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Muitas empresas hoje desejam incorporar IA em seu fluxo de trabalho, especificamente ajustando grandes modelos de linguagem e implantando-os na produção. Devido a esta demanda, a engenharia MLOps tornou-se cada vez mais importante. Em vez de contratar apenas cientistas de dados ou engenheiros de aprendizado de máquina, as empresas procuram pessoas que possam automatizar e agilizar o processo de treinamento, avaliação, controle de versão, implantação e monitoramento de modelos na nuvem.

Neste guia para iniciantes, nos concentraremos nas sete etapas essenciais para dominar a engenharia MLOps, incluindo configuração do ambiente, rastreamento e controle de versões de experimentos, orquestração, integração contínua/entrega contínua (CI/CD), serviço e implantação de modelo e monitoramento de modelo. . Na etapa final, construiremos um pipeline de aprendizado de máquina ponta a ponta totalmente automatizado usando várias ferramentas MLOps.

Para treinar e avaliar modelos de aprendizado de máquina, primeiro você precisará configurar um ambiente local e um ambiente de nuvem. Isso envolve a conteinerização de pipelines, modelos e estruturas de aprendizado de máquina usando Docker. Depois disso, você aprenderá a usar o Kubernetes para automatizar a implantação, o dimensionamento e o gerenciamento desses aplicativos em contêineres. 

Ao final da primeira etapa, você se familiarizará com uma plataforma de nuvem de sua escolha (como AWS, Google Cloud ou Azure) e aprenderá como usar o Terraform para infraestrutura como código para automatizar a configuração de sua infraestrutura de nuvem. 

Observação: É essencial que você tenha um conhecimento básico de Docker, Git e familiaridade com ferramentas de linha de comando. No entanto, se você tiver experiência em engenharia de software, poderá pular esta parte.

Você aprenderá a usar o MLflow para rastrear experimentos de aprendizado de máquina, DVC para controle de versão de modelos e dados e Git para controle de versão de código. O MLflow pode ser usado para registrar parâmetros, arquivos de saída, gerenciamento de modelo e servidor. 

Essas práticas são essenciais para manter um fluxo de trabalho de ML bem documentado, auditável e escalonável, contribuindo, em última análise, para o sucesso e a eficiência dos projetos de ML.

Confira o 7 melhores ferramentas para rastreamento de experimentos de aprendizado de máquina e escolha aquele que funciona melhor para o seu fluxo de trabalho. 

Na terceira etapa, você aprenderá a usar ferramentas de orquestração como Apache Airflow ou Prefect para automatizar e agendar fluxos de trabalho de ML. O fluxo de trabalho inclui pré-processamento de dados, treinamento de modelo, avaliação e muito mais, garantindo um pipeline contínuo e eficiente desde os dados até a implantação.

Essas ferramentas tornam cada etapa do fluxo de ML modular e reutilizável em diferentes projetos para economizar tempo e reduzir erros.

Saiba mais sobre 5 alternativas de fluxo de ar para orquestração de dados que são fáceis de usar e vêm com recursos modernos. Além disso, confira o Prefeito para fluxos de trabalho de aprendizado de máquina tutorial para criar e executar seu primeiro pipeline de ML. 

Integre práticas de integração contínua e implantação contínua (CI/CD) em seus fluxos de trabalho de ML. Ferramentas como Jenkins, GitLab CI e GitHub Actions podem automatizar o teste e a implantação de modelos de ML, garantindo que as mudanças sejam implementadas de forma eficiente e segura. Você aprenderá a incorporar testes automatizados de seus dados, modelo e código para detectar problemas antecipadamente e manter padrões de alta qualidade.

Aprenda como automatizar o treinamento, avaliação, controle de versão e implantação de modelos usando GitHub Actions seguindo o Um guia para iniciantes em CI/CD para aprendizado de máquina.

A veiculação de modelos é um aspecto crítico da utilização eficaz de modelos de aprendizado de máquina em ambientes de produção. Ao empregar estruturas de atendimento de modelos como BentoML, Kubeflow, Ray Serve ou TFServing, você pode implantar seus modelos com eficiência como microsserviços, tornando-os acessíveis e escalonáveis ​​em vários aplicativos e serviços. Essas estruturas fornecem uma maneira perfeita de testar a inferência de modelos localmente e oferecem recursos para você implantar modelos em produção com segurança e eficiência.

Aprenda sobre o Sete principais ferramentas de implantação e exibição de modelos que estão sendo usados ​​pelas principais empresas para simplificar e automatizar o processo de implantação do modelo. 

Na sexta etapa, você aprenderá como implementar o monitoramento para acompanhar o desempenho do seu modelo e detectar quaisquer alterações nos seus dados ao longo do tempo. Você pode usar ferramentas como Evidently, Fiddler ou até mesmo escrever código personalizado para monitoramento e alertas em tempo real. Ao usar uma estrutura de monitoramento, você pode criar um pipeline de aprendizado de máquina totalmente automatizado, onde qualquer diminuição significativa no desempenho do modelo acionará o pipeline de CI/CD. Isso resultará no novo treinamento do modelo no conjunto de dados mais recente e, eventualmente, na implantação do modelo mais recente na produção.

Se quiser aprender sobre as ferramentas importantes usadas para construir, manter e executar o fluxo de trabalho de ML de ponta a ponta, você deve verificar a lista de As 25 principais ferramentas MLOps que você precisa conhecer em 2024.

Na etapa final deste curso, você terá a oportunidade de construir um projeto completo de aprendizado de máquina usando tudo o que aprendeu até agora. Este projeto envolverá as seguintes etapas:

1. Selecione um conjunto de dados de seu interesse.
2. Treine um modelo no conjunto de dados escolhido e acompanhe seus experimentos.
3. Crie um pipeline de treinamento de modelo e automatize-o usando GitHub Actions.
4. Implante o modelo em lote, serviço web ou streaming.
5. Monitore o desempenho do seu modelo e siga as práticas recomendadas.

Marque a página: 10 repositórios GitHub para dominar MLOps. Use-o para aprender sobre as ferramentas, guias, tutoriais, projetos e cursos gratuitos mais recentes para aprender tudo sobre MLOps.

Você pode se inscrever em um Engenharia MLOps curso que cobre todas as sete etapas detalhadamente e ajuda você a obter a experiência necessária para treinar, rastrear, implantar e monitorar modelos de aprendizado de máquina em produção. 

Neste guia, aprendemos as sete etapas necessárias para você se tornar um engenheiro especialista em MLOps. Aprendemos sobre as ferramentas, conceitos e processos necessários para que os engenheiros automatizem e agilizem o processo de treinamento, avaliação, controle de versão, implantação e monitoramento de modelos na nuvem.
 
 

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) é um profissional certificado em ciência de dados que adora criar modelos de aprendizado de máquina. Atualmente, ele está se concentrando na criação de conteúdo e escrevendo blogs técnicos sobre tecnologias de aprendizado de máquina e ciência de dados. Abid possui mestrado em gestão de tecnologia e bacharelado em engenharia de telecomunicações. Sua visão é construir um produto de IA usando uma rede neural gráfica para estudantes que sofrem de doenças mentais.

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