Mastering MLOps: The Ultimate Guide to Become a MLOps Engineer in 2024

Inom världen av artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) har nya proffs dykt upp som överbryggar klyftan mellan banbrytande algoritmer och implementering i verkligheten. Möt MLOps Engineer: orkestreringen av den sömlösa integrationen av ML-modeller i produktionsmiljöer, vilket säkerställer skalbarhet, tillförlitlighet och effektivitet.

När företag över olika branscher i allt högre grad anammar AI och ML för att få en konkurrensfördel, har efterfrågan på MLOps Engineers skjutit i höjden. Dessa högutbildade yrkesmän spelar en avgörande roll när det gäller att översätta teoretiska modeller till praktiska, produktionsfärdiga lösningar, och låsa upp den verkliga potentialen hos AI- och ML-tekniker.

Om du är fascinerad av skärningspunkten mellan ML och mjukvaruteknik, och du trivs med att tackla komplexa utmaningar, kan en karriär som MLOps-ingenjör vara den perfekta passformen. I den här omfattande guiden kommer vi att utforska de grundläggande färdigheter, kunskaper och steg som krävs för att bli en skicklig MLOps-ingenjör och säkra en position i AI-utrymmet.

Förstå MLOps

Innan du går in i krångligheterna med att bli en MLOps-ingenjör är det avgörande att förstå själva konceptet med MLOps. MLOps, eller Machine Learning Operations, är ett tvärvetenskapligt område som kombinerar principerna för ML, mjukvaruteknik och DevOps-praxis för att effektivisera distributionen, övervakningen och underhållet av ML-modeller i produktionsmiljöer.

MLOps livscykel

Viktiga färdigheter för att bli en MLOps-ingenjör

För att trivas som MLOps-ingenjör måste du odla en mångsidig uppsättning färdigheter som spänner över flera domäner. Här är några av de grundläggande färdigheterna att utveckla:

• Programmeringsspråk: Kunskaper i Python, java, eller Skala är avgörande.
• Machine Learning Frameworks: Erfarenhet av TensorFlow, PyTorch, scikit lära, eller Keras.
• Datateknik: Kunskap om datapipelines, databehandling och lagringslösningar som Hadoop, Gnistaoch kafka.
• Cloud Computing: Bekantskap med molnplattformar som AWS, GCP, eller Azure.
• Containerisering och orkestrering: Expertis inom Hamnarbetare och Kubernetes.

MLOps principer och bästa praxis

Eftersom AI och ML blir integrerade i mjukvaruprodukter och tjänster är MLOps-principer väsentliga för att undvika tekniska skulder och säkerställa sömlös integrering av ML-modeller i produktionen.

Iterativ-inkrementell process

• Designfas: Fokusera på affärsförståelse, datatillgänglighet och prioritering av ML-användningsfall.
• ML Experimentering och utveckling: Implementera proof-of-concept-modeller, datateknik och modellteknik.
• ML Operations: Distribuera och underhålla ML-modeller med hjälp av etablerade DevOps-praxis.

Automation

• Manuell process: Inledande nivå med manuell modellutbildning och utplacering.
• ML Pipeline Automation: Automatisera modellträning och validering.
• CI/CD Pipeline Automation: Implementera CI/CD-system för automatisk implementering av ML-modeller.

versionshantering

• Spåra ML-modeller och datamängder med versionskontrollsystem för att säkerställa reproducerbarhet och efterlevnad.

Experimentspårning

• Använd verktyg som DVC och Vikter och fördomar för att spåra experiment och hantera ML-projekt.

Testning

• Implementera omfattande tester för funktioner, data, ML-modeller och infrastruktur.

Övervakning

• Övervaka kontinuerligt ML-modellens prestanda och databeroende för att säkerställa stabilitet och noggrannhet.

Kontinuerlig X i MLOps

• Kontinuerlig integration (CI): Testa och validera data och modeller.
• Kontinuerlig leverans (CD): Installerar automatiskt ML-modeller.
• Kontinuerlig träning (CT): Automatisera omskolning av ML-modeller.
• Kontinuerlig övervakning (CM): Övervakning av produktionsdata och modellprestanda.

Säkerställ reproducerbarhet

• Implementera praxis för att säkerställa att databehandling, ML-modellutbildning och implementering ger identiska resultat med samma input.

Nyckelmått för ML-baserad mjukvaruleverans

• Distributionsfrekvens
• Ledtid för förändringar
• Mean Time To Restore (MTTR)
• Ändra felfrekvens

Utbildningsvägar för blivande MLOps-ingenjörer

Även om det inte finns någon enskild definierad utbildningsväg för att bli en MLOps-ingenjör, har de flesta framgångsrika yrkesverksamma inom detta område en stark grund inom datavetenskap, programvaruteknik eller en relaterad teknisk disciplin. Här är några vanliga utbildningsvägar att överväga:

• Kandidatexamen: En kandidatexamen i datavetenskap, programvaruteknik eller ett relaterat område kan ge en solid grund i programmering, algoritmer, datastrukturer och principer för programvaruutveckling.
• Magisterexamen: Att bedriva en magisterexamen i datavetenskap, datavetenskap eller ett relaterat område kan ytterligare förbättra dina kunskaper och färdigheter, särskilt inom områden som ML, AI och avancerade programvarutekniska koncept.
• Specialiserade certifieringar: Erhålla industrierkända certifieringar, såsom Google Cloud Professional ML-ingenjör, AWS-certifierad maskininlärning – Specialitet, eller Azure AI Engineer Associate, kan visa din expertis och engagemang inom området.
• Onlinekurser och Boot Camps: Med framväxten av online-inlärningsplattformar kan du få tillgång till en mängd kurser, uppstartsläger och specialiseringar som är skräddarsydda specifikt för MLOps och relaterade discipliner, vilket erbjuder en flexibel inlärningsupplevelse i egen takt. Här är några utmärkta resurser för att komma igång:
  • YouTube-kanaler:
    • Teknik med Tim: En bra kanal för Python-programmering och självstudier för maskininlärning.
    • freeCodeCamp.org: Erbjuder omfattande självstudiekurser om olika programmerings- och maskininlärningsämnen.
    • Krish Naik: Fokuserar på maskininlärning, datavetenskap och MLOps.
  • Kurser:
    • Coursera – Machine Learning av Andrew Ng: En grundkurs i maskininlärning.
    • Coursera – MLOps specialisering av DeepLearning.AI: Omfattande täckning av MLOps-koncept.
    • fast.ai – Praktisk djupinlärning för kodare: Ett praktiskt tillvägagångssätt för att lära sig djupinlärning och maskininlärning.

Bygga en solid portfölj och få praktisk erfarenhet

Även om formell utbildning är avgörande, är praktisk erfarenhet lika avgörande för blivande MLOps-ingenjörer. Att bygga en mångsidig projektportfölj och få praktisk erfarenhet kan avsevärt förbättra dina chanser att få ett eftertraktat jobb i AI-utrymmet. Här är några strategier att överväga:

• Personliga projekt: Utveckla personliga projekt som visar din förmåga att designa, implementera och distribuera ML-modeller i en produktionsliknande miljö. Dessa projekt kan sträcka sig från bildigenkänningssystem till naturliga språkbehandlingsapplikationer eller prediktiva analyslösningar.
• Bidrag med öppen källkod: Bidra till projekt med öppen källkod relaterade till MLOps, ML-ramverk eller datateknikverktyg. Detta visar inte bara dina tekniska färdigheter utan visar också upp din förmåga att samarbeta och arbeta inom en gemenskap.
• Praktikplatser och Co-ops: Sök praktik eller samarbetsmöjligheter i företag eller forskningslabb som fokuserar på AI- och ML-lösningar. Dessa erfarenheter kan ge ovärderlig exponering i verkligheten och låter dig arbeta tillsammans med erfarna yrkesmän inom området.
• Hackathon och tävlingar: Delta i hackathons, datavetenskapstävlingar eller kodningsutmaningar som involverar utveckling och implementering av ML-modeller. Dessa evenemang testar inte bara dina färdigheter utan fungerar också som nätverksmöjligheter och potentiella inkörsportar till jobbmöjligheter.

Håll dig uppdaterad och kontinuerligt lärande

Området AI och ML utvecklas snabbt, med nya teknologier, verktyg och bästa praxis som dyker upp kontinuerligt. Som MLOps-ingenjör är det avgörande att anamma ett tillväxttänk och prioritera kontinuerligt lärande. Här är några strategier för att hålla dig uppdaterad:

• Följ branschbloggar och publikationer: Prenumerera på välrenommerade bloggar, nyhetsbrev och publikationer med fokus på MLOps, AI och ML för att hålla dig informerad om de senaste trenderna, teknikerna och verktygen.
• Delta i konferenser och möten: Delta i lokala eller virtuella konferenser, möten och workshops relaterade till MLOps, AI och ML. Dessa evenemang ger möjligheter att lära av experter, nätverka med proffs och få insikter om nya trender och bästa praxis.
• Online-gemenskaper och -forum: Gå med i online-communities och -forum dedikerade till MLOps, AI och ML, där du kan engagera dig med kamrater, ställa frågor och dela kunskap och erfarenheter.
• Kontinuerlig utbildning: Utforska onlinekurser, handledningar och certifieringar som erbjuds av plattformar som Coursera, Udacity eller edX för att kontinuerligt utöka din kunskap och ligga steget före.

MLOps-ingenjörens karriärväg och möjligheter

När du väl har skaffat dig nödvändiga färdigheter och erfarenheter erbjuder karriärvägen för en MLOps-ingenjör ett brett utbud av möjligheter inom olika branscher. Här är några potentiella roller och karriärbanor att överväga:

• MLOps ingenjör: Med erfarenhet kan du gå vidare till rollen som MLOps Engineer, där du kommer att ansvara för end-to-end-hantering av ML-modelllivscykler, från implementering till övervakning och optimering. Du kommer att samarbeta nära med datavetare, mjukvaruingenjörer och DevOps-team för att säkerställa en sömlös integration av ML-lösningar.
• Senior MLOps ingenjör: Som senior MLOps-ingenjör kommer du att ta på dig ledarroller, övervaka komplexa MLOps-projekt och vägleda juniorteammedlemmar. Du kommer att ansvara för att designa och implementera skalbara och pålitliga MLOps-pipelines, samt fatta strategiska beslut för att optimera ML-modellens prestanda och effektivitet.
• MLOps teamledare eller chef: I den här rollen kommer du att leda ett team av MLOps-ingenjörer, koordinera deras ansträngningar, sätta prioriteringar och säkerställa framgångsrik leverans av ML-drivna lösningar. Du kommer också att ansvara för att vägleda och utveckla teamet, främja en kultur av kontinuerligt lärande och innovation.
• MLOps konsult eller arkitekt: Som MLOps-konsult eller arkitekt kommer du att ge expertvägledning och strategiska råd till organisationer som vill implementera eller optimera sina MLOps-praxis. Du kommer att utnyttja din djupa förståelse för ML, programvaruteknik och DevOps-principer för att designa och utforma skalbara och effektiva MLOps-lösningar som är skräddarsydda för specifika affärsbehov.
• MLOps forskare eller evangelist: För dem med en passion för att tänja på gränserna för MLOps kan det vara en spännande väg att göra karriär som MLOps-forskare eller evangelist. I dessa roller kommer du att bidra till utvecklingen av MLOps praxis, verktyg och metoder, genom att samarbeta med akademiska institutioner, forskningslabb eller teknikföretag.

Möjligheterna inom MLOps-området är enorma och spänner över olika branscher som teknik, finans, hälsovård, detaljhandel och vidare. När AI och ML fortsätter att genomsyra alla aspekter av våra liv, kommer efterfrågan på skickliga MLOps-ingenjörer bara att fortsätta att öka, vilket erbjuder olika och givande karriärmöjligheter.

Lärande källa för MLOps

Grunderna i Python

• Böcker: Python Crash Course, 3:e upplagan av Eric Matthes.
• Tips och trix: Real Python.
• Tjänst: LeetCode.
• Viktiga ämnen:
  • Använda en IDE: VS Code Setup.
  • Grunder och Pytest: Inkluderat Python Crash Course bok.
  • Förpackning med poesi: Hur.

Bash Basics och kommandoradsredigerare

• Böcker: Linux Command Line, 2nd Edition av William E. Shotts.
• Kurser: Bash Mastery.
• VIM: VIM-guide, VIM äventyr.

Containerization och Kubernetes

• Hamnarbetare:
  • Docker Roadmap.
  • Fullständig Docker Tutorial av TechWorld med Nana.
• Kubernetes:
  • Kubernetes färdplan.
  • Kubernetes-kurs av FreeCodeCamp.
  • Kubernetes Mastery.
  • Verktyget: K9s.

Grundläggande maskininlärning

• Kurser: Maskininlärningskurs, Deep Learning för kodare.
• Bok: Tillämpad maskininlärning och AI för ingenjörer av Jeff Prosise.

MLOps-komponenter

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

Versionskontroll & CI/CD Pipelines

• Kurser:Git & GitHub för nybörjare
  • Pre-Commit Hooks.

orkestrering

• verktyg: Apache luftflöde, KubeFlow, Metaflöde.

Avslutande tankar

Att bemästra och bli en skicklig MLOps-ingenjör kräver en unik blandning av färdigheter, engagemang och en passion för kontinuerligt lärande. Genom att kombinera expertis inom maskininlärning, mjukvaruteknik och DevOps-praxis kommer du att vara väl rustad att navigera i det komplexa landskapet för implementering och hantering av ML-modeller.

När företag inom olika branscher i allt högre grad anammar kraften i AI och ML, kommer efterfrågan på skickliga MLOps-ingenjörer att fortsätta att öka. Genom att följa stegen som beskrivs i den här omfattande guiden, investera i din utbildning och praktiska erfarenhet och bygga ett starkt professionellt nätverk, kan du positionera dig själv som en värdefull tillgång i AI-området.