Aworan nipasẹ Onkọwe
 

Ọpọlọpọ awọn ile-iṣẹ loni fẹ lati ṣafikun AI sinu iṣan-iṣẹ iṣẹ wọn, ni pataki nipasẹ iṣatunṣe awọn awoṣe ede nla ati gbigbe wọn lọ si iṣelọpọ. Nitori ibeere yii, imọ-ẹrọ MLOps ti di pataki pupọ si. Dipo ki o gba igbanisise awọn onimọ-jinlẹ data nikan tabi awọn onimọ-ẹrọ ikẹkọ ẹrọ, awọn ile-iṣẹ n wa awọn ẹni-kọọkan ti o le ṣe adaṣe ati mu ilana ikẹkọ ṣiṣẹ, iṣiro, ikede, imuṣiṣẹ, ati awọn awoṣe ibojuwo ninu awọsanma.

Ninu itọsọna olubere yii, a yoo dojukọ awọn igbesẹ pataki meje lati kọ imọ-ẹrọ MLOps, pẹlu iṣeto ayika, wiwa kakiri ati ikede, orchestration, iṣọpọ lemọlemọ / ifijiṣẹ itesiwaju (CI/CD), iṣẹ awoṣe ati imuṣiṣẹ, ati ibojuwo awoṣe . Ni igbesẹ ikẹhin, a yoo kọ opo gigun ti ẹrọ ipari-si-opin adaṣe ni kikun nipa lilo awọn irinṣẹ MLOps pupọ.

Lati le ṣe ikẹkọ ati ṣe iṣiro awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ, iwọ yoo nilo akọkọ lati ṣeto mejeeji agbegbe ati agbegbe awọsanma. Eyi pẹlu gbigbe awọn opo gigun ti ẹrọ ikẹkọ ẹrọ, awọn awoṣe, ati awọn ilana ni lilo Docker. Lẹhin iyẹn, iwọ yoo kọ ẹkọ lati lo Kubernetes lati ṣe adaṣe imuṣiṣẹ, iwọn, ati iṣakoso awọn ohun elo apoti wọnyi. 

Ni ipari igbesẹ akọkọ, iwọ yoo faramọ pẹlu iru ẹrọ awọsanma ti o fẹ (bii AWS, Google Cloud, tabi Azure) ati kọ ẹkọ bi o ṣe le lo Terraform fun awọn amayederun bi koodu lati ṣe adaṣe adaṣe ti awọn amayederun awọsanma rẹ. 

akiyesi: O ṣe pataki pe o ni oye ipilẹ ti Docker, Git, ati faramọ pẹlu awọn irinṣẹ laini aṣẹ. Sibẹsibẹ, ti o ba ni abẹlẹ ni imọ-ẹrọ sọfitiwia, o le ni anfani lati fo apakan yii.

Iwọ yoo kọ ẹkọ lati lo MLflow fun titele awọn adanwo ikẹkọ ẹrọ, DVC fun awoṣe ati ikede data, ati Git fun ikede koodu. MLflow le ṣee lo fun awọn ayesilẹ gedu, awọn faili iṣelọpọ, iṣakoso awoṣe, ati olupin. 

Awọn iṣe wọnyi jẹ pataki fun mimu iwe-ipamọ daradara, ṣiṣayẹwo, ati ṣiṣiṣẹpọ ML ti iwọn, nikẹhin ṣe idasi si aṣeyọri ati ṣiṣe ti awọn iṣẹ akanṣe ML.

Ṣayẹwo jade ni Awọn irinṣẹ 7 ti o dara julọ fun Ṣiṣayẹwo Idanwo Ẹkọ Ẹrọ ki o si mu ọkan ti o ṣiṣẹ julọ fun iṣan-iṣẹ rẹ. 

Ni igbesẹ kẹta, iwọ yoo kọ ẹkọ lati lo awọn irinṣẹ orchestration gẹgẹbi Apache Airflow tabi Prefect lati ṣe adaṣe ati ṣeto awọn ṣiṣan iṣẹ ML. Sisan-iṣẹ naa pẹlu ṣiṣe iṣaju data, ikẹkọ awoṣe, igbelewọn, ati diẹ sii, ni idaniloju pipe opo gigun ti o munadoko ati ṣiṣe lati data si imuṣiṣẹ.

Awọn irinṣẹ wọnyi ṣe igbesẹ kọọkan ninu ṣiṣan ML lati jẹ apọjuwọn ati atunlo kọja awọn iṣẹ akanṣe oriṣiriṣi lati fi akoko pamọ ati dinku awọn aṣiṣe.

Mọ nipa 5 Afẹfẹ Yiyan fun Data Orchestration ti o jẹ ore olumulo ati pe o wa pẹlu awọn ẹya ode oni. Bakannaa, ṣayẹwo awọn Prefect fun Machine Learning Workflows ikẹkọ lati kọ ati ṣiṣẹ opo gigun ti epo ML akọkọ rẹ. 

Ṣepọ Ijọpọ Ilọsiwaju ati Awọn iṣe Ilọsiwaju (CI/CD) sinu awọn ṣiṣan iṣẹ ML rẹ. Awọn irinṣẹ bii Jenkins, GitLab CI, ati Awọn iṣe GitHub le ṣe adaṣe adaṣe ati imuṣiṣẹ ti awọn awoṣe ML, ni idaniloju pe awọn ayipada ti wa ni pipe ati yiyi lailewu. Iwọ yoo kọ ẹkọ lati ṣafikun idanwo adaṣe ti data rẹ, awoṣe, ati koodu lati yẹ awọn ọran ni kutukutu ati ṣetọju awọn iṣedede didara giga.

Kọ ẹkọ bii o ṣe le ṣe adaṣe adaṣe awoṣe, igbelewọn, ti ikede, ati imuṣiṣẹ ni lilo Awọn iṣe GitHub nipa titẹle Itọsọna Olukọbẹrẹ si CI/CD fun Ẹkọ ẹrọ.

Ṣiṣẹ awoṣe jẹ abala pataki ti lilo awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ ni imunadoko ni awọn agbegbe iṣelọpọ. Nipa lilo awoṣe sìn awọn ilana bii BentoML, Kubeflow, Ray Serve, tabi TFServing, o le mu awọn awoṣe rẹ ṣiṣẹ daradara bi awọn iṣẹ microservices, ṣiṣe wọn ni iraye si ati iwọn kọja awọn ohun elo ati iṣẹ lọpọlọpọ. Awọn ilana wọnyi n pese ọna ailokun lati ṣe idanwo itọkasi awoṣe ni agbegbe ati pese awọn ẹya fun ọ lati ni aabo ati imudara awọn awoṣe ni iṣelọpọ.

Mọ nipa awọn Top 7 Awoṣe imuṣiṣẹ ati Sìn Irinṣẹ ti o nlo nipasẹ awọn ile-iṣẹ giga lati ṣe irọrun ati adaṣe ilana imuṣiṣẹ awoṣe. 

Ni igbesẹ kẹfa, iwọ yoo kọ ẹkọ bii o ṣe le ṣe ibojuwo lati tọju abala iṣẹ awoṣe rẹ ati rii eyikeyi awọn ayipada ninu data rẹ ni akoko pupọ. O le lo awọn irinṣẹ bii Ni gbangba, Fiddler, tabi paapaa kọ koodu aṣa fun ibojuwo akoko gidi ati titaniji. Nipa lilo ilana ibojuwo, o le kọ opo gigun ti ẹrọ adaṣe adaṣe ni kikun nibiti idinku eyikeyi pataki ninu iṣẹ awoṣe yoo fa opo gigun ti CI/CD. Eyi yoo ja si ni atunṣe ikẹkọ awoṣe lori dataset tuntun ati nikẹhin gbigbe awoṣe tuntun si iṣelọpọ.

Ti o ba fẹ kọ ẹkọ nipa awọn irinṣẹ pataki ti a lo lati kọ, ṣetọju, ati ṣiṣẹ ṣiṣiṣẹ ML ipari-si-opin, o yẹ ki o ṣayẹwo atokọ ti awọn irinṣẹ MLOps 25 ti o nilo lati mọ ni 2024.

Ni igbesẹ ikẹhin ti iṣẹ-ẹkọ yii, iwọ yoo ni aye lati kọ iṣẹ ikẹkọ ẹrọ ipari-si-opin ni lilo ohun gbogbo ti o ti kọ ẹkọ titi di isisiyi. Ise agbese yii yoo kan awọn igbesẹ wọnyi:

1. Yan iwe data ti o nifẹ si.
2. Kọ awoṣe kan lori data ti o yan ki o tọpa awọn adanwo rẹ.
3. Ṣẹda opo gigun ti ikẹkọ awoṣe ki o ṣe adaṣe ni lilo Awọn iṣe GitHub.
4. Ran awoṣe lọ boya ni ipele, iṣẹ wẹẹbu tabi ṣiṣanwọle.
5. Ṣe atẹle iṣẹ ti awoṣe rẹ ki o tẹle awọn iṣe ti o dara julọ.

Bukumaaki oju-iwe naa: Awọn ibi ipamọ GitHub 10 lati ṣakoso awọn MLOps. Lo o lati kọ ẹkọ nipa awọn irinṣẹ tuntun, awọn itọsọna, awọn ikẹkọ, awọn iṣẹ akanṣe ati awọn iṣẹ ọfẹ lati kọ ohun gbogbo nipa MLOps.

O le forukọsilẹ ni ẹya MLOps Imọ-ẹrọ Ẹkọ ti o bo gbogbo awọn igbesẹ meje ni awọn alaye ati ṣe iranlọwọ fun ọ lati ni iriri pataki lati ṣe ikẹkọ, orin, ranṣiṣẹ, ati atẹle awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ ni iṣelọpọ. 

Ninu itọsọna yii, a ti kọ ẹkọ nipa awọn igbesẹ pataki meje fun ọ lati di alamọdaju MLOps ẹlẹrọ. A ti kọ ẹkọ nipa awọn irinṣẹ, awọn imọran, ati awọn ilana ti o nilo fun awọn onimọ-ẹrọ lati ṣe adaṣe ati ṣe ilana ilana ikẹkọ, iṣiro, ti ikede, imuṣiṣẹ, ati awọn awoṣe ibojuwo ninu awọsanma.
 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) jẹ alamọdaju onimọ-jinlẹ data ti o ni ifọwọsi ti o nifẹ kikọ awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ. Lọwọlọwọ, o ni idojukọ lori ẹda akoonu ati kikọ awọn bulọọgi imọ-ẹrọ lori ẹkọ ẹrọ ati awọn imọ-ẹrọ imọ-jinlẹ data. Abid ni oye oye oye ni iṣakoso imọ-ẹrọ ati oye oye oye ni imọ-ẹrọ ibaraẹnisọrọ. Iranran rẹ ni lati kọ ọja AI kan nipa lilo nẹtiwọọki nkankikan ayaworan fun awọn ọmọ ile-iwe ti o tiraka pẹlu aisan ọpọlọ.

• SEO Agbara akoonu & PR Pinpin. Gba Imudara Loni.
• PlatoData.Network inaro Generative Ai. Fi agbara fun ara Rẹ. Wọle si Nibi.
• PlatoAiStream. Web3 oye. Imo Amugbadun. Wọle si Nibi.
• PlatoESG. Erogba, CleanTech, Agbara, Ayika, Oorun, Isakoso Egbin. Wọle si Nibi.
• PlatoHealth. Imọ-ẹrọ Imọ-ẹrọ ati Awọn Idanwo Ile-iwosan. Wọle si Nibi.
• Orisun: https://www.kdnuggets.com/7-steps-to-mastering-mlops?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-steps-to-mastering-mlops