MLOps — это новая область, возникшая из-за сложности, необходимой для обучения модели, проверки модели, мониторинга модели и других операций машинного обучения, необходимых для запуска реальных продуктов в производство. Правда в том, что понимание MLOPs имеет решающее значение в машинном обучении, потому что эти принципы, процедуры и процессы — отличный способ получить четкое представление о том, что происходит.
Главное, что нужно понять о MLOps, — это то, что он связан с итеративным процессом, который заставляет работать машинное обучение. MLOps существует из-за сложности превращения идеи в работающее приложение для машинного обучения. Это значительно сложнее, чем разработка программного обеспечения, поэтому требуется гораздо больше, чем может предоставить DevOps. MLOps основан на том, что делает DevOps, но предоставляет больше функций, специально настроенных для проектов машинного обучения.
Введение в MLOps
Вы можете думать о MLOps как о наборе принципов, которые помогут специалистам по обработке и анализу данных, инженерам по машинному обучению и инженерам по инфраструктуре превратить гипотезу в рабочую модель. Это итеративный процесс, поскольку вы не просто строите модель и двигаетесь дальше. Есть также вещи, которые необходимо учитывать, например, мониторинг модели. Еще одна серьезная проблема заключается в том, что для проектов машинного обучения требуются люди другого типа, чем для традиционной разработки программного обеспечения. В разработке программного обеспечения у вас есть только программисты, пишущие код. Однако в проектах по машинному обучению участвуют специалисты по данным, инженеры по машинному обучению, а также есть люди, которые занимаются проверкой и обучением моделей.
Чем MLOps отличается от DevOps
MLOps во многом черпает вдохновение из DevOps. Однако есть принципиальные отличия, которые стоит понимать. В DevOps вы плавно переходите от создания кода к тестированию и развертыванию. Однако проекты машинного обучения очень разные.
Первый шаг включает в себя получение данных для проверки вашей гипотезы. Не только это, но вы также должны очистить эти данные и подготовить их для построения модели. Эти операции машинного обучения довольно сложны и выполняются не единожды.
В DevOps у вас есть системы контроля версий, которые хорошо справляются с обеспечением версионности и безопасности вашего кода. Однако в проектах машинного обучения вам необходимо отслеживать код, модели, данные и связанные с ними метаданные, необходимые для обучения модели, ее проверки и даже мониторинга модели.
Процесс и его реализация
В процессе реализации MLOps есть несколько уровней и слоев. Однако простой способ реализовать это — использовать платформу MLOps. Это интегрированная платформа со всеми соответствующими инструментами и функциями, необходимыми для мгновенного создания полноценных моделей машинного обучения. Эти платформы включают в себя необходимые передовые методы, что позволяет вам сосредоточиться на своих бизнес-целях и модели.
Эти платформы также упрощают процесс построения конвейера машинного обучения и автоматизации всех его аспектов. Система контроля версий также великолепна, так как это означает, что вы можете сосредоточиться на том, что делают данные, а не на том, насколько они чисты. Такая система, как xpresso.ai, делает все это без глубоких знаний MLOps, необходимых для создания собственной системы.
Первоначально опубликовано на https://xpresso.ai 6 декабря 2021 г.