Welche Rolle spielen MLOps?

Sind Sie daran interessiert, MLOps-Ingenieur zu werden? Erfahren Sie noch heute mehr über die Rolle des MLOps Engineer.

Also wurde ein Modell für maschinelles Lernen erstellt. Es erreicht die erwartete Leistung für den Validierungsdatensatz. Es war eine Freude, bei der Erstellung dieses Modells Datenwissenschaft und maschinelles Lernen einzusetzen. Es ist jedoch nicht sehr hilfreich zu wissen, dass das Modell (noch) auf Ihrem lokalen Computer in einem Jupyter-Notebook einwandfrei läuft.

Damit Benutzer von dem Modell profitieren und Unternehmen maschinelles Lernen nutzen können, muss das Modell in einer Produktionsumgebung bereitgestellt werden. Die Bereitstellung und Wartung von Modellen für maschinelles Lernen ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Ein Modell, das in einer Entwicklungsumgebung eine gute Leistung erbringt, kann in einer Produktionsumgebung kläglich versagen. Dies kann auf Daten- und Konzeptdrift und andere Faktoren zurückzuführen sein, die zu Leistungseinbußen führen.

Machen Sie sich also bewusst: Damit Modelle für maschinelles Lernen nützlich sind, müssen Sie über den Modellbau hinausgehen. Hier kommen MLOps ins Spiel. Erfahren Sie noch heute mehr über MLOps und die Rolle eines MLOps-Ingenieurs in einer Organisation.

Was sind MLOps?

Oft wird MLOps als die Anwendung von DevOps-Prinzipien auf maschinelles Lernen definiert.

Der Software Development Life Cycle (SDLC) hat sich zum Besseren verändert, da DevOps-Praktiken die funktionsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams vereinfachen. Wenn Sie jemanden kennen, der im DevOps-Bereich arbeitet, haben Sie ihn bestimmt über CI/CD-Pipelines, automatisierte CI/CD-Pipelines, Anwendungsüberwachung und mehr sprechen hören.

Während sich dies auf maschinelle Lernanwendungen übertragen lässt, gibt es bei maschinellen Lernsystemen einige spezifische Herausforderungen. Der Aufbau und Betrieb von Machine-Learning-Systemen ist ein komplexerer Prozess.

Im Allgemeinen kann man sich MLOps also als eine Reihe von Best Practices für den Aufbau, die Bereitstellung und die Wartung von Systemen für maschinelles Lernen vorstellen.

In diesem Sinne erfahren Sie mehr über die Arbeit der MLOps-Ingenieure in Ihrem Unternehmen.

Was macht ein MLOps-Ingenieur?

DevOps-Praktiken können auf maschinelle Lernsysteme angewendet werden. Wenn das MLOps ist, dann liegt es in der Verantwortung des MLOps-Ingenieurs, dies zu verwirklichen!

Was bedeutet das? Sobald das Data-Science-Team das Modell erstellt hat, sorgen MLOps-Ingenieure dafür, dass das Modell erfolgreich ausgeführt wird, indem sie:

• Automatisierte Modellbereitstellung für maschinelles Lernen
• Überwachung für ML-Pipelines einrichten
• Automatisierte CI/CD-Pipelines zur Verarbeitung von Daten-, Code- und Modelländerungen
• Richten Sie die automatische Neuschulung des Modells ein.
• Bestimmen Sie den erforderlichen Automatisierungsgrad.

Einige Herausforderungen im Zusammenhang mit MLOps.

Richten Sie die Überwachung nur ein, um zu erkennen, wann Probleme auftreten. Um detailliertere Informationen über die Leistung verschiedener Versionen eines Modells zu erhalten, verwenden MLOps-Ingenieure häufig Modellversionierung und Experimentverfolgung.

Ich habe erwähnt, dass MLOps-Ingenieure die Modellumschulung mit dem gewünschten Automatisierungsgrad eingerichtet haben. Versuchen Sie, die damit verbundenen Herausforderungen zu verstehen.

Sobald die Anwendung in der Produktion bereitgestellt wird, können sich die vom Modell in der Produktion verwendeten Daten stark von den Daten unterscheiden, auf denen es trainiert wurde. Infolgedessen weisen solche Modelle eine schlechte Leistung auf und müssen häufig neu trainiert werden.

MLOps-Ingenieure kümmern sich auch um die Automatisierung von Umschulungs- und Umschulungsprozessen, indem sie Leistungseinbußen, die Häufigkeit von Datenänderungen und die Kosten für die Modellumschulung berücksichtigen.

In einigen Startups gibt es möglicherweise Ingenieure für maschinelles Lernen, die auch den Hut eines MLOps-Ingenieurs tragen. In anderen Unternehmen gibt es DevOps- und Backend-Ingenieure, die mehrere Aufgaben tragen.

Die MLOps eines großen Technologieunternehmens können sich stark von den MLOps eines Startups in der Frühphase unterscheiden. Der Grad der MLOps-Automatisierung kann auch von Organisation zu Organisation unterschiedlich sein.

Wenn Sie bei einem Startup gearbeitet haben und Eigentümer der End-to-End-Pipeline für maschinelles Lernen sind (vom Modelltraining bis zur Überwachung und Wartung des maschinellen Lernsystems), sind Sie bereits ein MLOps-Ingenieur.

Bist du gespannt darauf, die herausfordernde Rolle des MLOps-Ingenieurs kennenzulernen? Fassen Sie die erforderlichen Fähigkeiten zusammen.

MLOps-Fähigkeiten und -Tools: Übersicht

MLOps-Ingenieure verfügen in der Regel über ausgeprägte ML-, DevOps- und Data-Engineering-Kenntnisse.

Die Rolle des MLOps-Ingenieurs in der Organisation

• Machine-Learning-Fähigkeiten: Programmierung, praktische Kenntnisse über Algorithmen und Frameworks für maschinelles Lernen sowie Domänenkenntnisse
• Software-Engineering-Fähigkeiten: Abfragen und Verwenden von Datenbanken, Testen von ML-Modellen, Git und Version control, FastAPI und andere Frameworks
• DevOps-Grundlagen: Beherrscht Docker, Kubernetes und andere Tools
• Experiment-Tracking: Vertraut mit MLflow und anderen Experiment-Tracking-Frameworks
#🎜 🎜#Datenpipelines organisieren: Datenpipelines mit Tools wie Prefect und Airflow einrichten und automatisieren
• Cloud-Infrastruktur: Vertraut mit Cloud-Infrastrukturanbietern wie AWS, GCP und Infrastructure-as-Code-Tools (IaC) wie Terraform #🎜 🎜## 🎜🎜#

MLOps lernen

Wenn Sie mehr über MLOps erfahren möchten, können Sie das verwenden Folgende Ressourcenliste soll Ihnen den Einstieg erleichtern:

MLOps-Zoomcamp von DataTalks.Club: Das MLOps-Zoomcamp von DataTalks.Club ist ein kostenloser Kurs zum Erlernen aller MLOps-Themen – von der Modellbildung bis zur Bereitstellung und Überwachung Best Practices. Sie lernen, indem Sie ein Projekt erstellen, das alles zusammenführt, was Sie gelernt haben.

MLOps-Spezialisierung auf Coursera: Machine Learning Engineering for Production (MLOps)-Spezialisierung von DeepLearning.AI. In diesem Vier-Gänge-Hauptfach lernen Sie, wie man produktionstaugliche maschinelle Lernsysteme erstellt.
• MLOps GitHub-Repositories: Eine kuratierte Liste von Repositorys für Upgrades in MLOps.

Zusammenfassung

In diesem Artikel geht es um die primäre Rolle von MLOps-Ingenieuren in einer Organisation Verantwortlichkeiten und wichtige MLOps-Fähigkeiten werden vorgestellt.

Wie bereits erwähnt, werden nicht alle Ingenieure, die MLOps ausführen, MLOps-Ingenieure genannt. Außerdem wird diskutiert, wie unterschiedlich der Grad der Automatisierung und die Abhängigkeit von der tatsächlichen täglichen Arbeit in MLOps von Unternehmen zu Unternehmen sind.

Wie jede andere Rolle erfordert ein erfolgreicher MLOps-Ingenieur Soft Skills wie effektive Kommunikation, Zusammenarbeit und strategische Problemlösung. Wenn Sie sich jedoch als MLOps-Ingenieur versuchen möchten, freuen Sie sich, MLOps!

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