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Hoy en día, muchas empresas quieren incorporar la IA a su flujo de trabajo, específicamente ajustando grandes modelos de lenguaje e implementándolos en producción. Debido a esta demanda, la ingeniería MLOps se ha vuelto cada vez más importante. En lugar de contratar solo científicos de datos o ingenieros de aprendizaje automático, las empresas buscan personas que puedan automatizar y optimizar el proceso de capacitación, evaluación, control de versiones, implementación y monitoreo de modelos en la nube.

En esta guía para principiantes, nos centraremos en los siete pasos esenciales para dominar la ingeniería de MLOps, incluida la configuración del entorno, el seguimiento y el control de versiones de experimentos, la orquestación, la integración continua/entrega continua (CI/CD), el servicio e implementación de modelos y el monitoreo de modelos. . En el paso final, crearemos un canal de aprendizaje automático de extremo a extremo totalmente automatizado utilizando varias herramientas MLOps.

Para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático, primero deberá configurar un entorno local y de nube. Esto implica contener canalizaciones, modelos y marcos de aprendizaje automático utilizando Docker. Después de eso, aprenderá a utilizar Kubernetes para automatizar la implementación, el escalado y la administración de estas aplicaciones en contenedores. 

Al final del primer paso, se familiarizará con la plataforma en la nube de su elección (como AWS, Google Cloud o Azure) y aprenderá a usar Terraform para infraestructura como código para automatizar la configuración de su infraestructura en la nube. 

Nota: Es esencial que tenga conocimientos básicos de Docker, Git y esté familiarizado con las herramientas de línea de comandos. Sin embargo, si tiene experiencia en ingeniería de software, es posible que pueda omitir esta parte.

Aprenderá a utilizar MLflow para realizar un seguimiento de experimentos de aprendizaje automático, DVC para el control de versiones de modelos y datos y Git para el control de versiones de código. MLflow se puede utilizar para registrar parámetros, archivos de salida, gestión de modelos y servidores. 

Estas prácticas son esenciales para mantener un flujo de trabajo de ML bien documentado, auditable y escalable, lo que en última instancia contribuye al éxito y la eficiencia de los proyectos de ML.

Primero eche un vistazo al sitio web de la página Las 7 mejores herramientas para el seguimiento de experimentos de aprendizaje automático y elija uno que funcione mejor para su flujo de trabajo. 

En el tercer paso, aprenderá a utilizar herramientas de orquestación como Apache Airflow o Prefect para automatizar y programar los flujos de trabajo de ML. El flujo de trabajo incluye preprocesamiento de datos, entrenamiento de modelos, evaluación y más, lo que garantiza un proceso fluido y eficiente desde los datos hasta la implementación.

Estas herramientas hacen que cada paso del flujo de ML sea modular y reutilizable en diferentes proyectos para ahorrar tiempo y reducir errores.

Aprende sobre Cinco alternativas de flujo de aire para la orquestación de datos que son fáciles de usar y vienen con características modernas. Además, consulte el Perfecto para flujos de trabajo de aprendizaje automático tutorial para construir y ejecutar su primera canalización de ML. 

Integre prácticas de integración continua e implementación continua (CI/CD) en sus flujos de trabajo de aprendizaje automático. Herramientas como Jenkins, GitLab CI y GitHub Actions pueden automatizar las pruebas y la implementación de modelos de aprendizaje automático, garantizando que los cambios se implementen de manera eficiente y segura. Aprenderá a incorporar pruebas automatizadas de sus datos, modelo y código para detectar problemas tempranamente y mantener estándares de alta calidad.

Aprenda a automatizar el entrenamiento, la evaluación, el control de versiones y la implementación de modelos usando GitHub Actions siguiendo las instrucciones Una guía para principiantes sobre CI/CD para aprendizaje automático.

El servicio de modelos es un aspecto crítico de la utilización eficaz de modelos de aprendizaje automático en entornos de producción. Al emplear marcos de servicio de modelos como BentoML, Kubeflow, Ray Serve o TFServing, puede implementar eficientemente sus modelos como microservicios, haciéndolos accesibles y escalables en múltiples aplicaciones y servicios. Estos marcos proporcionan una manera perfecta de probar la inferencia de modelos localmente y ofrecen funciones para implementar modelos en producción de forma segura y eficiente.

Obtenga más información sobre las Las 7 principales herramientas de implementación y servicio de modelos que están siendo utilizados por las principales empresas para simplificar y automatizar el proceso de implementación del modelo. 

En el sexto paso, aprenderá cómo implementar el monitoreo para realizar un seguimiento del rendimiento de su modelo y detectar cualquier cambio en sus datos a lo largo del tiempo. Puede utilizar herramientas como Evidfully, Fiddler o incluso escribir código personalizado para monitoreo y alertas en tiempo real. Al utilizar un marco de monitoreo, puede crear un canal de aprendizaje automático totalmente automatizado donde cualquier disminución significativa en el rendimiento del modelo activará el canal de CI/CD. Esto dará como resultado volver a entrenar el modelo con el último conjunto de datos y, finalmente, implementar el último modelo en producción.

Si desea obtener información sobre las herramientas importantes que se utilizan para crear, mantener y ejecutar el flujo de trabajo de aprendizaje automático de un extremo a otro, debe consultar la lista de Las 25 principales herramientas MLOps que necesitas conocer en 2024.

En el paso final de este curso, tendrá la oportunidad de crear un proyecto de aprendizaje automático de un extremo a otro utilizando todo lo que ha aprendido hasta ahora. Este proyecto implicará los siguientes pasos:

1. Seleccione un conjunto de datos que le interese.
2. Entrene un modelo en el conjunto de datos elegido y realice un seguimiento de sus experimentos.
3. Cree un canal de capacitación modelo y automatícelo usando GitHub Actions.
4. Implemente el modelo ya sea por lotes, servicio web o streaming.
5. Supervise el rendimiento de su modelo y siga las mejores prácticas.

Añade la página a favoritos: 10 repositorios de GitHub para dominar MLOps. Úselo para conocer las últimas herramientas, guías, tutoriales, proyectos y cursos gratuitos para aprender todo sobre MLOps.

Puedes inscribirte en un Ingeniería MLOps curso que cubre los siete pasos en detalle y lo ayuda a obtener la experiencia necesaria para entrenar, rastrear, implementar y monitorear modelos de aprendizaje automático en producción. 

En esta guía, hemos conocido los siete pasos necesarios para que usted se convierta en un ingeniero experto en MLOps. Hemos aprendido sobre las herramientas, conceptos y procesos necesarios para que los ingenieros automaticen y optimicen el proceso de capacitación, evaluación, versionado, implementación y monitoreo de modelos en la nube.
 
 

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) es un científico de datos profesional certificado al que le encanta crear modelos de aprendizaje automático. Actualmente, se centra en la creación de contenidos y en la redacción de blogs técnicos sobre tecnologías de ciencia de datos y aprendizaje automático. Abid tiene una maestría en gestión de tecnología y una licenciatura en ingeniería de telecomunicaciones. Su visión es construir un producto de inteligencia artificial utilizando una red neuronal gráfica para estudiantes que luchan contra enfermedades mentales.

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/7-steps-to-mastering-mlops?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-steps-to-mastering-mlops