Изображение по автору
 

Многие компании сегодня хотят включить ИИ в свой рабочий процесс, в частности, путем тонкой настройки больших языковых моделей и внедрения их в производство. В связи с этим спросом разработка MLOps становится все более важной. Вместо того, чтобы нанимать только специалистов по данным или инженеров по машинному обучению, компании ищут людей, которые могут автоматизировать и оптимизировать процесс обучения, оценки, управления версиями, развертывания и мониторинга моделей в облаке.

В этом руководстве для начинающих мы сосредоточимся на семи основных шагах к освоению разработки MLOps, включая настройку среды, отслеживание экспериментов и управление версиями, оркестровку, непрерывную интеграцию/непрерывную доставку (CI/CD), обслуживание и развертывание моделей, а также мониторинг моделей. . На последнем этапе мы построим полностью автоматизированный сквозной конвейер машинного обучения с использованием различных инструментов MLOps.

Чтобы обучать и оценивать модели машинного обучения, вам сначала необходимо настроить как локальную, так и облачную среду. Это включает в себя контейнеризацию конвейеров, моделей и фреймворков машинного обучения с использованием Docker. После этого вы научитесь использовать Kubernetes для автоматизации развертывания, масштабирования и управления этими контейнерными приложениями. 

К концу первого шага вы познакомитесь с облачной платформой по вашему выбору (например, AWS, Google Cloud или Azure) и узнаете, как использовать Terraform для инфраструктуры в качестве кода для автоматизации настройки вашей облачной инфраструктуры. 

Примечание: Крайне важно иметь базовое представление о Docker, Git и быть знакомым с инструментами командной строки. Однако, если у вас есть опыт разработки программного обеспечения, вы можете пропустить эту часть.

Вы научитесь использовать MLflow для отслеживания экспериментов по машинному обучению, DVC для управления версиями моделей и данных и Git для управления версиями кода. MLflow можно использовать для регистрации параметров, выходных файлов, управления моделями и обслуживания серверов. 

Эти методы необходимы для поддержания хорошо документированного, проверяемого и масштабируемого рабочего процесса ML, что в конечном итоге способствует успеху и эффективности проектов ML.

Попробуйте 7 лучших инструментов для отслеживания экспериментов по машинному обучению и выберите тот, который лучше всего подходит для вашего рабочего процесса. 

На третьем этапе вы научитесь использовать инструменты оркестрации, такие как Apache Airflow или Prefect, для автоматизации и планирования рабочих процессов машинного обучения. Рабочий процесс включает предварительную обработку данных, обучение модели, оценку и многое другое, обеспечивая плавный и эффективный конвейер от данных к развертыванию.

Эти инструменты делают каждый шаг процесса машинного обучения модульным и допускают повторное использование в разных проектах, что позволяет сэкономить время и уменьшить количество ошибок.

Узнайте о 5 альтернатив воздушного потока для оркестрации данных которые удобны для пользователя и оснащены современными функциями. Также ознакомьтесь с Префект для рабочих процессов машинного обучения руководство по созданию и запуску вашего первого конвейера машинного обучения. 

Интегрируйте методы непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI/CD) в свои рабочие процессы машинного обучения. Такие инструменты, как Jenkins, GitLab CI и GitHub Actions, могут автоматизировать тестирование и развертывание моделей машинного обучения, гарантируя эффективное и безопасное развертывание изменений. Вы научитесь включать автоматическое тестирование ваших данных, модели и кода, чтобы своевременно выявлять проблемы и поддерживать высокие стандарты качества.

Узнайте, как автоматизировать обучение, оценку, управление версиями и развертывание модели с помощью GitHub Actions, следуя инструкциям Руководство для начинающих по CI/CD для машинного обучения.

Обслуживание моделей — важнейший аспект эффективного использования моделей машинного обучения в производственных средах. Используя платформы обслуживания моделей, такие как BentoML, Kubeflow, Ray Serve или TFServing, вы можете эффективно развертывать свои модели в виде микросервисов, делая их доступными и масштабируемыми для множества приложений и сервисов. Эти платформы предоставляют простой способ локального тестирования моделей и предлагают функции для безопасного и эффективного развертывания моделей в рабочей среде.

Узнайте о 7 лучших инструментов развертывания и обслуживания моделей которые используются ведущими компаниями для упрощения и автоматизации процесса развертывания моделей. 

На шестом этапе вы узнаете, как реализовать мониторинг, чтобы отслеживать производительность вашей модели и обнаруживать любые изменения в ваших данных с течением времени. Вы можете использовать такие инструменты, как Evidently, Fiddler, или даже написать собственный код для мониторинга и оповещения в реальном времени. Используя платформу мониторинга, вы можете создать полностью автоматизированный конвейер машинного обучения, в котором любое значительное снижение производительности модели приведет к срабатыванию конвейера CI/CD. Это приведет к повторному обучению модели на новейшем наборе данных и, в конечном итоге, к внедрению последней модели в производство.

Если вы хотите узнать о важных инструментах, используемых для создания, обслуживания и выполнения сквозного рабочего процесса машинного обучения, вам следует ознакомиться со списком 25 лучших инструментов MLOps, которые вам нужно знать в 2024 году.

На заключительном этапе этого курса у вас будет возможность создать комплексный проект машинного обучения, используя все, что вы уже изучили. Этот проект будет включать в себя следующие шаги:

1. Выберите набор данных, который вас интересует.
2. Обучайте модель на выбранном наборе данных и отслеживайте свои эксперименты.
3. Создайте конвейер обучения модели и автоматизируйте его с помощью GitHub Actions.
4. Разверните модель в пакетном режиме, через веб-сервис или в потоковом режиме.
5. Отслеживайте производительность своей модели и следуйте лучшим практикам.

Добавьте страницу в закладки: 10 репозиториев GitHub для управления MLOps. Используйте его, чтобы узнать о новейших инструментах, руководствах, учебных пособиях, проектах и ​​бесплатных курсах, чтобы узнать все о MLOps.

Вы можете записаться на МЛОпс Инжиниринг Курс, который подробно описывает все семь этапов и поможет вам получить необходимый опыт для обучения, отслеживания, развертывания и мониторинга моделей машинного обучения в производственной среде. 

Из этого руководства мы узнали о семи необходимых шагах, которые помогут вам стать опытным инженером MLOps. Мы узнали об инструментах, концепциях и процессах, необходимых инженерам для автоматизации и оптимизации процесса обучения, оценки, управления версиями, развертывания и мониторинга моделей в облаке.
 
 

Абид Али Аван (@ 1abidaliawan) — сертифицированный специалист по обработке данных, который любит создавать модели машинного обучения. В настоящее время он занимается созданием контента и ведением технических блогов по машинному обучению и технологиям обработки данных. Абид имеет степень магистра в области управления технологиями и степень бакалавра в области телекоммуникационной инженерии. Его видение состоит в том, чтобы создать продукт искусственного интеллекта с использованием графовой нейронной сети для студентов, страдающих психическими заболеваниями.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.kdnuggets.com/7-steps-to-mastering-mlops?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-steps-to-mastering-mlops