Giriş

Bütün makine öğrenme endüstriyel işletme sorununa yönelik geliştirilen projeler, bunları hızla geliştirerek üretime geçirmeyi amaçlamaktadır. Bu nedenle, otomatikleştirilmiş bir ML ardışık düzeni geliştirmek zor bir iş haline gelir ve ed ML ardışık düzenleri, Makine Öğrenimi İşlemleri (MLOps) konseptine hitap edebilir. Birçok endüstriyel makine öğrenimi projesi, kavram kanıtlama aşamasından üretim aşamasına geçemez. Bugün bile, veri bilimcileri makine öğrenimi ardışık düzenlerini manuel olarak yönetiyor ve bu da işlem sırasında birçok soruna yol açıyor. Bu makale, MLOps mimarisi ve iş akışı aracılığıyla sorunları ayrıntılı olarak ele alacaktır.

Öğrenme

Bu yazıda şunları öğreneceksiniz:

1. Mimari OP'leri içerir.
2. MLOps mimarisinin her bileşeninde veri mühendislerinin, veri bilimcilerin ve makine öğrenimi mühendislerinin rolü.
3. Mimarideki her birimin iş akışı ve önemi.
4. Sektördeki MLOps uygulamalarını anlamak.

Bu makale, Veri Bilimi Blogathon.

İçindekiler

1. MLOP'lar için mimari
2. MLOps projesini başlatma adımları
3. Özellik mühendisliği için ardışık düzen
4. deneme
5. Otomatik makine öğrenimi iş akışı
6. Endüstride MLOps uygulaması
7. Sonuç

MLOps için mimari

Bu bölüm, MLOps içeren projeyi başlatmadan model sunmaya kadar genelleştirilmiş bir uçtan uca MLOps mimarisini tartışacaktır. Aşağıdakileri içerir:

1. MLOps projesinin başlatılması için adımlar.

2. Özellik mühendisliği için ardışık düzen

3. deneme

4. Model sunumuna kadar otomatikleştirilmiş model için işlem hattı.

Kaynak: Makine Öğrenimi İşlemleri (MLOps)

Şekil 1, MLOps mimarisini göstermektedir. Her birini ayrıntılı olarak tartışalım.

MLOps Projesini Başlatma Adımları

MLOps mimarisi ve iş akışındaki ilk adım iş paydaşlarını, çözüm mimarlarını, veri bilimcileri ve veri mühendislerini içerir. Her birinin oynayacağı farklı bir rolü vardır. Aşağıdaki noktalar, her birinin rolünü açıklamaktadır:

• Paydaşlar, işi ve makine öğrenimi kullanılarak çözülebilecek sorunu analiz etmekten sorumludur.
• Ardından, çözüm mimarı makine öğrenimi çözümünün mimarisi.
• Veri mühendisleri ile veri bilimcileri, kaynaktan gelen verileri analiz eder. Verilerin ve potansiyel veri kaynaklarının dağıtımını ve kalitesini içeren doğrulama kontrolleri gerçekleştirirler.
• Veri bilimcileri, iş problemini çözmek için algoritma türüne karar verirler. Amaç, verileri, geri bildirime bağlı olarak sürekli olarak iyileştirilecek olan model eğitimi için uygun formata getirmektir.

Bir sonraki bölümde, özellik mühendisliği için ardışık düzeni tasarlamayı tartışacağız.

Özellik Mühendisliği İşlem Hattı

Kaynak: LiveBook

Özellik mühendisliği için gereksinimleri tanımlama

Özellik mühendisliği boru hattı

Önceki adımda, veri mühendisleri ve yazılım geliştiriciler, özellik mühendisliği için bir ardışık düzen oluşturmak üzere tanımlanan özellikleri kullanır. İlk kuralları ve belirtimleri ayarlamak için model mühendisliği deneylerinden veya üretim düzeyinde izlemeden alınan geri bildirimler kullanılır. Veri mühendisinin bu aşamadaki sorumlulukları, sürekli entegrasyon ve teslim için kod yazmak ve birden çok depolama kaynağından alınan verileri organize bir şekilde yönetmektir. İlk adım, akış verileri ve bulut depolama gibi kaynaklardan ham verilerin elde edilmesini içerir ve bu veriler daha sonra verileri gerektiği gibi dönüştürmek ve temizlemek için önceden işlenir.

deneme

MLOps aşamasında görevler, yazılım mühendislerinin desteğiyle ağırlıklı olarak veri bilimcileri tarafından yönetilir. İlk adım, çeşitli kaynaklardan ham verileri ayıklamak ve önceden işlemek, ardından verileri doğrulamak ve eğitim ve test setlerine bölmek. Veri bilimcisi daha sonra bu verileri en etkili makine öğrenimi algoritmalarını belirlemek ve hiperparametreleri optimize etmek için kullanır. Yazılım mühendisleri, modeli eğitmek için iyi yapılandırılmış kod geliştirmeye yardımcı olur. Hiperparametrelerde ince ayar yapılır ve en iyi performans gösteren model parametreleri, performans metriklerine göre seçilir. Eğitim, "model mühendisliği" olarak bilinen optimum performans elde edilene kadar devam eder. Son adım, modeli ileride kullanmak üzere bir havuza kaydetmektir.

Oto

MLOps'un bu aşamasında, otomatik makine öğrenimi iş akışı ardışık düzenini yönetmekten ve model eğitimi ile hesaplama için gerekli altyapının mevcut olmasını sağlamaktan bir makine öğrenimi mühendisi ve bir DevOps mühendisi sorumludur. Görevler, otomatik makine öğrenimi boru hattının bir parçası olarak kapsayıcılar gibi yalıtılmış bir ortamda gerçekleştirilir. Ardışık düzen aşağıdaki görevleri otomatikleştirir:

1. Veri Çıkarma: verilerin mağazadan çevrimdışı veya çevrimiçi olarak otomatik olarak alınması.

2. Otomatik veri hazırlama ve doğrulama: Bu, veri setinin eğitim ve test amacıyla bölünmesini içerir.

3. Yeni görünmeyen veriler üzerinde otomatik son model eğitimi: Model seçilir ve hiperparametreler önceki deneysel aşamaya göre önceden tanımlanır.

4. Hiperparametrelerin ayarlanmasıyla birlikte otomatik model değerlendirmesi. Modelin iyi bir performansı elde edildiğinde modelin eğitimi durdurulur.

5. Model, en iyi performans gösteren parametrelerle eğitildikten sonra dışa aktarılır.

6. Dışa aktarılan model daha sonra kayıt defterine kaydedilir.

Model oluşturulduktan sonra, bir DevOps Mühendisi tarafından yönetilen üretim aşamasına geçer. Modelin test edilmesi ve eğitimi de dahil olmak üzere sürekli devreye alma işlem hattı başlatılır. Nihai derleme, veritabanından gelen verilerin gerçek zamanlı tahmini için bulutta dağıtılır. Modelin devreye alınması ve izlenmesi, konteynerler içindeki REST API'leri kullanılarak yapılır. İşlem hattının izleme bileşeni, modelin performansını düzenli olarak değerlendirerek sürekli yeniden eğitim ve optimizasyon sağlar.

Endüstride MLOps Uygulaması

MLOps, makine öğrenimi modellerinin yönetimini iyileştirmek için çeşitli sektörlerde yaygın olarak uygulanmaktadır. MLOps'un sektördeki bazı uygulamalarından aşağıda bahsedilmiştir:

1. Sağlık sektöründe MLOps, ilaç keşif sürecini düzene sokabilir ve klinik deneylerin süresini ve maliyetini azaltabilir. Örneğin, Microsoft'un Project InnerEye'ı, tıp uzmanlarına tedavi planlamasında yardımcı olmak için 3D radyolojik görüntüleri analiz etmek ve tümörler ile sağlıklı anatomiyi ayırt etmek için yapay zekayı kullanır. Amaç, ilacı her hasta için kişiselleştirmektir.
2. Finans sektöründe MLOps, dolandırıcılık tespit sistemlerini gerçek zamanlı olarak otomatikleştirip izleyebilir ve dolandırıcılık faaliyetleri riskini azaltmaya yardımcı olur. Örneğin, 5 Hollandalı bankanın ortak çalışması olan TMNL, yapay zeka ve makine öğrenimi kullanarak olası kara para aklama veya terörizmin finansmanı için ödeme işlemlerini izlemek üzere MLOps'u kullanır.
3. Perakende sektöründe MLOps, müşteriyi kişiselleştirmek ve tedarik zinciri operasyonlarını optimize etmek için kullanılabilir. Perakendeciler, makine öğrenimi modellerinin dağıtımını ve bakımını otomatikleştirerek değişen müşteri tercihlerine ve pazar koşullarına hızla yanıt verebilir. Bu, perakendecilerin rekabetçi kalmalarına ve karlarını artırmalarına yardımcı olabilir. Örneğin, Pazar sepeti analizi, perakendecilerin sık satın alınan ürünler arasındaki bağlantıları bulmak ve birliktelik kurallarını kullanarak müşterilerin satın alma alışkanlıklarını ortaya çıkarmak için kullandıkları bir tekniktir.
4. MLOps'un bir diğer önemli uygulaması, MLOps'un ağ operasyonlarını iyileştirmek ve arıza süresini azaltmak için kullanılabileceği telekomünikasyon endüstrisindedir. Telekom şirketleri, makine öğrenimi modellerinin dağıtımını ve bakımını otomatikleştirerek ağ sorunlarını hızlı bir şekilde algılayıp çözerek hizmet kesintisi riskini azaltabilir. MLOps kullanan telekom şirketlerine örnek olarak AT&T, Verizon ve Ericsson verilebilir. Bu süreçleri otomatikleştirmek, tutarlı model performansı sağlamak ve model dağıtım hızını artırmak için MLOps kullanıyorlar. Amaç, manuel çabaları azaltırken telekom endüstrisinde makine öğreniminin doğruluğunu ve verimliliğini artırmaktır.

Sonuç olarak, MLOps, operasyonlarında makine öğreniminin gücünden yararlanmak isteyen şirketler için giderek daha önemli hale geliyor. MLOps, makine öğrenimi geliştirme ve dağıtım yaşam döngüsünün tamamını otomatikleştirerek ve kolaylaştırarak şirketlerin operasyonlarını optimize etmelerine, hata riskini azaltmalarına ve kârlılıklarını iyileştirmelerine yardımcı olabilir.

Bu makalede, makine öğrenimi modelleri için işlem hattını otomatikleştirmek üzere bir MLOps mimarisi kullanmanın faydaları ele alınmıştır. Belgede özetlenen adımlar, MLOps'un kavramların kanıtını uygulamaya yönelik basit bir yaklaşımı nasıl sağladığını göstermektedir. Veri mühendisleri, veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri, süreç boyunca verimliliği en üst düzeye çıkarmak için mimarinin her yönünde çok önemli roller oynar. Bu makale, MLOps mimarisinin makine öğrenimi modelleri için otomatikleştirilmiş bir ardışık düzen oluşturma zorluğunu nasıl giderebileceğini ve fikirleri uygulamak için nasıl basit bir çözüm sağladığını vurgulamaktadır. Veri mühendislerinin, veri bilimcilerin ve makine öğrenimi mühendislerinin mimarinin her aşamasına katılımı, genel verimliliği artırmak için çok önemlidir.

MLOps mimarisi birkaç bölümden oluşur. İşte önemli çıkarımlardan bazıları:

• MLOps projelerini başlatan ilk aşama, kaynaklardan veri toplamayı ve kalite kontrolü de dahil olmak üzere analiz etmeyi içerir. Esas olarak hangi verilerin mevcut olduğunu ve model geliştirme için hangi verilerin kullanılması gerektiğini anlamaya odaklanır.

• İkinci aşama, dönüştürme yöntemleri gibi özellik mühendisliği kurallarının tanımlanması ve ardından tüm ön işlemenin otomatik olarak gerçekleştiği eksiksiz bir özellik mühendisliği ardışık düzeninin geliştirilmesiyle ilişkilendirilen bir özellik mühendisliği ardışık düzenidir.

• Üçüncü aşama, verilerin eğitim seti ve test seti olarak ayrıldığı deneyi, ardından modelin eğitimini ve hiper parametrelerin ince ayarını içerir. Ayrıca, model kaydedilir ve dışa aktarılır.

• Son aşama, yukarıda tartışılan tüm süreçleri tek bir işlem hattı aracılığıyla otomatikleştirmek için otomatikleştirilmiş bir işlem hattının geliştirilmesidir.

Böylece MLOps, üretime hazır bir makine öğrenimi modeli geliştirmek için eksiksiz bir işlem hattı sağlar.

Bu makalede gösterilen medya Analytics Vidhya'ya ait değildir ve Yazarın takdirine bağlı olarak kullanılır. 

İlgili bağlantılar

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/02/mlops-end-to-end-mlops-architecture-and-workflow/