Dominar MLOps: la guia definitiva per convertir-se en enginyer MLOps el 2024

En el món de la intel·ligència artificial (IA) i l'aprenentatge automàtic (ML), ha sorgit nous professionals que superen la bretxa entre els algorismes d'avantguarda i el desplegament en el món real. Coneix l'enginyer MLOps: l'orquestració de la integració perfecta dels models ML als entorns de producció, garantint l'escalabilitat, la fiabilitat i l'eficiència.

A mesura que les empreses de tots els sectors adopten cada cop més IA i ML per obtenir un avantatge competitiu, la demanda d'enginyers MLOps s'ha disparat. Aquests professionals altament qualificats tenen un paper fonamental a l'hora de traduir models teòrics en solucions pràctiques i preparades per a la producció, desbloquejant el veritable potencial de les tecnologies d'IA i ML.

Si estàs fascinat per la intersecció de l'ML i l'enginyeria de programari, i t'encanta afrontar reptes complexos, una carrera com a enginyer MLOps pot ser l'adequat. En aquesta guia completa, explorarem les habilitats, els coneixements i els passos essencials necessaris per esdevenir un enginyer MLOps competent i assegurar-nos una posició a l'espai de l'IA.

Entendre els MLOps

Abans d'aprofundir en les complexitats de convertir-se en enginyer MLOps, és crucial entendre el concepte MLOps en si. MLOps, o operacions d'aprenentatge automàtic, és un camp multidisciplinari que combina els principis de l'ML, l'enginyeria de programari i les pràctiques DevOps per agilitzar el desplegament, la supervisió i el manteniment dels models d'ML en entorns de producció.

El cicle de vida MLOps

Habilitats essencials per convertir-se en enginyer MLOps

Per prosperar com a enginyer MLOps, haureu de conrear un conjunt divers d'habilitats que abasten diversos dominis. Aquestes són algunes de les habilitats essencials per desenvolupar:

• Llenguatges de programació: Competència en Pitó, Java, O Scala és crucial.
• Marcs d'aprenentatge automàtic: Experiència amb TensorFlow, PyTorch, scikit-aprendre, O Keras.
• Enginyeria de dades: Coneixement de canalitzacions de dades, processament de dades i solucions d'emmagatzematge com ara Hadoop, Espurnai Kafka.
• Cloud Computing: Familiaritat amb plataformes en núvol com AWS, GCP, O Azur.
• Contenedorització i orquestració: Expertise en estibador i Kubernetes.

Principis i bones pràctiques de MLOps

A mesura que l'IA i el ML esdevenen integrants dels productes i serveis de programari, els principis MLOps són essencials per evitar el deute tècnic i garantir una integració perfecta dels models ML a la producció.

Procés iteratiu-incremental

• Fase de Disseny: Centra't en la comprensió empresarial, la disponibilitat de dades i la priorització de casos d'ús de ML.
• Experimentació i desenvolupament ML: Implementar models de prova de concepte, enginyeria de dades i enginyeria de models.
• Operacions ML: Desplegueu i manteniu models de ML mitjançant pràctiques de DevOps establertes.

Automatització

• Procés manual: Nivell inicial amb formació i desplegament del model manual.
• ML Pipeline Automation: Automatitzar l'entrenament i la validació de models.
• Automatització de canonades CI/CD: Implementar sistemes CI/CD per al desplegament automatitzat de models ML.

Versió

• Feu un seguiment dels models i conjunts de dades de ML amb sistemes de control de versions per garantir la reproductibilitat i el compliment.

Seguiment d'experiments

• Utilitzeu eines com DVC i Pesos i biaixos per fer el seguiment d'experiments i gestionar projectes de ML.

Proves

• Implementeu proves exhaustives per a funcions, dades, models de ML i infraestructura.

Monitoring

• Superviseu contínuament el rendiment del model ML i les dependències de dades per garantir l'estabilitat i la precisió.

X contínua en MLOps

• Integració contínua (CI): Prova i validació de dades i models.
• Lliurament continu (CD): Implementació automàtica de models ML.
• Formació contínua (TC): Automatització del reciclatge de models ML.
• Monitorització contínua (CM): Supervisió de dades de producció i rendiment del model.

Assegurant la reproductibilitat

• Implementeu pràctiques per garantir que el processament de dades, l'entrenament del model de ML i el desplegament produeixen resultats idèntics amb la mateixa entrada.

Mètriques clau per al lliurament de programari basat en ML

• Freqüència de desplegament
• Temps d'execució per als canvis
• Temps mitjà de restauració (MTTR)
• Canviar la taxa de fracàs

Itineraris educatius per a aspirants a enginyers MLOps

Tot i que no hi ha un únic camí educatiu definit per convertir-se en enginyer MLOps, la majoria dels professionals d'èxit en aquest camp tenen una base sòlida en informàtica, enginyeria de programari o una disciplina tècnica relacionada. Aquestes són algunes de les vies educatives habituals a tenir en compte:

• Llicenciatura: Una llicenciatura en informàtica, enginyeria del programari o un camp relacionat pot proporcionar una base sòlida en programació, algorismes, estructures de dades i principis de desenvolupament de programari.
• Màster: cursar un màster en informàtica, ciència de dades o un camp relacionat pot millorar encara més els vostres coneixements i habilitats, especialment en àrees com ara ML, AI i conceptes avançats d'enginyeria de programari.
• Certificacions especialitzades: Obtenció de certificacions reconegudes pel sector, com ara el Enginyer ML professional de Google Cloud, Aprenentatge automàtic certificat AWS – Especialitat, o Enginyer associat d'Azure AI, pot demostrar la seva experiència i compromís amb el camp.
• Cursos en línia i Boot Camps: Amb l'auge de les plataformes d'aprenentatge en línia, podeu accedir a una gran quantitat de cursos, camps d'entrenament i especialitzacions dissenyades específicament per a MLOps i disciplines relacionades, oferint una experiència d'aprenentatge flexible i a un mateix ritme. Aquí teniu alguns recursos excel·lents per començar:
  • Canals de YouTube:
    • Tècnica amb Tim: Un gran canal per a la programació de Python i els tutorials d'aprenentatge automàtic.
    • freeCodeCamp.org: ofereix tutorials complets sobre diversos temes de programació i aprenentatge automàtic.
    • Krish Naik: se centra en l'aprenentatge automàtic, la ciència de dades i MLOps.
  • d ' espanyol:
    • Coursera – Aprenentatge automàtic d'Andrew Ng: Un curs bàsic d'aprenentatge automàtic.
    • Coursera – Especialització MLOps per DeepLearning.AI: Cobertura integral dels conceptes MLOps.
    • fast.ai: aprenentatge profund pràctic per a programadors: Un enfocament pràctic per a l'aprenentatge de l'aprenentatge profund i l'aprenentatge automàtic.

Construir una cartera sòlida i obtenir experiència pràctica

Tot i que l'educació formal és essencial, l'experiència pràctica és igualment crucial per als aspirants a enginyers MLOps. La creació d'una cartera diversa de projectes i l'adquisició d'experiència pràctica poden millorar significativament les vostres possibilitats d'aconseguir una feina cobejada a l'espai d'IA. Aquestes són algunes estratègies a tenir en compte:

• Projectes personals: Desenvolupeu projectes personals que mostrin la vostra capacitat per dissenyar, implementar i desplegar models de ML en un entorn semblant a la producció. Aquests projectes poden anar des de sistemes de reconeixement d'imatges fins a aplicacions de processament de llenguatge natural o solucions d'anàlisi predictiva.
• Contribucions de codi obert: Contribueix a projectes de codi obert relacionats amb MLOps, marcs de ML o eines d'enginyeria de dades. Això no només demostra les vostres habilitats tècniques, sinó que també mostra la vostra capacitat per col·laborar i treballar dins d'una comunitat.
• Pràctiques i cooperatives: Busqueu oportunitats de pràctiques o cooperatives en empreses o laboratoris de recerca que se centren en solucions d'IA i ML. Aquestes experiències poden proporcionar una exposició inestimable al món real i us permeten treballar al costat de professionals amb experiència en el camp.
• Hackatons i competicions: Participa en hackatons, concursos de ciència de dades o reptes de codificació que impliquin el desenvolupament i el desplegament de models de ML. Aquests esdeveniments no només posen a prova les vostres habilitats, sinó que també serveixen com a oportunitats de treball en xarxa i possibles portes d'accés a oportunitats laborals.

Mantenir-se al dia i aprenentatge continu

El camp de l'IA i el ML està evolucionant ràpidament, amb noves tecnologies, eines i bones pràctiques sorgint contínuament. Com a enginyer MLOps, és crucial adoptar una mentalitat de creixement i prioritzar l'aprenentatge continu. Aquestes són algunes estratègies per estar al dia:

• Seguiu els blocs i publicacions de la indústria: Subscriviu-vos a blocs, butlletins i publicacions de bona reputació centrats en MLOps, IA i ML per mantenir-vos informat sobre les últimes tendències, tècniques i eines.
• Assisteix a conferències i trobades: Participa en conferències, trobades i tallers locals o virtuals relacionats amb MLOps, AI i ML. Aquests esdeveniments ofereixen oportunitats per aprendre d'experts, connectar-se amb professionals i obtenir informació sobre les tendències emergents i les millors pràctiques.
• Comunitats i fòrums en línia: uneix-te a comunitats en línia i fòrums dedicats a MLOps, AI i ML, on pots interactuar amb companys, fer preguntes i compartir coneixements i experiències.
• Formació contínua: Exploreu cursos en línia, tutorials i certificacions que ofereixen plataformes com Coursera, Udacity o edX per ampliar contínuament els vostres coneixements i mantenir-vos al capdavant.

La carrera i les oportunitats de l'enginyer MLOps

Un cop hàgiu adquirit les habilitats i l'experiència necessàries, la carrera professional d'un enginyer MLOps ofereix una àmplia gamma d'oportunitats en diferents sectors. Aquests són alguns dels possibles rols i trajectòries professionals a tenir en compte:

• Enginyer MLOps: Amb experiència, podeu avançar a la funció d'enginyer MLOps, on seràs responsable de la gestió integral dels cicles de vida dels models de ML, des del desplegament fins al seguiment i l'optimització. Col·laboraràs estretament amb científics de dades, enginyers de programari i equips de DevOps per garantir la integració perfecta de les solucions de ML.
• Enginyer sènior MLOps: Com a enginyer MLOps sènior, assumiràs funcions de lideratge, supervisaràs projectes MLOps complexos i guiaràs els membres de l'equip júnior. Seràs responsable de dissenyar i implementar canalitzacions MLOps escalables i fiables, així com de prendre decisions estratègiques per optimitzar el rendiment i l'eficiència del model ML.
• Cap o gerent d'equip MLOps: En aquesta funció, dirigiràs un equip d'enginyers de MLOps, coordinant els seus esforços, establint prioritats i garantint el lliurament exitós de solucions basades en ML. També seràs responsable de la mentoria i desenvolupament de l'equip, fomentant una cultura d'aprenentatge continu i innovació.
• Consultor o Arquitecte MLOps: Com a consultor o arquitecte MLOps, oferireu orientació experta i assessorament estratègic a les organitzacions que busquen implementar o optimitzar les seves pràctiques MLOps. Aprofitareu la vostra comprensió profunda dels principis de ML, enginyeria de programari i DevOps per dissenyar i dissenyar solucions MLOps escalables i eficients adaptades a les necessitats empresarials específiques.
• Investigador o Evangelista MLOps: Per a aquells que tenen passió per superar els límits dels MLOps, seguir una carrera com a investigador o evangelista MLOps pot ser un camí emocionant. En aquestes funcions, contribuireu a l'avenç de les pràctiques, eines i metodologies de MLOps, col·laborant amb institucions acadèmiques, laboratoris de recerca o empreses tecnològiques.

Les oportunitats dins del camp MLOps són vastes i abasten diverses indústries com la tecnologia, les finances, la sanitat, el comerç minorista i més enllà. A mesura que l'IA i el ML continuen impregnant tots els aspectes de les nostres vides, la demanda d'enginyers MLOps qualificats només continuarà augmentant, oferint perspectives professionals diverses i gratificants.

Font d'aprenentatge per a MLOps

Fonaments de Python

• Llibres: Python Crash Course, 3a edició per Eric Matthes.
• Tutorials: Reial Python.
• Pràctica: LeetCode.
• Temes importants:
  • Utilitzant un IDE: Configuració del codi VS.
  • Conceptes bàsics i Pytest: coberts a Llibre de Python Crash Course.
  • Embalatge amb poesia: Com.

Bash Bash i editors de línia d'ordres

• Llibres: La línia d'ordres de Linux, 2a edició per William E. Shotts.
• d ' espanyol: Bash Mastery.
• VI: Guia VIM, VIM Aventures.

Contenidors i Kubernetes

• estibador:
  • Full de ruta de Docker.
  • Tutorial complet de Docker de TechWorld amb Nana.
• Kubernetes:
  • Full de ruta de Kubernetes.
  • Curs Kubernetes de FreeCodeCamp.
  • Domini de Kubernetes.
  • Eina: K9.

Fonaments de l'aprenentatge automàtic

• d ' espanyol: Curs d'aprenentatge automàtic, Aprenentatge profund per a programadors.
• Reserva: Aprenentatge automàtic aplicat i IA per a enginyers de Jeff Prosise.

Components MLOps

• d ' espanyol: Fet amb ML MLOps Curs, El marc MLOps de 7 passos de Full Stack.

Control de versions i canalitzacions CI/CD

• d ' espanyol:Git i GitHub per a principiants
  • Ganxos de precommit.

Orquestració

• instruments: flux d'aire apache, Kubeflow, Metaflow.

Consideracions finals

Dominar i convertir-se en un enginyer MLOps competent requereix una combinació única d'habilitats, dedicació i passió per l'aprenentatge continu. En combinar l'experiència en aprenentatge automàtic, enginyeria de programari i pràctiques de DevOps, estaràs ben equipat per navegar pel complex paisatge de desplegament i gestió de models de ML.

A mesura que les empreses de tots els sectors adopten cada cop més el poder de l'IA i el ML, la demanda d'enginyers MLOps qualificats continuarà augmentant. Seguint els passos descrits en aquesta guia completa, invertint en la vostra educació i experiència pràctica i construint una xarxa professional sòlida, podeu posicionar-vos com un actiu valuós a l'espai de la IA.