിതിയും സജ്ജീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഡോക്കർ ഉപയോഗിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗ് പൈപ്പ് ലൈനുകളും മോഡലുകളും ചട്ടക്കൂടുകളും കണ്ടെയ്നറൈസ് ചെയ്യുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. അതിനുശേഷം, ഈ കണ്ടെയ്‌നറൈസ്ഡ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വിന്യാസം, സ്‌കെയിലിംഗ്, മാനേജ്മെൻ്റ് എന്നിവ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് കുബർനെറ്റസ് ഉപയോഗിക്കാൻ നിങ്ങൾ പഠിക്കും.
ആദ്യ ഘട്ടത്തിൻ്റെ അവസാനത്തോടെ, നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഒരു ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം (AWS, Google Cloud, അല്ലെങ്കിൽ Azure പോലുള്ളവ) നിങ്ങൾക്ക് പരിചിതമാകുകയും നിങ്ങളുടെ ക്ലൗഡ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിൻ്റെ സജ്ജീകരണം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള കോഡായി ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിനായി Terraform എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് മനസിലാക്കുകയും ചെയ്യും.
കുറിപ്പ്: ഡോക്കർ, ജിറ്റ്, കമാൻഡ് ലൈൻ ടൂളുകളുമായുള്ള പരിചയം എന്നിവയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് അടിസ്ഥാന ധാരണ ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, നിങ്ങൾക്ക് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗിൽ പശ്ചാത്തലമുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഈ ഭാഗം ഒഴിവാക്കാനാകും.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരീക്ഷണങ്ങൾ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിന് MLflow, മോഡലിനും ഡാറ്റ പതിപ്പിനും DVC, കോഡ് പതിപ്പിംഗിനായി Git എന്നിവ ഉപയോഗിക്കാൻ നിങ്ങൾ പഠിക്കും. ലോഗിംഗ് പാരാമീറ്ററുകൾ, ഔട്ട്പുട്ട് ഫയലുകൾ, മോഡൽ മാനേജ്മെൻ്റ്, സെർറിംഗ് എന്നിവയ്ക്കായി MLflow ഉപയോഗിക്കാം.
നന്നായി രേഖപ്പെടുത്തപ്പെട്ടതും ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാവുന്നതും അളക്കാവുന്നതുമായ ML വർക്ക്ഫ്ലോ നിലനിർത്തുന്നതിന് ഈ സമ്പ്രദായങ്ങൾ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, ആത്യന്തികമായി ML പ്രോജക്റ്റുകളുടെ വിജയത്തിനും കാര്യക്ഷമതയ്ക്കും സംഭാവന നൽകുന്നു.
പരിശോധിക്കുക മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരീക്ഷണ ട്രാക്കിംഗിനുള്ള 7 മികച്ച ഉപകരണങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോയ്‌ക്ക് അനുയോജ്യമായ ഒന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
മൂന്നാം ഘട്ടത്തിൽ, ML വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനും ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യാനും Apache Airflow അല്ലെങ്കിൽ Prefect പോലുള്ള ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ നിങ്ങൾ പഠിക്കും. വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ ഡാറ്റ പ്രീപ്രോസസിംഗ്, മോഡൽ പരിശീലനം, മൂല്യനിർണ്ണയം എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടുന്നു, ഡാറ്റ മുതൽ വിന്യാസം വരെ തടസ്സമില്ലാത്തതും കാര്യക്ഷമവുമായ പൈപ്പ്ലൈൻ ഉറപ്പാക്കുന്നു.
ഈ ടൂളുകൾ ML ഫ്ലോയിലെ ഓരോ ഘട്ടവും മോഡുലാർ ആക്കി മാറ്റുകയും സമയം ലാഭിക്കുന്നതിനും പിശകുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനുമായി വ്യത്യസ്‌ത പ്രോജക്റ്റുകളിൽ പുനരുപയോഗിക്കാവുന്നതാക്കി മാറ്റുന്നു.
കുറിച്ച് അറിയാൻ 5 ഡാറ്റ ഓർക്കസ്ട്രേഷനുള്ള എയർഫ്ലോ ഇതരമാർഗങ്ങൾ അവ ഉപയോക്തൃ സൗഹൃദവും ആധുനിക സവിശേഷതകളുമായി വരുന്നു. കൂടാതെ, പരിശോധിക്കുക മെഷീൻ ലേണിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്കുള്ള പ്രിഫെക്റ്റ് നിങ്ങളുടെ ആദ്യ ML പൈപ്പ്ലൈൻ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുമുള്ള ട്യൂട്ടോറിയൽ.
നിങ്ങളുടെ ML വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്ക് തുടർച്ചയായ ഏകീകരണവും തുടർച്ചയായ വിന്യാസവും (CI/CD) സമ്പ്രദായങ്ങൾ സമന്വയിപ്പിക്കുക. Jenkins, GitLab CI, GitHub പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾക്ക് ML മോഡലുകളുടെ പരിശോധനയും വിന്യാസവും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, മാറ്റങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായും സുരക്ഷിതമായും പുറത്തുവരുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. പ്രശ്‌നങ്ങൾ നേരത്തേ കണ്ടെത്തുന്നതിനും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള നിലവാരം പുലർത്തുന്നതിനും നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ, മോഡൽ, കോഡ് എന്നിവയുടെ സ്വയമേവയുള്ള പരിശോധന സംയോജിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾ പഠിക്കും.
GitHub പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് മോഡൽ പരിശീലനം, മൂല്യനിർണ്ണയം, പതിപ്പ്, വിന്യാസം എന്നിവ എങ്ങനെ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാമെന്ന് മനസിലാക്കുക മെഷീൻ ലേണിംഗിനുള്ള CI/CD-യിലേക്കുള്ള ഒരു തുടക്കക്കാരൻ്റെ ഗൈഡ്.
പ്രൊഡക്ഷൻ പരിതസ്ഥിതിയിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു നിർണായക വശമാണ് മോഡൽ സെർവിംഗ്. BentoML, Kubeflow, Ray Serve അല്ലെങ്കിൽ TFServing പോലുള്ള മോഡൽ സെർവിംഗ് ചട്ടക്കൂടുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് നിങ്ങളുടെ മോഡലുകളെ മൈക്രോസർവീസുകളായി കാര്യക്ഷമമായി വിന്യസിക്കാനാകും, ഒന്നിലധികം ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും സേവനങ്ങളിലും അവ ആക്‌സസ് ചെയ്യാവുന്നതും സ്കെയിൽ ചെയ്യാവുന്നതുമാക്കുന്നു. ഈ ചട്ടക്കൂടുകൾ പ്രാദേശികമായി മോഡൽ അനുമാനം പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള തടസ്സമില്ലാത്ത മാർഗം നൽകുന്നു, കൂടാതെ നിങ്ങൾക്ക് മോഡലുകൾ സുരക്ഷിതമായും കാര്യക്ഷമമായും ഉൽപ്പാദനത്തിൽ വിന്യസിക്കുന്നതിനുള്ള സവിശേഷതകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
എന്നതിനെക്കുറിച്ച് അറിയുക മികച്ച 7 മോഡൽ വിന്യാസവും സേവന ഉപകരണങ്ങളും മോഡൽ വിന്യാസ പ്രക്രിയ ലളിതമാക്കാനും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനും മുൻനിര കമ്പനികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ആറാം ഘട്ടത്തിൽ, നിങ്ങളുടെ മോഡലിൻ്റെ പ്രകടനത്തിൻ്റെ ട്രാക്ക് സൂക്ഷിക്കുന്നതിനും കാലക്രമേണ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിൽ എന്തെങ്കിലും മാറ്റങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും നിരീക്ഷണം എങ്ങനെ നടപ്പിലാക്കാമെന്ന് നിങ്ങൾ പഠിക്കും. നിങ്ങൾക്ക് എവിഡൻ്റ്ലി, ഫിഡ്‌ലർ പോലുള്ള ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കാം അല്ലെങ്കിൽ തത്സമയ നിരീക്ഷണത്തിനും അലേർട്ടിംഗിനുമായി ഇഷ്‌ടാനുസൃത കോഡ് എഴുതാനും കഴിയും. ഒരു മോണിറ്ററിംഗ് ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു പൂർണ്ണ ഓട്ടോമേറ്റഡ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് പൈപ്പ്ലൈൻ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും, അവിടെ മോഡൽ പ്രകടനത്തിൽ കാര്യമായ കുറവുണ്ടായാൽ CI/CD പൈപ്പ്ലൈനെ ട്രിഗർ ചെയ്യും. ഇത് ഏറ്റവും പുതിയ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ മോഡലിനെ വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും ഒടുവിൽ ഏറ്റവും പുതിയ മോഡൽ നിർമ്മാണത്തിലേക്ക് വിന്യസിക്കുന്നതിനും ഇടയാക്കും.
എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ML വർക്ക്ഫ്ലോ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പരിപാലിക്കുന്നതിനും നിർവ്വഹിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രധാനപ്പെട്ട ടൂളുകളെ കുറിച്ച് അറിയണമെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ലിസ്റ്റ് പരിശോധിക്കണം 25-ൽ നിങ്ങൾ അറിഞ്ഞിരിക്കേണ്ട മികച്ച 2024 MLOps ടൂളുകൾ.
ഈ കോഴ്‌സിൻ്റെ അവസാന ഘട്ടത്തിൽ, നിങ്ങൾ ഇതുവരെ പഠിച്ചതെല്ലാം ഉപയോഗിച്ച് ഒരു എൻഡ്-ടു-എൻഡ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോജക്റ്റ് നിർമ്മിക്കാനുള്ള അവസരം നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും. ഈ പദ്ധതിയിൽ ഇനിപ്പറയുന്ന ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾപ്പെടും:
- നിങ്ങൾക്ക് താൽപ്പര്യമുള്ള ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
- തിരഞ്ഞെടുത്ത ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ഒരു മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ച് നിങ്ങളുടെ പരീക്ഷണങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുക.
- ഒരു മാതൃകാ പരിശീലന പൈപ്പ്ലൈൻ സൃഷ്‌ടിച്ച് GitHub പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അത് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക.
- ബാച്ചിലോ വെബ് സേവനത്തിലോ സ്ട്രീമിംഗിലോ മോഡൽ വിന്യസിക്കുക.
- നിങ്ങളുടെ മോഡലിൻ്റെ പ്രകടനം നിരീക്ഷിക്കുകയും മികച്ച രീതികൾ പിന്തുടരുകയും ചെയ്യുക.
പേജ് ബുക്ക്മാർക്ക് ചെയ്യുക: MLOps മാസ്റ്റർ ചെയ്യാനുള്ള 10 GitHub ശേഖരണങ്ങൾ. ഏറ്റവും പുതിയ ടൂളുകൾ, ഗൈഡുകൾ, ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ, പ്രോജക്ടുകൾ, സൗജന്യ കോഴ്സുകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് അറിയാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുക, MLOps-നെ കുറിച്ച് എല്ലാം പഠിക്കുക.
നിങ്ങൾക്ക് ഒരു എൻറോൾ ചെയ്യാം MLOps എഞ്ചിനീയറിംഗ് എല്ലാ ഏഴ് ഘട്ടങ്ങളും വിശദമായി ഉൾക്കൊള്ളുന്ന കോഴ്‌സ്, ഉൽപ്പാദനത്തിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിനും വിന്യസിക്കുന്നതിനും നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും ആവശ്യമായ അനുഭവം നേടാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
ഈ ഗൈഡിൽ, നിങ്ങൾ ഒരു വിദഗ്ദ്ധ MLOps എഞ്ചിനീയർ ആകുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഏഴ് ഘട്ടങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ പഠിച്ചു. ക്ലൗഡിലെ മോഡലുകളുടെ പരിശീലനം, മൂല്യനിർണ്ണയം, പതിപ്പ്, വിന്യസിക്കൽ, നിരീക്ഷിക്കൽ എന്നിവ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിനും എൻജിനീയർമാർക്ക് ആവശ്യമായ ഉപകരണങ്ങൾ, ആശയങ്ങൾ, പ്രക്രിയകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ പഠിച്ചു.
ആബിദ് അലി അവാൻ (@1 അബദാലിയവൻ) മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന ഒരു സർട്ടിഫൈഡ് ഡാറ്റ സയൻ്റിസ്റ്റ് പ്രൊഫഷണലാണ്. നിലവിൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡാറ്റാ സയൻസ് ടെക്നോളജികൾ എന്നിവയിൽ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലും സാങ്കേതിക ബ്ലോഗുകൾ എഴുതുന്നതിലും അദ്ദേഹം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ആബിദ് ടെക്‌നോളജി മാനേജ്‌മെൻ്റിൽ ബിരുദാനന്തര ബിരുദവും ടെലികമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ എഞ്ചിനീയറിംഗിൽ ബിരുദവും നേടിയിട്ടുണ്ട്. മാനസിക രോഗങ്ങളുമായി മല്ലിടുന്ന വിദ്യാർത്ഥികൾക്കായി ഒരു ഗ്രാഫ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു AI ഉൽപ്പന്നം നിർമ്മിക്കുക എന്നതാണ് അദ്ദേഹത്തിൻ്റെ കാഴ്ചപ്പാട്.
- SEO പവർ ചെയ്ത ഉള്ളടക്കവും PR വിതരണവും. ഇന്ന് ആംപ്ലിഫൈഡ് നേടുക.
- PlatoData.Network ലംബ ജനറേറ്റീവ് Ai. സ്വയം ശാക്തീകരിക്കുക. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- PlatoAiStream. Web3 ഇന്റലിജൻസ്. വിജ്ഞാനം വർധിപ്പിച്ചു. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- പ്ലേറ്റോഇഎസ്ജി. കാർബൺ, ക്ലീൻ ടെക്, ഊർജ്ജം, പരിസ്ഥിതി, സോളാർ, മാലിന്യ സംസ്കരണം. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- പ്ലേറ്റോ ഹെൽത്ത്. ബയോടെക് ആൻഡ് ക്ലിനിക്കൽ ട്രയൽസ് ഇന്റലിജൻസ്. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- അവലംബം: https://www.kdnuggets.com/7-steps-to-mastering-mlops?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-steps-to-mastering-mlops
