Scrierea codului ML ușor de întreținut

Dezvoltarea modelelor de Machine Learning pentru producție

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

Structurarea proiectului

Organizați fișierele proiectului într-o structură logică
Grupați fișierele înrudite
- Separați seturile de date și modelele ML în foldere distincte
Asigurați-vă că fișierele sunt denumite și etichetate corespunzător

structură

Exemplu de structură a proiectului

Exemplu de director de proiect cu un fișier README, un fișier de cerințe și trei subdosare: data, models, notebooks mlops_directory

README.md: Explică scopul repository-ului și modul de utilizare.
requirements.txt: Listează toate dependențele
data: conține fișierele de date, inclusiv date brute și procesate
models: conține fișierele legate de modele, inclusiv scripturile de creare
notebooks: conține notebook-uri pentru explorarea datelor, antrenarea și evaluarea modelelor

Versionarea codului

Utilizați un sistem de control al versiunilor, precum git, pentru a urmări modificările codului
Permite revenirea la versiuni anterioare dacă este necesar
Ajută la identificarea surselor de erori
Permite lucrul în paralel

cod

Documentație

Documentați codul și structura proiectului
Explicați scopul fiecărui fișier și funcții
Descrieți modul de utilizare a codului
Includeți instrucțiuni pentru implementarea modelului ML

doc

Adaptabilitatea codului

Mai ușor de înțeles, modificat și actualizat
Reduce timpul și efortul necesar pentru modificări
Se adaptează mai ușor la schimbări de date, cod și cerințe
Mai puțin predispus la erori
Integrare mai simplă a funcționalităților sau tehnologiilor noi
Esențial pentru aplicații ML care evoluează în timp

Să exersăm!

Dezvoltarea modelelor de Machine Learning pentru producție

Preparing Video For Download...