Написание поддерживаемого кода ML

Разработка моделей машинного обучения для продакшена

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

Структура проекта

  • Организуйте файлы проекта в логическую структуру
  • Группируйте связанные файлы
    • Наборы данных и модели ML храните в отдельных папках
  • Следите за корректными именами и метками файлов

structure

Разработка моделей машинного обучения для продакшена

Пример структуры проекта

Пример каталога проекта с файлом README, файлом зависимостей и тремя подпапками: data, models, notebooks mlops_directory

  • README.md: описывает назначение репозитория и порядок работы с ним.
  • requirements.txt: содержит список всех зависимостей
  • data: файлы, связанные с данными, включая сырые и обработанные данные
  • models: файлы, связанные с моделями, включая скрипты для их создания.
  • notebooks: ноутбуки для исследования данных, обучения и оценки моделей.
Разработка моделей машинного обучения для продакшена

Контроль версий кода

  • Используйте систему контроля версий, например git, для отслеживания изменений в коде
  • Позволяет откатить изменения при необходимости
  • Помогает выявить источник ошибок
  • Обеспечивает параллельную работу

code

Разработка моделей машинного обучения для продакшена

Документация

  • Документируйте код и структуру проекта
  • Поясняйте назначение каждого файла и функции
  • Описывайте, как использовать код
  • Включайте инструкции по развёртыванию модели ML

doc

Разработка моделей машинного обучения для продакшена

Адаптируемость кода

  • Код легче понимать, изменять и обновлять
  • Сокращает время и усилия на внесение правок
  • Проще адаптируется к изменениям данных, кода и требований
  • Меньше подвержен ошибкам
  • Упрощает интеграцию новых функций и технологий
  • Необходим для создания ML-приложений, способных развиваться со временем
Разработка моделей машинного обучения для продакшена

Давайте потренируемся!

Разработка моделей машинного обучения для продакшена

Preparing Video For Download...