MLOps se zrodil na křižovatce DevOps, datového inženýrství a strojového učení.
Systémy ML jsou experimentální, mají větší počet komponent a jejich konstrukce a údržba je náročnější.
Pokud jste se zabývali strojovým učením nebo hlubokým učením, možná jste se setkali s MLOps.
Stejně jako DevOps je i Machine Learning Operations (MLOps) dalším významným krokem, který moderní společnosti podnikají.
Přestože sdílí podobný koncept s DevOps, je implementován odlišně.
Očekává se, že MLOps poroste ohromně a do konce roku 2025 dosáhne 4 miliard dolarů.
S rostoucí poptávkou po MLOps se stále více aspirantů těší na kurzy MLOps, aby měli lepší přehled o těchto operacích.
Takže, pokud jste jedním z nich, pojďme pochopit, co je MLOps, a pak se dostat do seznamu 9 nejlepších kurzů MLOps, které vám pomohou se to naučit a zvládnout.
Table of Contents
Co je MLOps?
MLOps funguje jako médium, kde mohou datoví vědci a provozní specialisté spolupracovat a komunikovat pomocí sady technik.
Implementaci modelů strojového učení a hlubokého učení v rozsáhlých produkčních prostředích lze automatizovat, aby se zvýšila kvalita a zefektivnil proces správy. MLOps navíc usnadňuje sladění modelů s obchodními požadavky a regulačními standardy.
Díky MLOps můžete dokonce nepřetržitě vydávat vysoce výkonné aplikace ML do produkce ve velkém měřítku. Existují specifické požadavky, aby ML vytvořilo nový životní cyklus vedle současných procesů SDLC a CI/CD, což vede k efektivnějšímu pracovnímu postupu a lepším výsledkům.
Různé fáze MLOps jsou:
- Analýza dat
- Transformace/příprava dat
- Modelový trénink a rozvoj
- Validace modelu
Chcete-li se zlepšit v MLOps, potřebujete komplexní znalosti, které se stanou dostupnějšími pomocí specializačního kurzu MLOps.
Proč uvažovat o specializačním kurzu MLOps?
Protože data jsou základem všech programů, strojové učení se liší od tradičního softwaru. Návrh kódu se zaměřuje spíše na datový servis než na funkčnost aplikace. ML je navíc dynamický systém s otevřenou smyčkou.
Úloha se nespustí, dokud nejsou modely uvedeny do provozu. Kromě toho musí být produkční modely sledovány, přeškoleny a znovu nasazeny v reakci na měnící se datové signály, aby byl zachován optimální výkon. Nasazení strojového učení vyžaduje dovednosti častěji v technických oblastech, jako je softwarové inženýrství a DevOps.
V typickém kurzu MLOps jsou základní myšlenky strojového učení kombinovány s praktickými znalostmi současného vývoje softwaru a inženýrských rolí za účelem vytvoření inženýrství strojového učení pro výrobu.
Dozvíte se o potenciálu, obtížích a účincích strojového učení v různých oblastech vývoje a výroby. Po absolvování kurzu budete schopni vytvářet špičková řešení AI a řešit problémy reálného světa. Kromě toho budete připraveni:
- Vytvořte kompletní produkční systém ML, včetně plánování projektu, požadavků na data, modelovacích technik a nasazení
- Vytvořte základní model, vyřešte posun nápadů a postavte prototyp.
- Naučte se navrhovat datové kanály získáváním, čištěním a ověřováním datových sad
- Využijte TensorFlow Extended k provedení návrhu funkcí, transformací a výběru
- Používejte nástroje pro původ dat a metadata o linii, vytvořte životní cyklus dat a využijte schémata obchodních dat ke sledování vývoje dat
Studenti, kteří absolvují online kurz MLOps, mohou také získat MLOps ZoomCamp, kde mohou dokončit řešení v různých souborech. Zahrnuje zavedení, nasazení, postupy, projekty atd.
Význam MLOps v kariérních vyhlídkách
V oblasti datové vědy existuje masivní konkurence a každý rok si tento obor vyberou stovky a tisíce studentů, protože nabízí vynikající pracovní uplatnění.
Přestože MLOps je méně známý než datová věda, platová stupnice je srovnatelná. Datový vědec v USA má střední základní plat 119 000 USD, zatímco inženýři MLOps obvykle vydělávají kolem 90 529 USD.
MLOps může podporovat organizace všech tvarů a velikostí při vytváření efektivních plánů, řízení a úspěchu v budoucnosti. V důsledku toho se význam této techniky zvyšuje, protože data a technologie stále překonávají nové úrovně.
Takže jako inženýr MLOps budete vystaveni různým úkolům, jako je instalace modelů strojového učení a zajištění jejich provozuschopnosti ve výrobě. Abyste mohli model použít, musíte být schopni porozumět algoritmu strojového učení, který je jeho základem.
Jak funguje specializační kurz MLOps?
Specializační kurzy MLOps mohou studentům pomoci získat praktické i teoretické dovednosti. Zde je návod, jak absolvování kurzu funguje.
Zapsat
Můžete se přímo přihlásit do online specializačního kurzu MLOps poté, co si vyberete kurz, který považujete za vhodný pro vás. Jakmile se zapíšete do kurzu, jste registrovaným členem.
Nejlepší na tom je, že můžete dokončit pouze jeden kurz, trvale zastavit studium nebo zrušit předplatné. K dispozici vám bude také řídicí panel pro vizualizaci a sledování všech vašich zápisů do kurzů a postupu.
Udělejte praktický projekt
Každá specializace přichází s praktickým projektem, který musíte udělat, abyste dokončili specializační kurz MLOps a získali svůj autentický certifikát. Před zahájením kurzu praktického projektu však musíte absolvovat všechny ostatní kurzy, abyste získali znalosti, které můžete v projektu použít.
Získejte certifikát
Po absolvování kurzu můžete získat certifikát z poskytovaného kurzu, který můžete ukázat potenciálním zaměstnavatelům a získat tak svou vysněnou práci.
Nyní se podívejme na některé z nejlepších kurzů MLOps, které můžete absolvovat.
Základy MLOps: CI/CD/CT potrubí ML: Udemy
Tento kurz Udemy vás naučí základy MLOps a pokryje, jak MLOps řeší problémy tradičního ML a zároveň zvyšuje adaptabilitu a automatizaci procesu ML.
Pokrývá to:
- Standardy a hodnoty, na kterých je MLOps postaven
- Potrubí pro nepřetržité dodávání, průběžné školení a průběžnou integraci v MLOps
- Kurz MLOps má řadu úrovní vyspělosti
- Srovnání platforem MLOps a zásobníku nástrojů
Tento kurz od Udemy je pro datové vědce, ML inženýry, DevOps inženýry a další profesionály, kteří se chtějí naučit tento koncept.
Nasazení modelů strojového učení: Udemy
Tento kurz nasazení strojového učení od Udemy vás naučí, jak převést vaše modely strojového učení z výzkumné fáze na plně integrované řešení. Kromě toho vám kurz vysvětlí nasazení modelu a jak je užitečné pro vaši kariéru.
Naučíte se každou fázi vytváření modelu ve výzkumném prostředí, jak přeměnit notebooky Jupyter na produkční kód, kódové balíčky, publikovat je do API a přidat průběžné doručování pomocí zábavných videolekcí.
Školitel bude hovořit o myšlence reprodukovatelnosti, její důležitosti a o tom, jak využít verzování, úložiště kódu a Docker k maximalizaci reprodukovatelnosti během nasazení. Kromě toho se naučíte proces nasazení modelu strojového učení z notebooku Jupyter na cloudové platformy a infrastrukturu při zohlednění CI/CD.
Tento kurz je pro:
- Datoví vědci, kteří chtějí použít svůj první model strojového učení
- Datoví vědci, kteří se chtějí zdokonalit v nasazování modelů.
- Lidé, kteří pracují ve vývoji softwaru, ale chtějí přejít na strojové učení
Základy MLOps: Coursera
Tento kurz Coursera se v tomto kurzu seznámí s nástroji MLOps používanými pro instalaci, hodnocení, provoz a monitorování produkčních systémů ML na Google Cloud.
Navíc zahrnuje nasazení, testování, monitorování a automatizaci systémů ML. Profesionálové v oblasti ML mohou využívat nástroje pro vyhodnocování modelů a jejich neustálý vývoj. Spolupracují s datovými vědci, kteří mohou vytvářet modely poskytující rychlost při nasazení nejvýkonnějších modelů.
co se naučíš?
- Implementace základních technologií pro efektivní MLOps
- Při práci se systémy ML přijměte nejúčinnější postupy CI/CD
- Nakonfigurujte a nastavte prostředí Google Cloud pro spolehlivé a efektivní MLO
- Implementujte pracovní postupy pro školení a vyvozování, které jsou spolehlivé a reprodukovatelné
Specializace MLOps: Coursera
Kurz MLOps Coursera pokrývá základní myšlenky strojového učení a praktické znalosti současného vývoje softwaru a inženýrských rolí pro vytvoření inženýrství strojového učení pro výrobu.
Kurz pokrývá různé oblasti, včetně konceptualizace, vytváření a údržby integrovaných systémů neustále běžících ve výrobě. Kurz učí, jak musí produkční systémy zvládat neustále se měnící data, až po typické modelování strojového učení.
co se naučíš?
- Vytvoření kompletního produkčního systému ML, včetně plánování projektu, požadavků na data, modelovacích technik a nasazení
- Vytvoření základního modelu, řešení posunu nápadů a konstrukce prototypu pro produkční aplikaci strojového učení
- Naučte se používat TensorFlow Extended k provádění inženýrství a transformace
- Naučit se používat nástroje pro původ dat a metadata o linii, vytvářet životní cyklus dat a používat schémata obchodních dat ke sledování vývoje dat
Certifikační školení MLOps: CloudxLab
CloudxLab poskytuje tento certifikační kurz MLOps. Obecně se to týká metod, dovedností a zkušeností z reálného světa, které jsou potřeba k vývoji vašich modelů strojového učení, jejich implementaci a sledování.
Po proškolení našeho modelu strojového učení je další velkou výzvou jeho nasazení a škálování v produkci tak, aby jej mohlo používat více uživatelů. Naučíte se, jak efektivně používat nástroje a přístupy prostřednictvím experimentálního procesu učení.
Porozumění strojovému učení a myšlenkám hlubokého učení jsou zásadní, ale musíte mít také solidní odborné znalosti s dovednostmi produkčního inženýrství. Kromě rozvíjení zkušeností s technologiemi DevOps se tento kurz hluboce ponoří do strojového učení a metod hlubokého učení. Po absolvování kurzu se studenti naučí:
- Vytvořte systém strojového učení od začátku do konce.
- Přečtěte si o rozsahu projektu, požadavcích na data, modelování a nasazení
- Vytvářejte potrubí pro vylepšení postupu trénování modelu
- Naučte se řešit své obchodní potíže pomocí několika technik strojového učení a hlubokého učení
- Použití Spark MLlib pro školení distribuovaných modelů
- Využijte kanály CI/CD k nasazení svých modelů strojového učení do reálného světa
Certifikovaný výcvik kurzu MLOps: 360 DigiTMG
Tento kurz MLOps pokrývá nasazení modelů strojového učení ve velkém měřítku. Školení je výsledkem naší nespokojenosti při práci na konzultačních projektech a pokusech o implementaci projektů strojového učení v reálném prostředí.
Inženýři ML čelí při práci na projektu různým výzvám, jako je „operace“ a „produkcionalizace“ kódu. Pro mnoho inženýrů je velmi náročné rychle a efektivně nasadit modely ML, protože neexistuje žádná platforma ani sada doporučení, jako jsou tomu v jiných projektech softwarového inženýrství.
Tento kurz vás naučí:
- Poptávka po MLO v oblasti datové vědy
- Přečtěte si o Dockeru a výhodách kontejnerizace
- Přečtěte si o TensorFlow Extended (TFX) a jeho mnoha částech
MLOps Engineering na AWS
Tento kurz MLOps od AWS vám pomůže naučit se a aplikovat postupy ve stylu DevOps při trénování a nasazování modelů ML s pomocí MLOps Engineering na AWS.
Kromě toho se naučíte, jak pracovat v týmu a využívat nástroje, automatizaci, postupy a týmovou práci pro podporu vývojářů a provozních pracovníků, inženýrů DevOps a inženýrů datových platforem ML odpovědných za operacionalizaci modelů ML.
Po skončení kurzu zjistíte, jak vytvořit akční plán MLOps pro vaše podnikání, abyste mohli přejít od studia k práci.
Profesionální certifikát v MLOps s AWS: EdX
Tento EdX Cource je další dobrou volbou pro nadšence ML. Naučíte se integrovat schopnosti datového inženýrství a datové vědy pro nasazení modelů strojového učení prostřednictvím kurzu Operace strojového učení s webovými službami Amazon.
Většina práce při implementaci modelů umělé inteligence nezahrnuje vývoj modelů. Učební plán vás seznámí se spoluprací s datovými vědci a implementací modelů strojového učení, které se mohou učit z dat a vytvářet předpovědi. Tento postup je obecně automatizovaný; proto jsou vyžadovány technické znalosti MLOps a AI.
Chcete-li přidat další, kurz vám pomůže naučit se, jak sestrojit potrubí pro sledování několika provozních bodů, jako jsou příchozí data a výstupy rozhodnutí.
Certifikace kurzu MLOps: igmGuru
Tento kurz MLOps od igmGuru má za cíl poučit účastníky o vytváření modelů strojového učení pro hromadnou výrobu.
Jednotlivci absolvují lepší školení v používání různých nástrojů a výrobních technik pro strojové učení. Kurz poskytuje požadovanou expozici základům MLOps, které potřebujete k rozvoji předmětové kompetence, což je zásadní pro zaručení úspěšné kariéry v AI.
Základy MLOps: PluralSight
Tento Cource by PluralSight se zaměřuje na poskytování hlubokých znalostí standardních postupů strojového učení pro nasazení, hodnocení, monitorování a provoz systémů integrovaných do ML.
V průběhu kurzu budou studenti seznámeni s různými provozními nástroji strojového učení. Kromě porozumění použití těchto nástrojů se účastníci dále naučí standardní přístupy k používání těchto nástrojů. Kurz pomůže profesionálům integrovat systém ML s obchodním procesem.
Nicméně účastníci školení se dále naučí testovat a monitorovat systém ML, aby zlepšili jeho výkon a odstranili technické závady. PluralSight nabízí bezplatnou zkušební verzi tohoto online kurzu. Pokud se vám bezplatná verze líbí a chcete v kurzu pokračovat, zakupte si prémiovou verzi. Bezplatná zkušební verze je desetidenní a zahrnuje pouze úvodní část kurzu.
Závěr
Machine Learning (ML) je špičková technologie, díky které jsou stroje chytřejší a nezávislé na rozhodování. V minulosti stroje fungovaly podle lidských vstupů. Systém integrovaný do ML však může fungovat nezávisle bez lidského zásahu a neustále zlepšuje svůj výkon pomocí analýzy dat a učení.
Pokud se tedy chcete dostat do oblasti datové vědy, je nezbytné naučit se ML Operations (MLOps). Prostřednictvím kurzu MLOps se můžete naučit základy operací ML a odstranit své pochybnosti a mylné představy. Pomůže vám také získat vysněnou práci a slušně vydělávat.
Vyberte si tedy z výše uvedeného seznamu dobrý kurz MLOps, zapište se do něj a začněte se učit.