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De nombreuses entreprises souhaitent aujourd’ hui intégrer l’IA dans leur change de pains, notamment en affinant de grands modèles de langage et en les déployant en development. En raison de cette demande, l’ingénierie MLOps est devenue de plus en plus importante. Plutôt que d’embaucher uniquement des information experts ou des ingénieurs en apprentissage automatique, les entreprises recherchent des personnes capables d’automatiser et de rationaliser le processus de development, d’évaluation, de versionnage, de déploiement et de monitoring des modèles dans le cloud.
Dans ce overview du débutant, nous nous concentrerons sur les September étapes essentielles put maîtriser l’ingénierie MLOps, notamment Los Angeles arrangement de l’environnement, le suivi et Los Angeles gestion des models des expériences, l’orchestration, l’intégration continue/livraison proceed (CI/CD), la propagation et le déploiement de modèles, ainsi que Los Angeles monitoring des modèles. Dans Los Angeles dernière étape, nous créerons un pipe d’apprentissage automatique de round en round entièrement automatisé à l’aide de scuba divers outils MLOps.
Afin de past et d’évaluer des modèles d’apprentissage automatique, vous devrez d’abord configurer un environnement local area et cloud. Cela implique Los Angeles conteneurisation des pipes, des modèles et des structures d’apprentissage automatique à l’aide de Docker. Après cela, vous apprendrez à utiliser Kubernetes put automatiser le déploiement, la mise à l’échelle et Los Angeles gestion de ces apps conteneurisées.
À Los Angeles fin de Los Angeles première étape, vous vous familiariserez avec Los Angeles plateforme Cloud de votre choix (telle qu’AWS, Google.com Cloud ou Azure) et apprendrez à utiliser Terraform put l’infrastructure sous forme de code put automatiser Los Angeles arrangement de votre commercial infrastructure cloud.
Note: Il shock therapy essentiel que vous ayez une compréhension de bottom de Docker, Git et une familiarité avec les outils de ligne de commande. Cependant, si vous avez une development en génie logiciel, vous pourrez peut-être ignorer cette partie.
Vous apprendrez à utiliser MLflow put le suivi des expériences d’apprentissage automatique, DVC put la gestion des models de modèles et de données et Git put la gestion des models de code. MLflow peut être utilisé put la journalisation des paramètres, les fichiers de sortie, Los Angeles gestion des modèles et le serveur.
Ces pratiques sont essentielles au maintien d’un change de pains de ML bien documenté, vérifiable et évolutif, contribuant ainsi au succès et à l’efficacité des projets de ML.
Vérifiez 7 meilleurs outils pour le suivi des expériences d’apprentissage automatique et choisissez celui qui convient le mieux à votre change de pains.
Dans Los Angeles troisième étape, vous apprendrez à utiliser des outils d’orchestration tels qu’Apache Air movement ou Ideal put automatiser et planifier les workflows ML. Le change de pains comprend le prétraitement des données, la development des modèles, l’évaluation, and so on, garantissant un pipe clear et efficace depuis les données jusqu’au déploiement.
Ces outils rendent chaque étape du change ML modulaire et réutilisable dans différents projets afin de gagner du heat levels et de réduire les erreurs.
En savoir plus sur 5 alternatives de flux d’air pour l’orchestration des données qui sont conviviaux et dotés de fonctionnalités modernes. Consultez également le Parfait pour les flux de travail d’apprentissage automatique tutoriel put créer et exécuter votre leading pipe ML.
Intégrez les pratiques d’intégration proceed et de déploiement continu (CI/CD) dans vos change de pains ML. Des outils tels que Jenkins, GitLab CI et GitHub Actions peuvent automatiser les exams et le déploiement des modèles ML, garantissant ainsi que les customizations sont déployées de manière efficace et sûre. Vous apprendrez à intégrer des exams automatisés de vos données, de votre modèle et de votre code put détecter rapidement les problèmes et maintenir des normes de qualité élevées.
Découvrez remark automatiser Los Angeles development, l’évaluation, Los Angeles gestion des models et le déploiement de modèles à l’aide des activities GitHub en suivant les directions Guide du débutant sur CI/CD pour l’apprentissage automatique.
Los angeles propagation de modèles shock therapy un element essentiel de l’utilisation efficace des modèles d’apprentissage automatique dans les environnements de development. En utilisant des frameworks de propagation de modèles tels que BentoML, Kubeflow, Radiation Serve ou TFServing, vous pouvez déployer efficacement vos modèles sous forme de microservices, les rendant accessibles et évolutifs sur plusieurs apps et companies. Ces structures offrent un moyen clear de specialist l’inférence de modèle localement et offrent des fonctionnalités vous permettant de déployer des modèles en development de manière sécurisée et efficace.
Renseignez-vous sur le Top 7 des outils de déploiement et de service de modèles qui sont utilisés the same level les plus grandes entreprises put simplifier et automatiser le processus de déploiement de modèles.
Dans Los Angeles sixième étape, vous apprendrez remark mettre en œuvre une monitoring put suivre les efficiencies de votre modèle et détecter tout changement dans vos données au fil du heat levels. Vous pouvez utiliser des outils comme Seemingly, Fiddler ou même écrire du code personnalisé put une monitoring et des alertes en temps réel. En utilisant un staff de monitoring, vous pouvez créer un pipe d’apprentissage automatique entièrement automatisé dans lequel toute decrease significative des efficiencies du modèle déclenchera le pipe CI/CD. Cela entraînera un recyclage du modèle sur le dernier set de données et éventuellement le déploiement du dernier modèle en development.
Si vous souhaitez en savoir plus sur les outils importants utilisés put créer, maintenir et exécuter le change de pains ML de round en round, vous devriez consulter Los Angeles liste des Les 25 meilleurs outils MLOps que vous devez connaître en 2024.
Dans Los Angeles dernière étape de ce cours, vous aurez l’opportunité de construire un projet d’apprentissage automatique de round en round en utilisant proclaim ce que vous avez appris jusqu’ à présent. Ce projet comprendra les étapes suivantes:
- Sélectionnez un set de données qui vous intéresse.
- Entraînez un modèle sur l’ensemble de données choisi et suivez vos expériences.
- Créez un pipe de development de modèles et automatisez-le à l’aide de GitHub Actions.
- Déployez le modèle the same level great deals, par solution Internet ou en streaming.
- Surveillez les efficiencies de votre modèle et suivez les meilleures pratiques.
Ajouter Los Angeles webpage à vos favoris: 10 référentiels GitHub pour maîtriser MLOps. Utilisez-le put découvrir les derniers outils, overviews, didacticiels, projets et cours gratuits put proclaim savoir sur MLOps.
Vous pouvez vous inscrire à un Ingénierie MLOps cours qui couvre les September étapes en détail et vous assistant à acquérir l’expérience nécessaire put past, suivre, déployer et surveiller des modèles d’apprentissage automatique en development.
Dans ce overview, nous avons découvert les September étapes nécessaires put devenir un ingénieur professional MLOps. Nous avons découvert les outils, les principles et les processus requis the same level les ingénieurs put automatiser et rationaliser le processus de development, d’évaluation, de versionnage, de déploiement et de monitoring des modèles dans le cloud.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) est un professionnel certifié en information expert qui love créer des modèles d’apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur Los Angeles création de contenu et rédige des weblogs methods sur les innovations d’apprentissage automatique et de scientific research des données. Abid shock therapy titulaire d’une maîtrise en gestion technologique et d’un baccalauréat en ingénierie des télécommunications. Sa eyesight shock therapy de créer un produit d’IA utilisant un réseau neuronal graphique put les étudiants aux prises avec une maladie mentale.
