Cara menggunakan mlops in python

MLOps = ML + DEV + OPS. MLOps adalah ide untuk menggabungkan praktik DevOps yang sudah lama ada dengan bidang Pembelajaran Mesin yang sedang berkembang.

By Angad Gupta, Mahasiswa Ilmu Data

pengantar

 
MLOps adalah kombinasi dari ML + DEV + OPS. MLOps pada dasarnya membantu meningkatkan skalabilitas produksi dan kualitas model produksi dengan meningkatkan otomatisasi.

MLOps adalah ide untuk menggabungkan praktik DevOps yang sudah lama ada dengan bidang Pembelajaran Mesin yang sedang berkembang. Ini adalah penciptaan lingkungan otomatis untuk pengembangan model, pelatihan ulang model, pemantauan drift, otomatisasi pipa, kontrol kualitas, dan tata kelola model ke dalam satu platform.

Tim MLOps mencakup ilmuwan data yang mengkurasi kumpulan data dan merancang model AI dan insinyur ML yang menjalankan model dan kumpulan data tersebut dengan cara otomatis.

Mengapa MLOps itu penting

 
Tim MLOps akan membantu Anda dalam masalah berikut:

Masalah penerapan:

1. Pembuatan pembelajaran mesin dengan berbagai bahasa
2. Penerapan model pada lingkungan pengembangan & produksi
3. Memecahkan masalah yang muncul selama penerapan model
4. Kesiapan paket penerapan dengan bahasa yang berbeda

Masalah Pemantauan:

1. Pemantauan kinerja model
2. Cara yang konsisten untuk memantau model yang diterapkan di seluruh organisasi

Masalah pengelolaan siklus hidup model:

1. Membutuhkan keterlibatan ilmuwan data untuk memperbarui model produksi dan aktivitas pemeliharaan
2. Melacak pembusukan model setelah penerapan awal

Tata Kelola Model:

1. Kontrol akses produksi
2. Hasil model yang dapat dilacak
3. Jejak audit model
4. Alur kerja persetujuan peningkatan model

Tujuan MLOps

 
Tujuan MLOps meliputi:

• Penerapan dan otomatisasi
• Pelatihan dan peningkatan model
• Diagnostik & perbaikan operasi
• Tata kelola data dan kepatuhan peraturan bisnis
• Skalabilitas produksi
• Kolaborasi tim
• Pemantauan dan manajemen

Manfaat Utama

 
Pembuatan pipeline alur kerja dan model ML yang dapat direproduksi: Pipeline adalah tulang punggung infrastruktur alur kerja machine learning. Pipeline membantu mendapatkan data dari sistem sumber, serta memproses dan memvalidasi data. Itu juga melacak semua aktivitas seperti versi model, kumpulan data yang digunakan untuk melatih model, dll.

• Buat alur pembelajaran mesin untuk merancang, menerapkan, dan mereproduksi penerapan model
• Menyediakan mekanisme untuk melacak versi kode, data dan berbagai matriks serta log eksekusi

Penerapan model yang mudah di lingkungan produksi apa pun: Model pembelajaran mesin bersifat kompleks, dan setiap penerapan memerlukan sumber daya untuk menjalankan model secara efisien. Penerapan model pembelajaran mesin memerlukan sistem otomatis untuk menyediakan dan mengelola sumber daya yang diperlukan dan dijalankan dengan benar.

• Penerapan model pembelajaran mesin dengan cepat dan sempurna
• Kontrol otomatis atas penggunaan sumber daya cloud
• Menjalankan validasi model dan berbagai pengujian sebelum penerapan
• Sistem khusus yang telah ditentukan sebelumnya untuk memigrasikan model dari penerapan ke sistem produksi

Manajemen siklus hidup pembelajaran mesin: Model pembelajaran mesin akhir dapat memiliki banyak layanan mikro dan tambahan terkait yang tertanam di dalamnya. Diperlukan untuk melacak semua sumber daya terkait yang digunakan dalam model pembelajaran mesin untuk tujuan peningkatan dan verifikasi lebih lanjut.

• Gunakan alat integrasi yang efektif untuk melacak pengembangan model dan komponennya dan mengintegrasikan semua komponen melalui alat khusus
• Analisis data bias tingkat lanjut untuk memverifikasi silang kinerja model selama periode waktu tertentu

Kontrol dan pengelolaan sumber daya pembelajaran mesin: Model pembelajaran mesin diperlukan untuk berlatih secara terus-menerus dengan kumpulan data yang berbeda, sehingga mereka wajib melacak versi model, versi kode, versi kumpulan data, dan sumber daya terkait yang diperlukan.

• Lacak riwayat versi model untuk tujuan audit
• Evaluasi pentingnya fitur dan buat model yang lebih canggih dengan bias minimal menggunakan metrik distribusi yang seragam
• Tetapkan kuota sumber daya dan tetapkan kebijakan yang tepat untuk menambah/mengurangi sumber daya ini sebagai persyaratan untuk menjalankan model secara efisien
• Buat jejak audit untuk memenuhi persyaratan peraturan saat Anda menandai resource machine learning dan melacak eksperimen secara otomatis

Praktik Terbaik

 
Pipeline ML: Penyiapan berbagai pipeline ML, seperti pipeline data, untuk menentukan dependensi dan urutan eksekusinya serta menghasilkan matriks untuk pemantauan sumber daya pipeline tertentu

Tim hibrida: MLOps mencakup pekerjaan seorang ilmuwan data, insinyur pembelajaran mesin, insinyur DevOps dan insinyur data; tim hibrida seperti itu diharapkan akan, dengan desain, menangani masalah dengan cepat dan efisien

Model dan Versi data: Selain mempertahankan versi kode, kita juga perlu memelihara versi model pembelajaran mesin dan data yang digunakan untuk melatih model, hyperparameter model, dan meta-data model, dll.; ada lebih banyak model versi daripada hanya model yang dihasilkan itu sendiri

Validasi model: Ada kebutuhan untuk mengatur uji statistik untuk validasi model karena validasi model tidak boleh lulus/gagal atau benar/salah; itu jauh lebih bernuansa, dan ada pelajaran yang bisa dipetik dari uji statistik terperinci

Validasi data: Sebelum melatih model pada data yang diberikan, data input harus divalidasi untuk menghindari penyisipan ketidakpastian dan bias dari model

Monitoring: Karena pelatihan dan penerapan model membutuhkan lebih banyak sumber daya, menjadi lebih penting untuk memantau kinerja model di lingkungan dengan memvisualisasikan berbagai matriks sumber daya yang digunakan oleh model.