Hình ảnh của Tác giả
 

Nhiều công ty ngày nay muốn kết hợp AI vào quy trình làm việc của họ, đặc biệt bằng cách tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn và triển khai chúng vào sản xuất. Do nhu cầu này, kỹ thuật MLOps ngày càng trở nên quan trọng. Thay vì chỉ thuê các nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư máy học, các công ty đang tìm kiếm những cá nhân có thể tự động hóa và hợp lý hóa quy trình đào tạo, đánh giá, phiên bản, triển khai và giám sát các mô hình trên đám mây.

Trong hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu này, chúng tôi sẽ tập trung vào bảy bước thiết yếu để thành thạo kỹ thuật MLOps, bao gồm thiết lập môi trường, theo dõi và lập phiên bản thử nghiệm, điều phối, tích hợp liên tục/phân phối liên tục (CI/CD), cung cấp và triển khai mô hình cũng như giám sát mô hình . Ở bước cuối cùng, chúng tôi sẽ xây dựng quy trình học máy hoàn toàn tự động từ đầu đến cuối bằng nhiều công cụ MLOps khác nhau.

Để đào tạo và đánh giá các mô hình học máy, trước tiên bạn cần thiết lập cả môi trường cục bộ và đám mây. Điều này liên quan đến việc chứa các quy trình, mô hình và khung máy học bằng cách sử dụng Docker. Sau đó, bạn sẽ học cách sử dụng Kubernetes để tự động hóa việc triển khai, mở rộng quy mô và quản lý các ứng dụng được đóng gói này. 

Khi kết thúc bước đầu tiên, bạn sẽ làm quen với nền tảng Đám mây mà bạn chọn (chẳng hạn như AWS, Google Cloud hoặc Azure) và tìm hiểu cách sử dụng Terraform cho cơ sở hạ tầng dưới dạng mã để tự động thiết lập cơ sở hạ tầng đám mây của bạn. 

Lưu ý: Điều cần thiết là bạn phải có hiểu biết cơ bản về Docker, Git và làm quen với các công cụ dòng lệnh. Tuy nhiên, nếu bạn có nền tảng về công nghệ phần mềm, bạn có thể bỏ qua phần này.

Bạn sẽ học cách sử dụng MLflow để theo dõi các thử nghiệm máy học, DVC để tạo phiên bản mô hình và dữ liệu cũng như Git để tạo phiên bản mã. MLflow có thể được sử dụng để ghi thông số, tệp đầu ra, quản lý mô hình và lưu trữ. 

Những phương pháp thực hành này rất cần thiết để duy trì quy trình làm việc ML được ghi chép đầy đủ, có thể kiểm tra và mở rộng, cuối cùng góp phần vào sự thành công và hiệu quả của các dự án ML.

Kiểm tra các 7 công cụ tốt nhất để theo dõi thử nghiệm học máy và chọn một cái phù hợp nhất với quy trình làm việc của bạn. 

Ở bước thứ ba, bạn sẽ học cách sử dụng các công cụ điều phối như Apache Airflow hoặc Prefect để tự động hóa và lên lịch cho quy trình công việc ML. Quy trình làm việc bao gồm tiền xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình, đánh giá, v.v., đảm bảo quy trình liền mạch và hiệu quả từ dữ liệu đến triển khai.

Những công cụ này làm cho mỗi bước trong quy trình ML trở thành mô-đun và có thể tái sử dụng trên các dự án khác nhau để tiết kiệm thời gian và giảm sai sót.

Tìm hiểu về 5 lựa chọn thay thế luồng không khí để điều phối dữ liệu thân thiện với người dùng và đi kèm với các tính năng hiện đại. Ngoài ra, hãy kiểm tra Hoàn hảo cho quy trình học máy hướng dẫn cách xây dựng và thực thi quy trình ML đầu tiên của bạn. 

Tích hợp các phương pháp Tích hợp liên tục và Triển khai liên tục (CI/CD) vào quy trình làm việc ML của bạn. Các công cụ như Jenkins, GitLab CI và GitHub Actions có thể tự động hóa việc thử nghiệm và triển khai các mô hình ML, đảm bảo rằng các thay đổi được triển khai một cách hiệu quả và an toàn. Bạn sẽ học cách Kết hợp kiểm tra tự động dữ liệu, mô hình và mã của mình để phát hiện sớm các vấn đề và duy trì các tiêu chuẩn chất lượng cao.

Tìm hiểu cách tự động hóa việc đào tạo, đánh giá, lập phiên bản và triển khai mô hình bằng cách sử dụng Tác vụ GitHub bằng cách làm theo Hướng dẫn cho người mới bắt đầu về CI/CD cho học máy.

Phân phối mô hình là một khía cạnh quan trọng của việc sử dụng hiệu quả các mô hình học máy trong môi trường sản xuất. Bằng cách sử dụng các khung phân phát mô hình như BentoML, Kubeflow, Ray Serve hoặc TFServing, bạn có thể triển khai các mô hình của mình dưới dạng vi dịch vụ một cách hiệu quả, giúp chúng có thể truy cập và mở rộng được trên nhiều ứng dụng và dịch vụ. Các khung này cung cấp một cách liền mạch để thử nghiệm suy luận mô hình cục bộ và cung cấp các tính năng để bạn triển khai các mô hình trong sản xuất một cách an toàn và hiệu quả.

Tìm hiểu về Top 7 công cụ triển khai và cung cấp mô hình đang được các công ty hàng đầu sử dụng để đơn giản hóa và tự động hóa quy trình triển khai mô hình. 

Ở bước thứ sáu, bạn sẽ tìm hiểu cách triển khai giám sát để theo dõi hiệu suất của mô hình và phát hiện mọi thay đổi trong dữ liệu của bạn theo thời gian. Bạn có thể sử dụng các công cụ như Evidently, Fiddler hoặc thậm chí viết mã tùy chỉnh để theo dõi và cảnh báo theo thời gian thực. Bằng cách sử dụng khung giám sát, bạn có thể xây dựng quy trình máy học hoàn toàn tự động trong đó bất kỳ sự sụt giảm đáng kể nào về hiệu suất mô hình sẽ kích hoạt quy trình CI/CD. Điều này sẽ dẫn đến việc đào tạo lại mô hình trên tập dữ liệu mới nhất và cuối cùng triển khai mô hình mới nhất vào sản xuất.

Nếu bạn muốn tìm hiểu về các công cụ quan trọng được sử dụng để xây dựng, duy trì và thực thi quy trình làm việc ML toàn diện, bạn nên xem danh sách 25 công cụ MLOps hàng đầu bạn cần biết vào năm 2024.

Ở bước cuối cùng của khóa học này, bạn sẽ có cơ hội xây dựng một dự án machine learning toàn diện bằng cách sử dụng mọi thứ bạn đã học cho đến nay. Dự án này sẽ bao gồm các bước sau:

1. Chọn một tập dữ liệu mà bạn quan tâm.
2. Huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu đã chọn và theo dõi các thử nghiệm của bạn.
3. Tạo một quy trình đào tạo mô hình và tự động hóa nó bằng GitHub Actions.
4. Triển khai mô hình theo đợt, dịch vụ web hoặc phát trực tuyến.
5. Theo dõi hiệu suất của mô hình của bạn và làm theo các phương pháp hay nhất.

Đánh dấu trang: 10 kho GitHub để làm chủ MLOps. Sử dụng nó để tìm hiểu về các công cụ, hướng dẫn, hướng dẫn, dự án mới nhất và các khóa học miễn phí để tìm hiểu mọi thứ về MLOps.

Bạn có thể đăng ký vào một Kỹ thuật MLOps khóa học bao gồm tất cả bảy bước một cách chi tiết và giúp bạn có được kinh nghiệm cần thiết để đào tạo, theo dõi, triển khai và giám sát các mô hình máy học trong sản xuất. 

Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã tìm hiểu về bảy bước cần thiết để bạn trở thành kỹ sư MLOps chuyên nghiệp. Chúng tôi đã tìm hiểu về các công cụ, khái niệm và quy trình cần thiết để các kỹ sư tự động hóa và hợp lý hóa quy trình đào tạo, đánh giá, lập phiên bản, triển khai và giám sát các mô hình trên đám mây.
 
 

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) là một chuyên gia khoa học dữ liệu được chứng nhận và yêu thích việc xây dựng các mô hình học máy. Hiện tại, anh đang tập trung vào việc sáng tạo nội dung và viết blog kỹ thuật về công nghệ máy học và khoa học dữ liệu. Abid có bằng Thạc sĩ về quản lý công nghệ và bằng cử nhân về kỹ thuật viễn thông. Tầm nhìn của anh là xây dựng một sản phẩm AI sử dụng mạng lưới thần kinh đồ thị dành cho những học sinh đang vật lộn với bệnh tâm thần.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.kdnuggets.com/7-steps-to-mastering-mlops?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-steps-to-mastering-mlops