Imagine de autor
 

Multe companii de astăzi doresc să încorporeze AI în fluxul lor de lucru, în special prin reglarea fină a modelelor de limbaj mari și implementarea lor în producție. Datorită acestei cereri, ingineria MLOps a devenit din ce în ce mai importantă. În loc să angajeze doar oameni de știință de date sau ingineri de învățare automată, companiile caută persoane care să poată automatiza și eficientiza procesul de instruire, evaluare, versiune, implementare și monitorizare a modelelor în cloud.

În acest ghid pentru începători, ne vom concentra pe cei șapte pași esențiali pentru stăpânirea ingineriei MLOps, inclusiv configurarea mediului, urmărirea experimentului și versiunea, orchestrare, integrare continuă/livrare continuă (CI/CD), servirea și implementarea modelului și monitorizarea modelului . În pasul final, vom construi o conductă complet automatizată de învățare automată end-to-end folosind diverse instrumente MLOps.

Pentru a instrui și a evalua modele de învățare automată, va trebui mai întâi să configurați atât un mediu local, cât și un mediu cloud. Aceasta implică containerizarea conductelor, modelelor și cadrelor de învățare automată folosind Docker. După aceea, veți învăța să utilizați Kubernetes pentru a automatiza implementarea, scalarea și gestionarea acestor aplicații containerizate. 

Până la sfârșitul primului pas, vă veți familiariza cu o platformă cloud la alegere (cum ar fi AWS, Google Cloud sau Azure) și veți afla cum să utilizați Terraform pentru infrastructură ca cod pentru a automatiza configurarea infrastructurii dvs. cloud. 

Notă: Este esențial să aveți o înțelegere de bază a Docker, Git și familiaritatea cu instrumentele din linia de comandă. Cu toate acestea, dacă aveți experiență în inginerie software, este posibil să puteți sări peste această parte.

Veți învăța să utilizați MLflow pentru urmărirea experimentelor de învățare automată, DVC pentru versiunea modelului și a datelor și Git pentru versiunea codului. MLflow poate fi folosit pentru parametrii de înregistrare, fișierele de ieșire, managementul modelului și servering. 

Aceste practici sunt esențiale pentru menținerea unui flux de lucru ML bine documentat, auditabil și scalabil, contribuind în cele din urmă la succesul și eficiența proiectelor ML.

Check out 7 cele mai bune instrumente pentru urmărirea experimentelor de învățare automată și alegeți unul care funcționează cel mai bine pentru fluxul dvs. de lucru. 

În al treilea pas, veți învăța să utilizați instrumente de orchestrare precum Apache Airflow sau Prefect pentru a automatiza și programa fluxurile de lucru ML. Fluxul de lucru include preprocesarea datelor, instruirea modelului, evaluarea și multe altele, asigurând o conductă fluidă și eficientă de la date până la implementare.

Aceste instrumente fac ca fiecare pas din fluxul ML să fie modular și reutilizabil în diferite proiecte pentru a economisi timp și a reduce erorile.

Aflați mai multe despre 5 alternative de flux de aer pentru orchestrarea datelor care sunt ușor de utilizat și au caracteristici moderne. De asemenea, verificați Prefect pentru fluxurile de lucru de învățare automată tutorial pentru a construi și a executa primul canal ML. 

Integrați practicile de integrare continuă și implementare continuă (CI/CD) în fluxurile dvs. de lucru ML. Instrumente precum Jenkins, GitLab CI și GitHub Actions pot automatiza testarea și implementarea modelelor ML, asigurându-se că modificările sunt implementate eficient și în siguranță. Veți învăța să încorporați testarea automată a datelor, modelului și codului dvs. pentru a detecta problemele din timp și pentru a menține standarde de înaltă calitate.

Aflați cum să automatizați formarea modelului, evaluarea, versiunea și implementarea utilizând GitHub Actions, urmând Un ghid pentru începători pentru CI/CD pentru învățarea automată.

Servirea modelelor este un aspect critic al utilizării eficiente a modelelor de învățare automată în mediile de producție. Utilizând cadre de servire a modelelor, cum ar fi BentoML, Kubeflow, Ray Serve sau TFServing, vă puteți implementa eficient modelele ca microservicii, făcându-le accesibile și scalabile în mai multe aplicații și servicii. Aceste cadre oferă o modalitate simplă de a testa inferența modelului la nivel local și oferă funcții pentru a vă permite să implementați în mod sigur și eficient modelele în producție.

Aflați mai multe despre Top 7 modele de implementare și instrumente de servire care sunt folosite de companii de top pentru a simplifica și automatiza procesul de implementare a modelului. 

În al șaselea pas, veți învăța cum să implementați monitorizarea pentru a urmări performanța modelului dvs. și pentru a detecta orice modificări ale datelor dvs. de-a lungul timpului. Puteți folosi instrumente precum Evidently, Fiddler sau chiar puteți scrie cod personalizat pentru monitorizare și alertă în timp real. Folosind un cadru de monitorizare, puteți construi o conductă de învățare automată complet automată în care orice scădere semnificativă a performanței modelului va declanșa conducta CI/CD. Acest lucru va avea ca rezultat reantrenarea modelului pe cel mai recent set de date și, în cele din urmă, implementarea celui mai recent model în producție.

Dacă doriți să aflați despre instrumentele importante folosite pentru a construi, întreține și executa fluxul de lucru ML end-to-end, ar trebui să consultați lista cu Top 25 de instrumente MLOps pe care trebuie să le cunoașteți în 2024.

În etapa finală a acestui curs, veți avea ocazia să construiți un proiect de învățare automată end-to-end folosind tot ce ați învățat până acum. Acest proiect va implica următorii pași:

1. Selectați un set de date care vă interesează.
2. Antrenați un model pe setul de date ales și urmăriți-vă experimentele.
3. Creați o conductă de antrenament model și automatizați-l folosind GitHub Actions.
4. Implementați modelul fie în lot, serviciu web sau streaming.
5. Monitorizați performanța modelului dvs. și urmați cele mai bune practici.

Marcați pagina: 10 depozite GitHub pentru a stăpâni MLOps. Folosiți-l pentru a afla despre cele mai recente instrumente, ghiduri, tutoriale, proiecte și cursuri gratuite pentru a afla totul despre MLOps.

Vă puteți înscrie într-un MLOps Engineering curs care acoperă toți cei șapte pași în detaliu și vă ajută să obțineți experiența necesară pentru a instrui, urmări, implementa și monitoriza modelele de învățare automată în producție. 

În acest ghid, am aflat despre cei șapte pași necesari pentru a deveni un inginer expert MLOps. Am aflat despre instrumentele, conceptele și procesele necesare inginerilor pentru a automatiza și eficientiza procesul de instruire, evaluare, versiune, implementare și monitorizare a modelelor în cloud.
 
 

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) este un profesionist certificat în domeniul științei datelor, căruia îi place să construiască modele de învățare automată. În prezent, se concentrează pe crearea de conținut și pe scrierea de bloguri tehnice despre învățarea automată și tehnologiile științei datelor. Abid deține o diplomă de master în managementul tehnologiei și o diplomă de licență în ingineria telecomunicațiilor. Viziunea lui este de a construi un produs AI folosind o rețea neuronală grafică pentru studenții care se luptă cu boli mintale.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.kdnuggets.com/7-steps-to-mastering-mlops?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-steps-to-mastering-mlops