Введение
MLOps, также известные как операции машинного обучения, представляют собой набор передовых методов, направленных на оптимизацию процесса развертывания, управления и обслуживания моделей машинного обучения в рабочей среде. В компаниях масштаба предприятия MLOps может обеспечить значительные преимущества, помогая командам масштабировать и автоматизировать свои рабочие процессы машинного обучения, что может привести к ускорению выхода на рынок, повышению точности и снижению затрат.
С помощью MLOps предприятия могут гарантировать надежность, масштабируемость и безопасность своих моделей машинного обучения, а также легко контролировать их и управлять ими в производственной среде. Используя Azure и его инструменты и службы машинного обучения, компании могут воспользоваться комплексной платформой для построения, обучения и развертывания моделей машинного обучения в любом масштабе, а также обеспечить эффективность и результативность своих рабочих процессов машинного обучения.
В этом блоге мы сосредоточимся конкретно на использовании Azure и его мощного набора инструментов и служб машинного обучения для оптимизации ваших рабочих процессов машинного обучения. Мы рассмотрим ряд тем, в том числе основы MLOps, его мотивацию и распространенные блокираторы, а также способы создания и развертывания моделей машинного обучения в Azure, а также последующего мониторинга и управления моделями машинного обучения в рабочей среде.
К концу у вас будет четкое представление о том, как использовать лучшие практики Azure и MLOps для ускорения ваших рабочих процессов машинного обучения и повышения эффективности ваших проектов машинного обучения.
Понимание MLOps
MLOps сочетает в себе элементы науки о данных, разработки программного обеспечения и операций для создания систематического и эффективного процесса создания и развертывания моделей машинного обучения. По своей сути MLOps позволяет организациям разрабатывать и развертывать модели машинного обучения быстрее, надежнее и с большей прозрачностью. Он включает в себя ряд практик и технологий, в том числе:
- Непрерывная интеграция и непрерывная поставка (CI/CD): MLOps часто включает использование методов CI/CD для автоматизации и ускорения процесса разработки машинного обучения. С помощью CI/CD вы можете настроить автоматизированные конвейеры, которые регулярно создают, тестируют и развертывают ваши модели машинного обучения с использованием ряда инструментов и сервисов.
- Управление данными. MLOps включает в себя управление большими и сложными наборами данных и требует инструментов и методов для приема, преобразования и хранения данных. Это также включает в себя создание конвейеров данных для подачи данных в модели ML, а также для обработки и хранения выходных данных этих моделей.
- Управление моделями. MLOps включает в себя управление моделями машинного обучения в производственной среде, включая мониторинг и управление производительностью моделей, контроль версий и возможности отката. Это также включает в себя создание процессов и инструментов для развертывания моделей и управления ими в различных средах, включая облако, локально и на периферии.
- Управление инфраструктурой. MLOps часто предполагает использование специализированной инфраструктуры для поддержки рабочих процессов машинного обучения, включая вычислительные ресурсы, системы хранения и сети. Это также включает в себя использование инструментов и методов для автоматизации подготовки, настройки и управления этой инфраструктурой.
Применяя лучшие практики MLOps, организации могут упростить и оптимизировать свои рабочие процессы машинного обучения, сократить время и усилия, необходимые для разработки и развертывания моделей, а также повысить надежность и производительность своих систем машинного обучения.
Проблемы внедрения MLOps
Хотя MLOps может предоставить организациям много преимуществ, существует также ряд проблем и препятствий для внедрения передового опыта MLOps. Вот несколько примеров типов проблем, с которыми организации могут столкнуться при внедрении MLOps:
- Недостаток ресурсов и опыта. Создание и обслуживание систем машинного обучения может быть сложным и ресурсоемким, и у многих организаций может не быть необходимых ресурсов или опыта для внедрения лучших практик MLOps. Это может включать нехватку специалистов по данным, инженеров-программистов и операционного персонала, обладающих необходимыми навыками и опытом для создания и обслуживания систем машинного обучения.
- Сложность систем машинного обучения. Системы машинного обучения могут быть сложными для понимания и управления, особенно для организаций, которые плохо знакомы с машинным обучением. Они могут включать ряд сложных алгоритмов, библиотек и инструментов, и для их поддержки требуется специализированная инфраструктура и ресурсы.
- Проблемы качества и безопасности данных.Модели машинного обучения хороши ровно настолько, насколько хороши данные, на которых они обучены, и, если данные низкого качества или не защищены должным образом, это может привести к неточным или ненадежным моделям. . Обеспечение качества и безопасности данных может быть серьезной проблемой, особенно для организаций, работающих с большими и сложными наборами данных.
- Отсутствие инструментов и инфраструктуры. Для создания и развертывания моделей машинного обучения требуется ряд специализированных инструментов и инфраструктуры, а без правильных инструментов и ресурсов может быть сложно внедрить лучшие практики MLOps. Это может включать отсутствие соответствующих инструментов для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения, а также отсутствие соответствующих вычислительных ресурсов, систем хранения и сетевой инфраструктуры для поддержки рабочих процессов машинного обучения.
Решая эти и другие проблемы, организации могут преодолеть барьеры на пути внедрения лучших практик MLOps и реализовать все преимущества MLOps в своих рабочих процессах машинного обучения.
Млопс в Azure
Существует множество различных способов использования Azure и его набора инструментов для оптимизации рабочих процессов машинного обучения и внедрения передовых методов MLOps. Вот лишь несколько примеров типов стратегий и методов, которые вы можете использовать:
- Используйте Машинное обучение Azure для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Машинное обучение Azure — это мощная платформа для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. С помощью Машинного обучения Azure вы можете использовать широкий спектр алгоритмов, библиотек и инструментов для создания и обучения своих моделей, а затем развертывать их в различных средах, включая облако, локально или на периферии.
- Отслеживание моделей машинного обучения и управление ими в рабочей среде с помощью Машинного обучения Azure. После развертывания моделей машинного обучения в рабочей среде важно следить за их производительностью и работоспособностью, чтобы убедиться, что они работают должным образом. Машинное обучение Azure предоставляет ряд инструментов и функций, которые можно использовать для мониторинга моделей в режиме реального времени, включая показатели производительности, журналы и оповещения.
- Используйте фабрику данных Azure или конвейеры машинного обучения Azure для создания конвейеров данных и управления ими. Одной из основных проблем машинного обучения является управление большими и сложными наборами данных. Фабрика данных Azure и конвейеры машинного обучения Azure предоставляют ряд инструментов и функций, которые можно использовать для создания конвейеров данных и управления ими, включая поддержку преобразования данных, перемещения данных и оркестровки данных.
- Масштабируйте рабочие процессы машинного обучения с помощью Azure Databricks. Если вам нужно масштабировать рабочие процессы машинного обучения для обработки больших и сложных наборов данных, Azure Databricks предоставляет мощные инструменты и ресурсы, которые можно использовать для распределения рабочих нагрузок между несколькими узлами и процессоры.
- Используйте Azure DevOps для запуска и выпуска моделей машинного обучения. Являясь частью экосистемы Azure, Azure DevOps предоставляет технологические инструменты для завершения цикла MLOps за счет интеграции возможностей CI/CD с упомянутыми ранее инструментами машинного обучения. .
Применяя эти и другие передовые методы MLOps в Azure, вы можете упростить и оптимизировать рабочие процессы машинного обучения, сократить время и усилия, необходимые для разработки и развертывания моделей.
Заключение
В этом блоге мы рассмотрели концепцию MLOps и то, как ее можно использовать для рационализации и оптимизации рабочих процессов машинного обучения. Мы также рассмотрели роль, которую Azure может сыграть в поддержке MLOps, с его набором инструментов и сервисов для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения.
Хотя MLOps может предоставить организациям много преимуществ, существуют также проблемы и препятствия для внедрения, в том числе нехватка ресурсов и опыта, сложность систем машинного обучения, проблемы с качеством и безопасностью данных, а также отсутствие инструментов и инфраструктуры. Решая эти проблемы, организации могут преодолеть барьеры на пути внедрения лучших практик MLOps и реализовать все преимущества MLOps в своих рабочих процессах машинного обучения.
Всего наилучшего,
~ Итан
Дополнительные материалы на PlainEnglish.io.
Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord.
Повысьте узнаваемость и признание вашего технического стартапа с помощью Circuit.
