Mestring af MLOps: Den ultimative guide til at blive MLOps-ingeniør i 2024

I World of Artificial Intelligence (AI) og Machine Learning (ML) er der dukket nye fagfolk op, der bygger bro mellem banebrydende algoritmer og implementering i den virkelige verden. Mød MLOps-ingeniøren: orkestreringen af ​​den sømløse integration af ML-modeller i produktionsmiljøer, hvilket sikrer skalerbarhed, pålidelighed og effektivitet.

Efterhånden som virksomheder på tværs af brancher i stigende grad omfavner AI og ML for at opnå en konkurrencefordel, er efterspørgslen efter MLOps-ingeniører steget voldsomt. Disse højtuddannede fagfolk spiller en central rolle i at oversætte teoretiske modeller til praktiske, produktionsklare løsninger, der frigør det sande potentiale i AI- og ML-teknologier.

Hvis du er fascineret af krydsfeltet mellem ML og software engineering, og du trives med at tackle komplekse udfordringer, kan en karriere som MLOps Engineer være den perfekte pasform. I denne omfattende guide vil vi udforske de væsentlige færdigheder, viden og trin, der kræves for at blive en dygtig MLOps-ingeniør og sikre en position i AI-rummet.

Forståelse af MLOps

Før du dykker ned i forviklingerne ved at blive en MLOps-ingeniør, er det afgørende at forstå selve begrebet MLOps. MLOps, eller Machine Learning Operations, er et tværfagligt felt, der kombinerer principperne for ML, software engineering og DevOps-praksis for at strømline implementeringen, overvågningen og vedligeholdelsen af ​​ML-modeller i produktionsmiljøer.

MLOps livscyklus

Væsentlige færdigheder for at blive MLOps-ingeniør

For at trives som MLOps-ingeniør skal du dyrke et mangfoldigt sæt færdigheder, der spænder over flere domæner. Her er nogle af de væsentlige færdigheder at udvikle:

• Programmeringssprog: Færdighed i Python, Java eller Scala er afgørende.
• Machine Learning Frameworks: Erfaring med TensorFlow, PyTorch, scikit-lære eller Keras.
• Datateknik: Kendskab til datapipelines, databehandling og lagringsløsninger som f.eks Hadoop, Sparkog Kafka.
• Cloud Computing: Kendskab til cloud-platforme som AWS, GCP eller Azure.
• Containerisering og orkestrering: Ekspertise i Docker og Kubernetes.

MLOps principper og bedste praksis

Efterhånden som AI og ML bliver integreret i softwareprodukter og -tjenester, er MLOps-principperne afgørende for at undgå teknisk gæld og sikre problemfri integration af ML-modeller i produktionen.

Iterativ-inkrementel proces

• Design fase: Fokus på forretningsforståelse, datatilgængelighed og prioritering af ML use-case.
• ML Eksperimentering og Udvikling: Implementer proof-of-concept-modeller, datateknik og modelkonstruktion.
• ML Operations: Implementer og vedligehold ML-modeller ved hjælp af etablerede DevOps-praksis.

Automation

• Manuel proces: Indledende niveau med manuel modeltræning og implementering.
• ML Pipeline Automation: Automatiser modeltræning og validering.
• CI/CD Pipeline Automation: Implementer CI/CD-systemer til automatiseret ML-modelimplementering.

Versionering

• Spor ML-modeller og datasæt med versionskontrolsystemer for at sikre reproducerbarhed og overensstemmelse.

Eksperimentsporing

• Brug værktøjer som CVD og Vægte og skævheder til sporing af eksperimenter og styring af ML-projekter.

Test

• Implementer omfattende test af funktioner, data, ML-modeller og infrastruktur.

Overvågning

• Overvåg løbende ML-modellens ydeevne og dataafhængigheder for at sikre stabilitet og nøjagtighed.

Kontinuerlig X i MLOps

• Kontinuerlig integration (CI): Test og validering af data og modeller.
• Kontinuerlig levering (CD): Automatisk implementering af ML-modeller.
• Kontinuerlig træning (CT): Automatisering af omskoling af ML-modeller.
• Kontinuerlig overvågning (CM): Overvågning af produktionsdata og modelydelse.

Sikring af reproducerbarhed

• Implementer praksis for at sikre, at databehandling, ML-modeltræning og implementering giver identiske resultater med samme input.

Nøglemålinger for ML-baseret softwarelevering

• Implementeringsfrekvens
• Ledetid for ændringer
• Mean Time To Restore (MTTR)
• Skift fejlfrekvens

Uddannelsesveje for håbefulde MLOps-ingeniører

Selvom der ikke er nogen enkelt defineret uddannelsesvej til at blive en MLOps-ingeniør, har de mest succesrige fagfolk inden for dette felt et stærkt fundament inden for datalogi, softwareteknik eller en relateret teknisk disciplin. Her er nogle almindelige uddannelsesveje at overveje:

• Bachelorgrad: En bachelorgrad i datalogi, softwareteknik eller et beslægtet område kan give et solidt fundament inden for programmering, algoritmer, datastrukturer og softwareudviklingsprincipper.
• Masteruddannelse: At forfølge en kandidatgrad i datalogi, datavidenskab eller et beslægtet område kan yderligere forbedre din viden og færdigheder, især inden for områder som ML, AI og avancerede softwareingeniørkoncepter.
• Specialiserede certificeringer: At opnå brancheanerkendte certificeringer, såsom Google Cloud Professional ML Engineer, AWS Certificeret Machine Learning – Specialitet, eller Azure AI Engineer Associate, kan demonstrere din ekspertise og engagement på området.
• Onlinekurser og Boot Camps: Med fremkomsten af ​​online læringsplatforme kan du få adgang til et væld af kurser, bootcamps og specialiseringer, der er skræddersyet specifikt til MLOps og relaterede discipliner, hvilket tilbyder en fleksibel og læringsoplevelse i eget tempo. Her er nogle fremragende ressourcer til at komme i gang:
  • YouTube Channels:
    • Tech med Tim: En fantastisk kanal til Python-programmering og maskinlæringsøvelser.
    • freeCodeCamp.org: Tilbyder omfattende selvstudier om forskellige programmerings- og maskinlæringsemner.
    • Krish Naik: Fokuserer på maskinlæring, datavidenskab og MLOps.
  • Kurser:
    • Coursera – Machine Learning af Andrew Ng: Et grundkursus i maskinlæring.
    • Coursera – MLOps-specialisering af DeepLearning.AI: Omfattende dækning af MLOps-koncepter.
    • fast.ai – Praktisk dyb læring for kodere: En praktisk tilgang til at lære dyb læring og maskinlæring.

Opbygning af en solid portefølje og få praktisk erfaring

Selvom formel uddannelse er afgørende, er praktisk erfaring lige så afgørende for håbefulde MLOps-ingeniører. At bygge en mangfoldig portefølje af projekter og få praktisk erfaring kan forbedre dine chancer for at få et eftertragtet job i AI-området markant. Her er nogle strategier at overveje:

• Personlige projekter: Udvikl personlige projekter, der viser din evne til at designe, implementere og implementere ML-modeller i et produktionslignende miljø. Disse projekter kan variere fra billedgenkendelsessystemer til naturlige sprogbehandlingsapplikationer eller prædiktive analyseløsninger.
• Open Source-bidrag: Bidrag til open source-projekter relateret til MLOps, ML-frameworks eller dataingeniørværktøjer. Dette viser ikke kun dine tekniske færdigheder, men viser også din evne til at samarbejde og arbejde i et fællesskab.
• Praktikophold og kooperativer: Søg praktik eller samarbejdsmuligheder i virksomheder eller forskningslaboratorier, der fokuserer på AI- og ML-løsninger. Disse erfaringer kan give uvurderlig eksponering i den virkelige verden og give dig mulighed for at arbejde sammen med erfarne fagfolk på området.
• Hackathons og konkurrencer: Deltag i hackathons, datavidenskabskonkurrencer eller kodningsudfordringer, der involverer udvikling og implementering af ML-modeller. Disse begivenheder tester ikke kun dine færdigheder, men fungerer også som netværksmuligheder og potentielle indgange til jobmuligheder.

Hold dig opdateret og løbende læring

Området for AI og ML udvikler sig hurtigt, med nye teknologier, værktøjer og bedste praksisser, der løbende dukker op. Som MLOps-ingeniør er det afgørende at omfavne en væksttankegang og prioritere kontinuerlig læring. Her er nogle strategier til at holde sig opdateret:

• Følg brancheblogs og publikationer: Abonner på velrenommerede blogs, nyhedsbreve og publikationer med fokus på MLOps, AI og ML for at holde dig informeret om de seneste trends, teknikker og værktøjer.
• Deltag i konferencer og møder: Deltag i lokale eller virtuelle konferencer, møder og workshops relateret til MLOps, AI og ML. Disse begivenheder giver mulighed for at lære af eksperter, netværke med fagfolk og få indsigt i nye tendenser og bedste praksis.
• Online fællesskaber og fora: Deltag i online fællesskaber og fora dedikeret til MLOps, AI og ML, hvor du kan engagere dig med jævnaldrende, stille spørgsmål og dele viden og erfaringer.
• Kontinuerlig uddannelse: Udforsk onlinekurser, selvstudier og certificeringer, der tilbydes af platforme som Coursera, Udacity eller edX for løbende at udvide din viden og være på forkant.

MLOps-ingeniørens karrierevej og muligheder

Når du har erhvervet de nødvendige færdigheder og erfaring, tilbyder karrierevejen for en MLOps-ingeniør en bred vifte af muligheder på tværs af forskellige brancher. Her er nogle potentielle roller og karriereforløb at overveje:

• MLOps ingeniør: Med erfaring kan du gå videre til rollen som MLOps Engineer, hvor du vil være ansvarlig for end-to-end-styring af ML-modellens livscyklusser, fra implementering til overvågning og optimering. Du vil arbejde tæt sammen med datavidenskabsmænd, softwareingeniører og DevOps-teams for at sikre den sømløse integration af ML-løsninger.
• Senior MLOps ingeniør: Som senior MLOps-ingeniør vil du påtage dig lederroller, overvåge komplekse MLOps-projekter og vejlede juniorteammedlemmer. Du vil være ansvarlig for at designe og implementere skalerbare og pålidelige MLOps-pipelines, samt træffe strategiske beslutninger for at optimere ML-modellens ydeevne og effektivitet.
• MLOps teamleder eller manager: I denne rolle vil du lede et team af MLOps-ingeniører, koordinere deres indsats, sætte prioriteter og sikre en vellykket levering af ML-drevne løsninger. Du vil også være ansvarlig for at vejlede og udvikle teamet, fremme en kultur af kontinuerlig læring og innovation.
• MLOps konsulent eller arkitekt: Som MLOps-konsulent eller -arkitekt vil du give ekspertvejledning og strategisk rådgivning til organisationer, der søger at implementere eller optimere deres MLOps-praksis. Du vil udnytte din dybe forståelse af ML, software engineering og DevOps-principper til at designe og udvikle skalerbare og effektive MLOps-løsninger, der er skræddersyet til specifikke forretningsbehov.
• MLOps-forsker eller evangelist: For dem med en passion for at skubbe grænserne for MLOps kan det være en spændende vej at forfølge en karriere som MLOps-forsker eller evangelist. I disse roller vil du bidrage til fremme af MLOps-praksis, -værktøjer og -metoder ved at samarbejde med akademiske institutioner, forskningslaboratorier eller teknologivirksomheder.

Mulighederne inden for MLOps-feltet er enorme og spænder over forskellige industrier såsom teknologi, finans, sundhedspleje, detailhandel og videre. Efterhånden som AI og ML fortsætter med at gennemsyre alle aspekter af vores liv, vil efterspørgslen efter dygtige MLOps-ingeniører kun fortsætte med at stige, hvilket giver forskellige og givende karrieremuligheder.

Læringskilde for MLOps

Grundlæggende om Python

• Bøger: Python Crash Course, 3. udgave af Eric Matthes.
• Vejledninger: Real Python.
• Praksis: LeetCode.
• Vigtige emner:
  • Brug af en IDE: VS-kodeopsætning.
  • Grundlæggende og Pytest: Dækket ind Python Crash Course bog.
  • Emballage med poesi: Hvordan.

Bash Basics & Command Line Editors

• Bøger: Linux-kommandolinjen, 2. udgave af William E. Shotts.
• Kurser: Bash Mastery.
• VIM: VIM guide, VIM eventyr.

Containerization og Kubernetes

• Docker:
  • Docker køreplan.
  • Fuld Docker-tutorial af TechWorld med Nana.
• Kubernetes:
  • Kubernetes køreplan.
  • Kubernetes-kursus af FreeCodeCamp.
  • Kubernetes beherskelse.
  • Værktøj: K9s.

Machine Learning Fundamentals

• Kurser: Machine Learning Course, Dyb læring for kodere.
• Book: Anvendt maskinlæring og kunstig intelligens for ingeniører af Jeff Prosise.

MLOps komponenter

• Kurser: Lavet med ML MLOps Course, The Full Stack 7-Steps MLOps Framework.

Versionskontrol & CI/CD Pipelines

• Kurser:Git & GitHub for begyndere
  • Pre-Commit Hooks.

Orchestration

• Værktøjer: Apache luftstrøm, KubeFlow, metaflow.

Afsluttende tanker

At mestre og blive en dygtig MLOps-ingeniør kræver en unik blanding af færdigheder, dedikation og en passion for kontinuerlig læring. Ved at kombinere ekspertise inden for machine learning, software engineering og DevOps-praksis vil du være godt rustet til at navigere i det komplekse landskab af ML-modelimplementering og -styring.

Efterhånden som virksomheder på tværs af brancher i stigende grad omfavner AI og ML, vil efterspørgslen efter dygtige MLOps-ingeniører fortsætte med at stige. Ved at følge de trin, der er beskrevet i denne omfattende guide, investere i din uddannelse og praktiske erfaring og opbygge et stærkt professionelt netværk, kan du positionere dig selv som et værdifuldt aktiv i AI-området.