Когда машинное обучение встречает DevOps Как понять MLOps

Когда машинное обучение и DevOps встречаются MLOps для начинающих

Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) за последние годы завоевали мир, став критическими компонентами практически любой отрасли, от розницы и развлечений до здравоохранения и банковского дела. Эти технологии обладают способностью радикально преобразить предприятия, автоматизируя операции, снижая затраты и улучшая принятие решений путем анализа огромных объемов данных. Количество проектов по AI и ML недавно резко возросло, что создало трудности в эффективном управлении ML проектами. Именно так на сцену вошел MLOps в технологической индустрии.

Что такое MLOps?

MLOps, или Управление машинным обучением, является методологией оптимизации жизненного цикла ML для ускорения создания AI-приложений. Он следует принципам DevOps для быстрого и надежного разработки программного обеспечения в секторе ML. MLOps, как DevOps, способствует сотрудничеству, обеспечивая постоянное общение между учеными в области данных, программистами и экспертами по данным. Он охватывает все аспекты ML-процесса, от сбора данных и создания модели до конечного развертывания и постоянного улучшения проекта.

Что такое AI и ML?

Несмотря на их тесное взаимосвязь, AI и ML – это два различных понятия, которые не следует путать. AI является общим термином, охватывающим широкий спектр подходов и техник, позволяющих компьютерным системам имитировать человеческое интеллект. ML, в свою очередь, является подотраслью AI, которая позволяет компьютеру автоматически учиться на основе структурированных данных. Он сосредоточен на обучении алгоритмов на больших наборах данных для создания сложных моделей ML, способных выполнять сложные задачи, такие как анализ больших данных, сортировка изображений и создание речи, похожей на человеческую.

Что включает в себя жизненный цикл ML?

Почти все проекты по ML проходят следующие этапы в своем жизненном цикле:

• 7 трендов в области data science и искусственного интеллекта, которые определят 2024 год.
• Как использовать ограждения для разработки безопасного и надежного искусственного интеллекта
• Начало работы с MyScale через клиент Python

• Сбор данных: Создание качественного набора данных является важной частью жизненного цикла ML, который включает сбор данных, таких как текст, изображения, звуки или видео.
• Подготовка и обработка данных: Рандомизация, организация данных в наборы, удаление ошибок и дубликатов, преобразование данных в используемый формат.
• Разработка модели: Выбор эффективной архитектуры модели, создание модели, ее обучение на наборе данных, настройка и оценка.
• Развертывание модели: Внедрение обученной модели машинного обучения в реальную систему и определение, улучшает ли она ее производительность с использованием доступных данных.
• Мониторинг: Наблюдение за системой для обеспечения и поддержания желаемого уровня производительности путем раннего выявления и устранения проблем.

Как MLOps улучшает жизненный цикл ML?

MLOps использует техники DevOps для создания оптимального и стандартизированного подхода к ML. Он тесно связан с следующими практиками на всех этапах ML-процесса:

• Управление версиями: Широко используется в программной инженерии и включает отслеживание, хранение и управление изменениями, внесенными в код со временем. В ML это идет еще дальше, уделяя особое внимание ключевым компонентам ML – данным и моделям – для обеспечения прослеживаемости, воспроизводимости, отката, отладки и совместной работы. Управление версиями данных является важным для разработки модели, а управление версиями модели является важным на всех этапах жизненного цикла модели.
• Продолжительная интеграция и непрерывное развертывание (Continuous Integration and Continuous Deployment, CI/CD): Эти практики основаны на непрерывном процессе обзора, переоценки и выявления проблем с ML-моделью, что позволяет изменять модель при получении новых данных. CI/CD также автоматизирует части ML-пайплайна, такие как разработка, сборка и тестирование.
• Мониторинг и журналирование: Мониторинг модели ML отвечает за непрерывное отслеживание производительности развернутой модели в производстве, предоставление важной обратной связи и обеспечение точного прогноза модели и доставки ценности со временем. Журналирование создает запись событий приложения, которая может быть использована для выявления причины проблем с производительностью, возникших на любом этапе разработки модели.
• Управление моделями и соответствие: Эти практики направлены на снижение рисков, связанных с низкой производительностью модели, что может привести к различным проблемам, начиная от плохого принятия решений и негативного опыта клиента до нарушений национальных и международных законов и регуляций. Например, многие предприятия должны соблюдать строгие нормы безопасности персональных данных во многих странах.
• Инфраструктура и масштабируемость: Комбинация ресурсов, инструментов и процессов, необходимых для создания, обучения и запуска моделей ML, известна как инфраструктура ML. Она обеспечивает успешную реализацию каждого этапа рабочего процесса ML, помогая ученым-данным и инженерным командам управлять и эксплуатировать различные ресурсы, а также оптимизировать процессы обучения и развертывания. Масштабируемость ML означает возможность обработки любого объема данных, экономичность и экономию времени при обслуживании миллионов пользователей.
• Автоматическое тестирование: Автоматизация модульного и интеграционного тестирования позволяет получить долгосрочный результат для практиков MLOps. Автоматизация ускоряет модульные тесты, которые основываются на концепции разделения кода на блоки и тестирования каждого из них отдельно. Она также улучшает интеграционное тестирование, которое используется для проверки взаимодействия компонентов друг с другом. Его главная цель – гарантировать, что объединенные блоки взаимодействуют друг с другом и что система соответствует всем стандартам модели.

Что требуется для начала карьеры в области MLOps?

Любой, кто хочет вызвать интерес в себе и направить свою карьеру в эту динамичную область искусственного интеллекта в 2023 году, должен быть знаком с основными практиками, концепциями, инструментами и платформами, используемыми в MLOps. Они следующие:

• Инженерия данных, машинное обучение и разработка программного обеспечения: Важно понимать основы языка программирования Python, а также фреймворков машинного обучения TensorFlow и PyTorch.
• DevOps: Крайне важно изучить принципы DevOps, системы контроля версий, CI/CD конвейеры и облачные платформы, такие как AWS или Google Cloud.
• Инструменты MLOps: Критически важно быть знакомым с инструментами управления полным жизненным циклом ML, включая MLflow, Kubeflow и Apache Airflow.
• Практика: Чтобы успешно работать в MLOps, необходимо создавать, тестировать и развертывать модели машинного обучения в реальных сценариях. Начало с небольших личных проектов может помочь проложить путь к работе в крупных технологических компаниях.
• Коммьюнити: Погружение в жизнь сообщества, участие в конкурсах и хакатонах, сотрудничество с другими специалистами являются неотъемлемой частью для быть в курсе событий в области MLOps, изучения новых навыков и достижения успеха.
• Сертификаты: Важно получить сертификаты в области машинного обучения и DevOps от облачных провайдеров, чтобы создать сильное резюме и получить работу своей мечты.

Вывод: почему MLOps важен?

MLOps – это набор эффективных практик, представляющих собой переход к оптимизации жизненного цикла машинного обучения, что приводит к более быстрой и гибкой разработке, тестированию и обслуживанию приложений искусственного интеллекта. Его основные преимущества – это эффективность, масштабируемость и снижение рисков.