Опанування MLOps: найкращий посібник, щоб стати інженером MLOps у 2024 році

У світі штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML) з’явилися нові професіонали, які подолали розрив між найсучаснішими алгоритмами та розгортанням у реальному світі. Знайомтеся з інженером MLOps: оркестровка бездоганної інтеграції моделей ML у виробничі середовища, що забезпечує масштабованість, надійність і ефективність.

Оскільки компанії в різних галузях все більше використовують штучний інтелект і машинне навчання, щоб отримати конкурентну перевагу, попит на інженерів MLOps різко зріс. Ці висококваліфіковані професіонали відіграють ключову роль у перетворенні теоретичних моделей у практичні, готові до виробництва рішення, розкриваючи справжній потенціал технологій AI та ML.

Якщо вас захоплює перетин ML та розробки програмного забезпечення, і ви процвітаєте у вирішенні складних завдань, кар’єра інженера MLOps може бути ідеальним варіантом. У цьому вичерпному посібнику ми розглянемо основні навички, знання та кроки, необхідні для того, щоб стати досвідченим інженером MLOps і забезпечити собі позицію в сфері ШІ.

Розуміння MLOps

Перш ніж заглиблюватися в тонкощі того, як стати інженером MLOps, дуже важливо зрозуміти саму концепцію MLOps. MLOps або Machine Learning Operations — це багатодисциплінарна галузь, яка поєднує принципи ML, розробку програмного забезпечення та практики DevOps для оптимізації розгортання, моніторингу та підтримки моделей ML у виробничих середовищах.

Життєвий цикл MLOps

Основні навички для того, щоб стати інженером MLOps

Щоб процвітати як інженер MLOps, вам потрібно буде розвивати різноманітний набір навичок, що охоплюють кілька областей. Ось деякі з основних навичок, які потрібно розвивати:

• Мови програмування: Володіння в Python, Javaабо масштаб має вирішальне значення.
• Механізми машинного навчання: Досвід с TensorFlow, PyTorch, scikit-вчитисяабо Керас.
• Інженерія даних: Знання конвеєрів даних, обробки даних і рішень для зберігання, як-от Hadoop, Іскритися та Кафка.
• Cloud Computing: Знайомство з хмарними платформами, такими як AWS, GCPабо Azure .
• Контейнерізація та оркестровка: Експертиза в Docker та Кубернетес.

Принципи та найкращі практики MLOps

Оскільки штучний інтелект і машинне навчання стають невід’ємною частиною програмних продуктів і послуг, принципи MLOps необхідні для уникнення технічної заборгованості та забезпечення бездоганної інтеграції моделей машинного навчання у виробництво.

Ітераційно-інкрементний процес

• Етап проектування: Зосередьтеся на розумінні бізнесу, доступності даних і пріоритетності сценаріїв використання машинного навчання.
• Експериментування та розвиток ML: Впроваджуйте моделі підтвердження концепції, інженерію даних і моделювання.
• Операції ML: розгортання та підтримка моделей ML з використанням усталених практик DevOps.

Автоматизація

• Ручний процес: Початковий рівень із ручним навчанням і розгортанням моделі.
• ML Pipeline Automation: автоматизуйте навчання та перевірку моделі.
• Автоматизація конвеєрів CI/CD: Впровадження систем CI/CD для автоматизованого розгортання моделі ML.

Версіювання

• Відстежуйте моделі ML і набори даних за допомогою систем контролю версій, щоб забезпечити відтворюваність і відповідність.

Відстеження експерименту

• Використовуйте такі інструменти, як ССЗ та Вага та упередження для відстеження експериментів і керування проектами ML.

Тестування

• Впроваджуйте комплексне тестування функцій, даних, моделей ML та інфраструктури.

Моніторинг

• Постійно відстежуйте продуктивність моделі ML і залежності даних, щоб забезпечити стабільність і точність.

Безперервний X у MLOps

• Безперервна інтеграція (CI): Тестування та перевірка даних і моделей.
• Безперервна доставка (CD): автоматичне розгортання моделей ML.
• Безперервне навчання (CT): Автоматизація перенавчання моделей ML.
• Безперервний моніторинг (CM): моніторинг виробничих даних і продуктивності моделі.

Забезпечення відтворюваності

• Впроваджуйте практики, щоб гарантувати, що обробка даних, навчання моделі ML і розгортання дають ідентичні результати за однакових вхідних даних.

Ключові показники доставки програмного забезпечення на основі ML

• Частота розгортання
• Час виконання змін
• Середній час відновлення (MTTR)
• Змінити частоту відмов

Освітні шляхи для початківців інженерів MLOps

Хоча не існує єдиного визначеного освітнього шляху, щоб стати інженером MLOps, більшість успішних професіоналів у цій галузі мають міцну основу в області інформатики, розробки програмного забезпечення або суміжної технічної дисципліни. Ось кілька загальних освітніх шляхів, які варто розглянути:

• Ступінь бакалавра: Ступінь бакалавра в галузі комп’ютерних наук, інженерії програмного забезпечення або суміжної галузі може забезпечити міцну основу програмування, алгоритмів, структур даних і принципів розробки програмного забезпечення.
• Ступінь магістра: Отримання ступеня магістра з комп’ютерних наук, даних або суміжних галузей може ще більше покращити ваші знання та навички, зокрема в таких сферах, як ML, AI та передові концепції розробки програмного забезпечення.
• Спеціалізовані сертифікати: Отримання визнаних у галузі сертифікатів, таких як Google Cloud Professional ML Engineer, Сертифіковане машинне навчання AWS – Спеціальність, або Інженер Azure AI, може продемонструвати ваші знання та відданість цій галузі.
• Онлайн-курси та навчальні табори: З появою онлайн-навчальних платформ ви можете отримати доступ до безлічі курсів, навчальних таборів і спеціалізацій, розроблених спеціально для MLOps і суміжних дисциплін, пропонуючи гнучкість і самостійне навчання. Ось декілька чудових ресурсів для початку:
  • Канали YouTube:
    • Техніка з Тімом: чудовий канал для посібників із програмування та машинного навчання на Python.
    • freeCodeCamp.org: пропонує вичерпні навчальні посібники з різних тем програмування та машинного навчання.
    • Кріш Найк: фокусується на машинному навчанні, науці про дані та MLOps.
  • курси:
    • Coursera – Машинне навчання Ендрю Нґ: Базовий курс машинного навчання.
    • Coursera – спеціалізація MLOps від DeepLearning.AI: Всебічне висвітлення концепцій MLOps.
    • fast.ai – практичне глибоке навчання для програмістів: практичний підхід до вивчення глибокого та машинного навчання.

Створення надійного портфоліо та набуття практичного досвіду

Хоча формальна освіта є важливою, практичний досвід є не менш важливим для початківців інженерів MLOps. Створення різноманітного портфоліо проектів і отримання практичного досвіду може значно підвищити ваші шанси отримати бажану роботу в сфері ШІ. Ось кілька стратегій, які слід розглянути:

• Особисті проекти: Розробляйте особисті проекти, які демонструють вашу здатність проектувати, впроваджувати та розгортати моделі ML у середовищі, схожому на виробниче. Ці проекти можуть варіюватися від систем розпізнавання зображень до додатків обробки природної мови або рішень прогнозної аналітики.
• Внески з відкритим кодом: внесок у проекти з відкритим кодом, пов’язані з MLOps, фреймворками ML або інструментами розробки даних. Це не лише демонструє ваші технічні навики, але й демонструє вашу здатність співпрацювати та працювати в спільноті.
• Стажування та кооперативи: Шукайте можливості стажування або співпраці в компаніях або дослідницьких лабораторіях, які зосереджуються на рішеннях штучного інтелекту та машинного навчання. Цей досвід може дати вам безцінний досвід у реальному світі та дозволить вам працювати разом із досвідченими професіоналами в цій галузі.
• Хакатони та змагання: беріть участь у хакатонах, наукових змаганнях з даними або змаганнях із кодування, які передбачають розробку та впровадження моделей машинного навчання. Ці події не тільки перевіряють ваші навички, але й служать можливостями для спілкування та потенційними воротами до можливостей працевлаштування.

Будьте в курсі подій і постійно навчайтеся

Сфера штучного інтелекту та машинного навчання швидко розвивається, постійно з’являються нові технології, інструменти та передовий досвід. Як інженеру MLOps дуже важливо прийняти мислення про зростання та віддавати пріоритет постійному навчанню. Ось кілька стратегій, щоб бути в курсі подій:

• Слідкуйте за галузевими блогами та публікаціями: Підпишіться на авторитетні блоги, інформаційні бюлетені та публікації, присвячені MLOps, AI та ML, щоб бути в курсі останніх тенденцій, методів та інструментів.
• Відвідуйте конференції та зустрічі: беріть участь у локальних або віртуальних конференціях, зустрічах і семінарах, пов’язаних із MLOps, AI та ML. Ці заходи дають можливість вчитися в експертів, спілкуватися з професіоналами та отримати уявлення про нові тенденції та найкращі практики.
• Інтернет-спільноти та форуми: приєднуйтеся до онлайн-спільнот і форумів, присвячених MLOps, AI і ML, де ви можете спілкуватися з колегами, ставити запитання та ділитися знаннями та досвідом.
• Безперервна освіта: вивчайте онлайн-курси, навчальні посібники та сертифікати, які пропонують такі платформи, як Coursera, Udacity або edX, щоб постійно розширювати свої знання та залишатися попереду.

Кар’єрний шлях і можливості інженера MLOps

Коли ви придбаєте необхідні навички та досвід, кар’єрний шлях інженера MLOps пропонує широкий спектр можливостей у різних галузях. Ось кілька потенційних ролей і кар’єрних траєкторій, які варто розглянути:

• Інженер MLOps: з досвідом ви можете перейти до посади інженера MLOps, де ви відповідатимете за наскрізне керування життєвими циклами моделі ML, від розгортання до моніторингу й оптимізації. Ви тісно співпрацюватимете з фахівцями з обробки даних, інженерами програмного забезпечення та командами DevOps, щоб забезпечити повну інтеграцію рішень ML.
• Старший інженер MLOps: Як старший інженер MLOps, ви візьмете на себе керівну роль, контролюючи складні проекти MLOps і керуючи молодшими членами команди. Ви відповідатимете за розробку та впровадження масштабованих і надійних конвеєрів MLOps, а також за прийняття стратегічних рішень щодо оптимізації продуктивності та ефективності моделі ML.
• Керівник або менеджер команди MLOps: на цій посаді ви керуватимете командою інженерів MLOps, координуватимете їхні зусилля, встановлюватимете пріоритети та забезпечуватимете успішне впровадження рішень на основі ML. Ви також відповідатимете за наставництво та розвиток команди, сприяючи культурі постійного навчання та інновацій.
• MLOps консультант або архітектор: Як консультант або архітектор MLOps ви надаватимете експертне керівництво та стратегічні поради організаціям, які прагнуть запровадити або оптимізувати свої практики MLOps. Ви зможете використовувати своє глибоке розуміння ML, розробки програмного забезпечення та принципів DevOps, щоб розробляти та створювати масштабовані та ефективні рішення MLOps, адаптовані до конкретних потреб бізнесу.
• MLOps дослідник або євангеліст: Для тих, хто прагне розширити межі MLOps, кар’єра дослідника чи євангеліста MLOps може бути захоплюючим шляхом. На цих посадах ви сприятимете вдосконаленню практик, інструментів і методологій MLOps, співпрацюючи з академічними установами, дослідницькими лабораторіями чи технологічними компаніями.

Можливості в галузі MLOps величезні, охоплюючи різні галузі, такі як технології, фінанси, охорона здоров’я, роздрібна торгівля тощо. Оскільки штучний інтелект та машинне навчання продовжують проникати в усі аспекти нашого життя, попит на кваліфікованих інженерів MLOps лише зростатиме, пропонуючи різноманітні та корисні перспективи кар’єри.

Джерело навчання для MLOps

Основи Python

• книги: Прискорений курс Python, 3-е видання Ерік Маттес.
• Підручники: Реальний Python.
• Практика: Код.
• Важливі теми:
  • Використання IDE: Налаштування коду VS.
  • Основи та Pytest: охоплено Книга екстреного курсу Python.
  • Упаковка з поезією: Як.

Основи Bash і редактори командного рядка

• книги: Командний рядок Linux, 2-е видання Вільям Е. Шоттс.
• курси: Bash Mastery.
• ВІМ: Довідник VIM, Пригоди VIM.

Контейнерізація та Kubernetes

• Docker:
  • Докерська дорожня карта.
  • Повний посібник із Docker від TechWorld разом з Nana.
• Кубернетес:
  • Дорожня карта Kubernetes.
  • Курс Kubernetes від FreeCodeCamp.
  • Майстерність Kubernetes.
  • Інструмент: K9s.

Основи машинного навчання

• курси: Курс машинного навчання, Глибоке навчання для кодерів.
• книга: Прикладне машинне навчання та ШІ для інженерів Джефф Пройз.

Компоненти MLOps

• курси: Створено за допомогою курсу ML MLOps, 7-етапна платформа MLOps повного стеку.

Контроль версій і конвеєри CI/CD

• курси:Git & GitHub для початківців
  • Хуки перед фіксацією.

Оркестрація

• Інструменти: Потік повітря Apache, KubeFlow, Метапотік.

Заключні думки

Щоб опанувати та стати досвідченим інженером MLOps, потрібне унікальне поєднання навичок, відданості та пристрасті до постійного навчання. Об’єднавши досвід у машинному навчанні, розробці програмного забезпечення та практиках DevOps, ви будете добре підготовлені для навігації в складному ландшафті розгортання та керування моделлю машинного навчання.

Оскільки компанії в різних галузях все більше використовують потужність ШІ та машинного навчання, попит на кваліфікованих інженерів MLOps зростатиме. Дотримуючись кроків, описаних у цьому вичерпному посібнику, інвестуючи у свою освіту та практичний досвід, а також будуючи міцну професійну мережу, ви можете позиціонувати себе як цінний актив у просторі ШІ.