Afbeelding door auteur
 

Veel bedrijven willen tegenwoordig AI in hun workflow opnemen, met name door grote taalmodellen te verfijnen en in productie te nemen. Door deze vraag is MLOps-engineering steeds belangrijker geworden. In plaats van alleen datawetenschappers of machine learning-ingenieurs in dienst te nemen, zijn bedrijven op zoek naar individuen die het proces van training, evaluatie, versiebeheer, implementatie en monitoring van modellen in de cloud kunnen automatiseren en stroomlijnen.

In deze beginnershandleiding zullen we ons concentreren op de zeven essentiële stappen om MLOps-engineering onder de knie te krijgen, waaronder het opzetten van de omgeving, het traceren en versiebeheer van experimenten, orkestratie, continue integratie/continue levering (CI/CD), modelserving en -implementatie, en modelmonitoring. . In de laatste stap zullen we een volledig geautomatiseerde end-to-end machine-learning-pijplijn bouwen met behulp van verschillende MLOps-tools.

Om machine learning-modellen te trainen en evalueren, moet u eerst zowel een lokale als een cloudomgeving opzetten. Dit omvat het containeriseren van machine learning-pijplijnen, modellen en raamwerken met behulp van Docker. Daarna leert u Kubernetes te gebruiken om de implementatie, schaling en beheer van deze containerapplicaties te automatiseren. 

Aan het einde van de eerste stap raakt u vertrouwd met een cloudplatform naar keuze (zoals AWS, Google Cloud of Azure) en leert u hoe u Terraform voor infrastructuur als code kunt gebruiken om de inrichting van uw cloudinfrastructuur te automatiseren. 

Opmerking: Het is essentieel dat u basiskennis heeft van Docker, Git en bekend bent met opdrachtregelprogramma's. Als u echter een achtergrond in software-engineering heeft, kunt u dit onderdeel mogelijk overslaan.

Je leert MLflow gebruiken voor het volgen van machine learning-experimenten, DVC voor model- en dataversiebeheer, en Git voor codeversiebeheer. MLflow kan worden gebruikt voor het loggen van parameters, uitvoerbestanden, modelbeheer en servering. 

Deze praktijken zijn essentieel voor het onderhouden van een goed gedocumenteerde, controleerbare en schaalbare ML-workflow, en dragen uiteindelijk bij aan het succes en de efficiëntie van ML-projecten.

Check out de 7 beste tools voor het volgen van machine learning-experimenten en kies er een die het beste bij uw workflow past. 

In de derde stap leert u orkestratietools zoals Apache Airflow of Prefect gebruiken om de ML-workflows te automatiseren en plannen. De workflow omvat gegevensvoorverwerking, modeltraining, evaluatie en meer, waardoor een naadloze en efficiënte pijplijn van gegevens naar implementatie wordt gegarandeerd.

Deze tools zorgen ervoor dat elke stap in de ML-stroom modulair en herbruikbaar is in verschillende projecten om tijd te besparen en fouten te verminderen.

Meer informatie over 5 luchtstroomalternatieven voor data-orkestratie die gebruiksvriendelijk zijn en voorzien zijn van moderne functies. Bekijk ook eens de Perfect voor machine learning-workflows tutorial om uw eerste ML-pijplijn te bouwen en uit te voeren. 

Integreer Continuous Integration en Continuous Deployment (CI/CD)-praktijken in uw ML-workflows. Tools als Jenkins, GitLab CI en GitHub Actions kunnen het testen en implementeren van ML-modellen automatiseren, waardoor wijzigingen efficiënt en veilig worden uitgerold. U leert hoe u geautomatiseerd testen van uw gegevens, model en code kunt integreren om problemen vroegtijdig op te sporen en hoge kwaliteitsnormen te handhaven.

Leer hoe u modeltraining, evaluatie, versiebeheer en implementatie kunt automatiseren met behulp van GitHub Actions door de volgende te volgen: Een beginnershandleiding voor CI/CD voor machinaal leren.

Modelserving is een cruciaal aspect van het effectief gebruik van machine learning-modellen in productieomgevingen. Door modelserving-frameworks zoals BentoML, Kubeflow, Ray Serve of TFServing te gebruiken, kunt u uw modellen efficiënt inzetten als microservices, waardoor ze toegankelijk en schaalbaar worden voor meerdere applicaties en services. Deze raamwerken bieden een naadloze manier om modelinferentie lokaal te testen en bieden functies waarmee u modellen veilig en efficiënt in productie kunt implementeren.

Meer informatie over de Top 7 tools voor implementatie en presentatie van modellen die door topbedrijven worden gebruikt om het modelimplementatieproces te vereenvoudigen en te automatiseren. 

In de zesde stap leert u hoe u monitoring implementeert om de prestaties van uw model bij te houden en eventuele wijzigingen in uw gegevens in de loop van de tijd te detecteren. U kunt tools als Evidently en Fiddler gebruiken of zelfs aangepaste code schrijven voor realtime monitoring en waarschuwingen. Door een monitoringframework te gebruiken, kunt u een volledig geautomatiseerde machine learning-pijplijn bouwen, waarbij elke significante afname van de modelprestaties de CI/CD-pijplijn zal activeren. Dit zal resulteren in het opnieuw trainen van het model op basis van de nieuwste dataset en uiteindelijk het implementeren van het nieuwste model in productie.

Als u meer wilt weten over de belangrijke tools die worden gebruikt voor het bouwen, onderhouden en uitvoeren van de end-to-end ML-workflow, bekijk dan de lijst met de top 25 MLOps-tools die u moet kennen in 2024.

In de laatste stap van deze cursus krijgt u de mogelijkheid om een ​​end-to-end machine learning-project op te bouwen met behulp van alles wat u tot nu toe heeft geleerd. Dit project zal de volgende stappen omvatten:

1. Selecteer een dataset die u interesseert.
2. Train een model op de gekozen dataset en volg uw experimenten.
3. Maak een modeltrainingspijplijn en automatiseer deze met GitHub Actions.
4. Implementeer het model in batch, webservice of streaming.
5. Bewaak de prestaties van uw model en volg best practices.

Maak een bladwijzer van de pagina: 10 GitHub-opslagplaatsen om MLOps onder de knie te krijgen. Gebruik het om meer te weten te komen over de nieuwste tools, handleidingen, tutorials, projecten en gratis cursussen om alles over MLOps te leren.

U kunt zich inschrijven voor een MLOps-techniek cursus die alle zeven stappen in detail behandelt en u helpt de nodige ervaring op te doen voor het trainen, volgen, implementeren en monitoren van machine learning-modellen in productie. 

In deze handleiding hebben we de zeven stappen besproken die u nodig heeft om een ​​deskundige MLOps-ingenieur te worden. We hebben geleerd over de tools, concepten en processen die ingenieurs nodig hebben om het proces van training, evaluatie, versiebeheer, implementatie en monitoring van modellen in de cloud te automatiseren en te stroomlijnen.
 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) is een gecertificeerde datawetenschapper die graag machine learning-modellen bouwt. Momenteel richt hij zich op het creëren van content en het schrijven van technische blogs over machine learning en data science-technologieën. Abid heeft een masterdiploma in technologiemanagement en een bachelordiploma in telecommunicatietechniek. Zijn visie is om een ​​AI-product te bouwen met behulp van een grafisch neuraal netwerk voor studenten die worstelen met een psychische aandoening.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.kdnuggets.com/7-steps-to-mastering-mlops?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-steps-to-mastering-mlops