Освоение MLOps: полное руководство, как стать инженером MLOps в 2024 году

В мире искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) появились новые специалисты, устраняющие разрыв между передовыми алгоритмами и их реальным внедрением. Познакомьтесь с инженером MLOps: организуйте плавную интеграцию моделей машинного обучения в производственные среды, обеспечивая масштабируемость, надежность и эффективность.

Поскольку предприятия во всех отраслях все чаще используют искусственный интеллект и машинное обучение для получения конкурентного преимущества, спрос на инженеров MLOps резко возрос. Эти высококвалифицированные специалисты играют ключевую роль в преобразовании теоретических моделей в практические, готовые к производству решения, раскрывая истинный потенциал технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.

Если вас увлекает взаимодействие машинного обучения и программной инженерии, и вы стремитесь к решению сложных задач, карьера инженера MLOps может стать для вас идеальным выбором. В этом подробном руководстве мы рассмотрим основные навыки, знания и шаги, необходимые для того, чтобы стать опытным инженером MLOps и получить работу в сфере ИИ.

Понимание MLOps

Прежде чем углубляться в тонкости профессии инженера MLOps, крайне важно понять саму концепцию MLOps. MLOps, или операции машинного обучения, — это междисциплинарная область, объединяющая принципы машинного обучения, разработки программного обеспечения и DevOps-практики для оптимизации развертывания, мониторинга и обслуживания моделей машинного обучения в производственных средах.

Жизненный цикл MLOps

Основные навыки, необходимые для того, чтобы стать инженером MLOps

Чтобы преуспеть в качестве инженера MLOps, вам необходимо развивать разнообразные навыки, охватывающие различные области. Вот некоторые из основных навыков, которые следует развивать:

• Языки программирования: Знание Питон, Java или масштаб это важно.
• Фреймворки машинного обучения: Опыт работы с TensorFlow, PyTorch, scikit учиться или Keras.
• Инженерия данных: Знание конвейеров данных, обработки данных и решений для хранения, таких как Hadoop, Искриться и Кафка.
• Cloud Computing: Знакомство с облачными платформами, такими как AWS, GCP или Лазурный.
• Контейнеризация и оркестровка: Экспертиза в Docker и Kubernetes.

Принципы и лучшие практики MLOps

Поскольку искусственный интеллект и машинное обучение становятся неотъемлемой частью программных продуктов и услуг, принципы MLOps имеют важное значение, чтобы избежать технического долга и обеспечить плавную интеграцию моделей машинного обучения в производство.

Итеративно-инкрементный процесс

• Фаза проектирования: Сосредоточьтесь на понимании бизнеса, доступности данных и определении приоритетов вариантов использования ML.
• Эксперименты и разработка машинного обучения: Внедрение моделей для проверки концепции, разработки данных и разработки моделей.
• Операции машинного обучения: Развертывание и поддержка моделей машинного обучения с использованием устоявшихся практик DevOps.

Автоматизация

• Ручной процесс: Начальный уровень с ручным обучением и развертыванием модели.
• Автоматизация конвейеров машинного обучения: Автоматизация обучения и проверки модели.
• Автоматизация конвейеров CI/CD: Внедрение систем CI/CD для автоматического развертывания моделей машинного обучения.

Versioning

• Отслеживайте модели и наборы данных машинного обучения с помощью систем контроля версий, чтобы обеспечить воспроизводимость и соответствие требованиям.

Отслеживание экспериментов

• Используйте такие инструменты, как DVC и Веса и отклонения для отслеживания экспериментов и управления проектами ML.

Тестирование

• Реализуйте комплексное тестирование функций, данных, моделей машинного обучения и инфраструктуры.

мониторинг

• Постоянно отслеживайте производительность модели машинного обучения и зависимости данных, чтобы обеспечить стабильность и точность.

Непрерывное X в MLOps

• Непрерывная интеграция (CI): Тестирование и проверка данных и моделей.
• Непрерывная доставка (CD): автоматическое развертывание моделей машинного обучения.
• Непрерывное обучение (CT): Автоматизация переобучения моделей ML.
• Непрерывный мониторинг (СМ): Мониторинг производственных данных и производительности модели.

Обеспечение воспроизводимости

• Внедрите методы, гарантирующие, что обработка данных, обучение модели ML и развертывание дают идентичные результаты при одних и тех же входных данных.

Ключевые показатели доставки программного обеспечения на основе машинного обучения

• Частота развертывания
• Время подготовки к изменениям
• Среднее время восстановления (MTTR)
• Изменить частоту отказов

Образовательные пути для начинающих инженеров MLOps

Хотя не существует единого определенного пути образования, чтобы стать инженером MLOps, большинство успешных профессионалов в этой области обладают прочной базой в области информатики, разработки программного обеспечения или смежных технических дисциплин. Вот некоторые распространенные образовательные пути, на которые следует обратить внимание:

• БАКАЛАВРИАТ: Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области может обеспечить прочную основу в программировании, алгоритмах, структурах данных и принципах разработки программного обеспечения.
• МАГИСТРАТУРА: Получение степени магистра в области компьютерных наук, науки о данных или смежной области может еще больше расширить ваши знания и навыки, особенно в таких областях, как машинное обучение, искусственный интеллект и передовые концепции разработки программного обеспечения.
• Специализированные сертификаты: Получение признанных в отрасли сертификатов, таких как Профессиональный инженер Google Cloud ML, Сертифицированное AWS машинное обучение – Специальность или Ассоциированный специалист по искусственному интеллекту Azure, можете продемонстрировать свой опыт и преданность делу.
• Онлайн-курсы и учебные лагеря: С появлением платформ онлайн-обучения вы можете получить доступ к множеству курсов, учебных лагерей и специализаций, специально разработанных для MLOps и смежных дисциплин, предлагая гибкий опыт обучения в самостоятельном темпе. Вот несколько отличных ресурсов для начала:
  • Каналы YouTube:
    • Технология с Тимом: отличный канал с обучающими материалами по программированию на Python и машинному обучению.
    • freeCodeCamp.org: предлагает подробные руководства по различным темам программирования и машинного обучения.
    • Криш Найк: фокусируется на машинном обучении, науке о данных и MLOps.
  • Курсы:
    • Coursera – Машинное обучение, Эндрю Нг: Базовый курс по машинному обучению.
    • Coursera — специализация MLOps от DeepLearning.AI: Всесторонний обзор концепций MLOps.
    • fast.ai — Практическое глубокое обучение для программистов: Практический подход к изучению глубокого обучения и машинного обучения.

Создание солидного портфолио и получение практического опыта

Хотя формальное образование имеет важное значение, практический опыт не менее важен для начинающих инженеров MLOps. Создание разнообразного портфолио проектов и получение практического опыта могут значительно повысить ваши шансы получить желанную работу в сфере искусственного интеллекта. Вот некоторые стратегии, которые стоит рассмотреть:

• Личные проекты: Разрабатывайте личные проекты, которые продемонстрируют ваши способности проектировать, внедрять и развертывать модели машинного обучения в производственной среде. Эти проекты могут варьироваться от систем распознавания изображений до приложений для обработки естественного языка или решений для прогнозной аналитики.
• Вклады с открытым исходным кодом: Вносите вклад в проекты с открытым исходным кодом, связанные с MLOps, платформами машинного обучения или инструментами обработки данных. Это не только демонстрирует ваши технические навыки, но и демонстрирует вашу способность сотрудничать и работать в сообществе.
• Стажировки и кооперативы: Ищите возможности стажировки или сотрудничества в компаниях или исследовательских лабораториях, которые специализируются на решениях искусственного интеллекта и машинного обучения. Этот опыт может дать неоценимую информацию о реальном мире и позволит вам работать вместе с опытными профессионалами в этой области.
• Хакатоны и конкурсы: Участвуйте в хакатонах, конкурсах по науке о данных или соревнованиях по программированию, которые включают разработку и развертывание моделей ML. Эти мероприятия не только проверяют ваши навыки, но также служат возможностями для налаживания связей и потенциальными воротами к возможностям трудоустройства.

Быть в курсе событий и постоянно учиться

Сфера искусственного интеллекта и машинного обучения стремительно развивается, постоянно появляются новые технологии, инструменты и передовые практики. Инженеру MLOps крайне важно придерживаться установки на рост и уделять первостепенное внимание непрерывному обучению. Вот несколько стратегий, которые помогут вам оставаться в курсе последних тенденций:

• Следите за отраслевыми блогами и публикациями: Подпишитесь на авторитетные блоги, информационные бюллетени и публикации, посвященные MLOps, AI и ML, чтобы быть в курсе последних тенденций, методов и инструментов.
• Посещайте конференции и встречи: Участвуйте в местных или виртуальных конференциях, встречах и семинарах, связанных с MLOps, AI и ML. Эти мероприятия предоставляют возможность учиться у экспертов, общаться с профессионалами и получать представление о новых тенденциях и передовом опыте.
• Интернет-сообщества и форумы: присоединяйтесь к онлайн-сообществам и форумам, посвященным MLOps, AI и ML, где вы можете общаться с коллегами, задавать вопросы и делиться знаниями и опытом.
• Непрерывное образование: Изучите онлайн-курсы, учебные пособия и сертификаты, предлагаемые такими платформами, как Coursera, Udacity или edX, чтобы постоянно расширять свои знания и оставаться на шаг впереди.

Карьерный путь и возможности инженера MLOps

После приобретения необходимых навыков и опыта карьерный путь инженера MLOps открывает широкий спектр возможностей в различных отраслях. Вот несколько потенциальных ролей и карьерных траекторий, которые стоит рассмотреть:

• Инженер МЛОпс: Накопив опыт, вы сможете занять должность инженера MLOps, где будете отвечать за комплексное управление жизненным циклом моделей машинного обучения, от развертывания до мониторинга и оптимизации. Вы будете тесно сотрудничать со специалистами по анализу данных, инженерами-программистами и командами DevOps, чтобы обеспечить бесперебойную интеграцию решений машинного обучения.
• Старший инженер MLOps: В качестве старшего инженера MLOps вы будете брать на себя руководящие функции, курируя сложные проекты MLOps и направляя младших членов команды. Вы будете отвечать за проектирование и внедрение масштабируемых и надежных конвейеров MLOps, а также за принятие стратегических решений по оптимизации производительности и эффективности моделей машинного обучения.
• Руководитель или менеджер группы MLOpsВ этой роли вы будете руководить командой инженеров MLOps, координируя их работу, расставляя приоритеты и обеспечивая успешную реализацию решений на базе машинного обучения. Вы также будете отвечать за наставничество и развитие команды, поддерживая культуру непрерывного обучения и инноваций.
• Консультант или архитектор MLOps: В качестве консультанта или архитектора MLOps вы будете предоставлять экспертные рекомендации и стратегические советы организациям, стремящимся внедрить или оптимизировать свои практики MLOps. Вы будете использовать своё глубокое понимание принципов машинного обучения, разработки ПО и DevOps для проектирования и разработки масштабируемых и эффективных решений MLOps, адаптированных к конкретным бизнес-потребностям.
• Исследователь или евангелист MLOpsДля тех, кто стремится расширять границы MLOps, карьера исследователя или евангелиста MLOps может стать захватывающим путём. На этих должностях вы будете вносить вклад в развитие практик, инструментов и методологий MLOps, сотрудничая с академическими учреждениями, исследовательскими лабораториями и технологическими компаниями.

Возможности в области MLOps огромны и охватывают различные отрасли, такие как технологии, финансы, здравоохранение, розничная торговля и другие. Поскольку искусственный интеллект и машинное обучение продолжают проникать во все аспекты нашей жизни, спрос на квалифицированных инженеров MLOps будет только расти, предлагая разнообразные и полезные перспективы карьерного роста.

Источник обучения для MLOps

Основы Python

• Книги: Ускоренный курс Python, 3-е издание Эрик Маттес.
• Руководства: Реальный Python.
• Практика: ЛитКод.
• Важные темы:
  • Использование IDE: Настройка кода VS.
  • Основы и Pytest: описано в Книга ускоренного курса Python.
  • Упаковка с поэзией: Как.

Основы Bash и редакторы командной строки

• Книги: Командная строка Linux, 2-е издание Уильям Э. Шоттс.
• Курсы: Мастерство Баша.
• ВИМ: Руководство по ВИМ, VIM Приключения.

Контейнеризация и Kubernetes

• Docker:
  • Дорожная карта Докера.
  • Полное руководство по Docker от TechWorld с Наной.
• Kubernetes:
  • Дорожная карта Кубернетеса.
  • Курс Kubernetes от FreeCodeCamp.
  • Мастерство Кубернетеса.
  • Инструмент: K9s.

Основы машинного обучения

• Курсы: Курс машинного обучения, Глубокое обучение для программистов.
• онлайн бронирование: Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров Джефф Проуз.

Компоненты МЛОпс

• Курсы: Сделано с помощью курса ML MLOps, Полноценная 7-шаговая платформа MLOps.

Контроль версий и конвейеры CI/CD

• Курсы:Git и GitHub для начинающих
  • Хуки перед фиксацией.

оркестровка

• Инструменты: Воздушный поток Apache, Kubeflow, Метафлоу.

Заключение

Чтобы стать опытным инженером MLOps, требуется уникальное сочетание навыков, преданности делу и стремления к постоянному обучению. Сочетая опыт в машинном обучении, программной инженерии и DevOps, вы будете полностью готовы к работе в сложной сфере развертывания и управления моделями машинного обучения.

Поскольку предприятия во всех отраслях все больше используют возможности искусственного интеллекта и машинного обучения, спрос на квалифицированных инженеров MLOps будет продолжать расти. Следуя шагам, изложенным в этом подробном руководстве, инвестируя в свое образование и практический опыт, а также создавая сильную профессиональную сеть, вы сможете позиционировать себя как ценный актив в сфере искусственного интеллекта.