Ваше 5-шаговое руководство по внедрению MLOps

Ежедневно отдельными лицами и предприятиями по всему миру разрабатывается большое количество моделей машинного обучения. Но какой процент из них становится полезными приложениями? Многие специалисты по данным в начале своей карьеры борются с концепцией «производства» своей работы.

Эта статья послужит простым руководством для того, чтобы сделать первый шаг в мир MLOps!

MLOps, или операции машинного обучения, – это набор методов и инструментов, позволяющих организациям эффективно разрабатывать, развертывать и управлять моделями машинного обучения в производственной среде.

Выполните следующие 5 шагов, чтобы начать работу с MLOps и запустить эти накопленные модели в производство.

Шаг 1. Определите цели и задачи машинного обучения.

Прежде чем приступить к внедрению MLOps, важно понять, чего вы надеетесь достичь с помощью машинного обучения и как оно вписывается в вашу общую бизнес-стратегию.

Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять, чтобы определить цели и задачи машинного обучения:

Определите бизнес-проблему, которую вы хотите решить. Важно понимать бизнес-проблему, которую вы хотите решить с помощью машинного обучения. Это может быть что угодно: от улучшения обслуживания клиентов до оптимизации управления запасами и обнаружения мошеннических действий.
Определите ценность, которую машинное обучение может принести вашей организации. Подумайте, как машинное обучение может помочь вашей организации в достижении ее целей и какие преимущества оно может дать, например повысить эффективность, сократить расходы или улучшить процесс принятия решений. .
Установите конкретные и измеримые цели. После того как вы определили бизнес-проблему, которую хотите решить, и ценность, которую машинное обучение может принести вашей организации, установите конкретные и измеримые цели для своего проекта машинного обучения. Они должны быть согласованы с вашими общими бизнес-целями и должны быть измеримы и достижимы.
Определите критерии успеха. Установите четкие критерии того, что будет считаться успешным проектом машинного обучения, включая как краткосрочные, так и долгосрочные цели. Это может включать такие показатели, как точность, воспроизводимость, полнота и многое другое.

Шаг 2. Настройте свою инфраструктуру

Это включает в себя выбор аппаратной и программной платформы, которую вы будете использовать для разработки и развертывания моделей машинного обучения. Вам также необходимо подумать о том, как вы будете хранить данные и получать доступ к ним, а также о том, как вы будете управлять своими моделями машинного обучения в производственной среде и отслеживать их.

Вот некоторые соображения, которые следует учитывать при настройке инфраструктуры:

Выберите правильную аппаратную и программную платформу. В зависимости от сложности и масштаба ваших моделей машинного обучения вам может потребоваться рассмотреть аппаратную и программную платформу, которую вы будете использовать для разработки и развертывания. Это может включать выбор облачной платформы, такой как Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) или Microsoft Azure, или настройку собственной локальной инфраструктуры.
Подумайте о хранении данных и доступе к ним. Вам необходимо подумать о том, как вы будете хранить и получать доступ к данным для своих моделей машинного обучения. Это может включать настройку озера или хранилища данных, а также создание процессов для доступа и использования данных из различных источников.
Настройте процессы для управления и мониторинга ваших моделей машинного обучения. Вам необходимо установить процессы для управления и мониторинга ваших моделей машинного обучения в рабочей среде, включая мониторинг их производительности, внесение обновлений и улучшений по мере необходимости, а также обнаружение и решение проблем.

Шаг 3. Разработайте и протестируйте свои модели машинного обучения

Это включает в себя выбор правильных алгоритмов и технологий, обучение и тестирование ваших моделей, а также выбор лучшей модели для развертывания.

Вот некоторые соображения при разработке и тестировании моделей машинного обучения:

Выберите правильные алгоритмы и технологии. Выберите алгоритмы и технологии машинного обучения, наиболее подходящие для вашей бизнес-задачи и данных. Это может включать изучение различных подходов и экспериментирование с различными вариантами, чтобы найти наиболее подходящий.
Обучайте и тестируйте свои модели. Обучайте свои модели машинного обучения, используя образец ваших данных, и проверяйте их производительность с помощью отдельного тестового набора данных. Это поможет вам определить, насколько хорошо модель способна обобщать новые данные, и определить любые проблемы, которые необходимо решить.
Выберите наилучшую модель для развертывания. После того как вы обучили и протестировали свои модели, выберите ту, которая работает лучше всего и больше всего подходит для развертывания. Это может включать оценку ряда показателей, таких как точность, воспроизводимость и полнота, а также рассмотрение других факторов, таких как сложность и требования к ресурсам.

Шаг 4. Разверните свои модели машинного обучения

Это включает в себя интеграцию ваших моделей в производственную среду и настройку процессов для их мониторинга и обслуживания с течением времени. При развертывании моделей машинного обучения:

Интеграция моделей в производственную среду. Сюда входит интеграция моделей машинного обучения в существующие системы и процессы, например веб-приложения или мобильные приложения или конвейеры данных. Вам нужно будет подумать, как ваши модели будут доступны и использоваться, а также как вы будете обрабатывать любые данные или требования к обработке.
Настройте процессы для мониторинга и обслуживания ваших моделей. Установите процессы для мониторинга и обслуживания ваших моделей машинного обучения в рабочей среде, включая мониторинг их производительности, внесение необходимых обновлений и улучшений, а также обнаружение и устранение проблем.
Протестируйте свое развертывание. Перед развертыванием моделей машинного обучения в рабочей среде важно тщательно их протестировать, чтобы убедиться, что они работают должным образом и готовы к использованию в реальных условиях. Это может включать в себя тестирование ваших моделей на выборке ваших данных и моделирование различных сценариев, чтобы убедиться, что они устойчивы и надежны.

Шаг 5. Мониторинг и обслуживание моделей машинного обучения

Это включает в себя мониторинг производительности ваших моделей и обеспечение того, чтобы они продолжали давать точные и надежные результаты, а также внесение обновлений и улучшений по мере необходимости.

Имейте это в виду при мониторинге и обслуживании моделей машинного обучения:

Контролируйте производительность своих моделей. Регулярно проверяйте производительность своих моделей машинного обучения, чтобы убедиться, что они дают точные и надежные результаты. Это может включать в себя отслеживание таких показателей, как точность, воспроизводимость и полнота, а также отслеживание общей производительности ваших моделей и обнаружение любых проблем.
Вносите обновления и улучшения по мере необходимости.По мере того, как ваши модели используются в производстве, вам может потребоваться вносить обновления и улучшения, чтобы они продолжали давать точные и надежные результаты. Это может включать в себя переобучение ваших моделей на новых данных, корректировку их параметров или внесение других изменений по мере необходимости.
Обнаружение и устранение проблем. Важно иметь процессы для обнаружения и устранения любых проблем с вашими моделями машинного обучения. Это может включать в себя настройку предупреждений, чтобы уведомлять вас о потенциальных проблемах, и установление процедур для своевременного решения этих проблем.

Регулярно отслеживая и поддерживая свои модели машинного обучения и используя правильные инструменты и методы, вы можете гарантировать, что они будут продолжать давать точные и надежные результаты в производственной среде.

Заключение:

В заключение, реализация MLOps включает в себя ряд ключевых шагов, призванных помочь организациям эффективно разрабатывать, развертывать и управлять моделями машинного обучения в производственной среде. Эти шаги включают определение ваших целей и задач машинного обучения, настройку вашей инфраструктуры, разработку и тестирование ваших моделей машинного обучения, развертывание ваших моделей, а также их мониторинг и поддержку с течением времени. Следуя этим шагам и используя правильные инструменты и методы, вы можете быть уверены, что ваши модели машинного обучения дают точные и надежные результаты и способны поддерживать ваши бизнес-цели. В целом, внедрение MLOps требует сочетания технических знаний и деловой хватки, а также сосредоточения внимания на постоянном совершенствовании и текущем обслуживании. Выполняя эти ключевые шаги, организации могут эффективно использовать возможности машинного обучения для увеличения ценности бизнеса и достижения желаемых результатов.

Это первая статья из моей серии MLOps. Подпишитесь, чтобы не пропустить ни одну из тем.

Посетите меня на моем Linkedin, чтобы поговорить более подробно или задать любые вопросы.