Cadrul modern MLOps

MLOps Deployment and Life Cycling

Nemanja Radojkovic

Senior Machine Learning Engineer

Despre mine

 

Fotografie de profil

 

  • Inginer Senior de Machine Learning
  • Experiență în dezvoltarea, implementarea și menținerea modelelor ML în producție
  • Focus actual: implementare și ciclul de viață al modelelor ML
1 www.linkedin.com/in/radojkovic
MLOps Deployment and Life Cycling

Curs conceptual

DA: Înțelegere conceptuală

diagramă conceptuală

NU: Abilități practice

programare practică

MLOps Deployment and Life Cycling

MLOps

Operațiuni de Machine Learning

  • Principii
  • Practici
  • Instrumente

Scop: fluxuri și servicii ML

  • Automatizate
  • Reproductibile
  • Integrate
MLOps Deployment and Life Cycling

ops part 1

MLOps Deployment and Life Cycling

ops part 2

MLOps Deployment and Life Cycling

mlops from dev

MLOps Deployment and Life Cycling

Capitolul I

Valoarea și necesitatea MLOps

valoare

Etapele ciclului de viață al modelului

ciclu de viață

 

Componentele cadrului MLOps

blocuri de construcție

MLOps Deployment and Life Cycling

doar devops

MLOps Deployment and Life Cycling

devops cu mlops

MLOps Deployment and Life Cycling

Costul ridicat al ML fără Ops

 

PUNCT DE PORNIRE OBIȘNUIT

  • Fluxuri ML manuale
  • Implementare manuală
  • Monitorizare ad hoc

 

=> Acumulare de datorie tehnică

MLOps Deployment and Life Cycling

Datoria tehnică

costul implicit al relucrărilor cauzate de alegerea unei soluții simple (limitate) acum, în loc de o abordare mai bună, dar mai îndelungată

~ Wikipedia[1]

 

Articol Google celebru pe această temă:

"Machine Learning: The high-interest credit card of technical debt"[2]

 

MAI MULT TIMP ȘI MODELE IMPLEMENTATE

  • Datorie tehnică și risc al modelelor mai mari
  • Procese mai lente, mai frustrante și predispuse la erori
  • Capacitate redusă de a genera valoare
1 https://en.wikipedia.org/wiki/Technical_debt 2 https://research.google/pubs/pub43146/
MLOps Deployment and Life Cycling

Fluxuri ML

  • Colectarea și pregătirea datelor
  • Etichetarea datelor
  • Selecția modelului
  • Antrenarea modelului
  • Împachetarea modelului
  • Implementarea modelului
  • Monitorizarea și menținerea modelului

 

Automatizarea fluxului ML == Maturitate MLOps

MLOps Deployment and Life Cycling

MLOps implementat

  • Automatizat
  • Rapid
  • Reproductibil
  • Explicabil
MLOps Deployment and Life Cycling

suntem aici

MLOps Deployment and Life Cycling

neliniar

MLOps Deployment and Life Cycling

liniar

MLOps Deployment and Life Cycling

spotlight 1

MLOps Deployment and Life Cycling

toate privirile asupra mea

MLOps Deployment and Life Cycling

MLOps Deployment and Life Cycling

Urmează!

 

Ciclul de viață al modelului

ciclu de viață

Arhitectura MLOps

diagramă conceptuală

MLOps Deployment and Life Cycling

Să exersăm!

MLOps Deployment and Life Cycling

Preparing Video For Download...