Лучшие практики и ошибки в MLOps

MLOps для бизнеса

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

Содержание видео

$$

MLOps

Лучшие практики
Ошибки, которых стоит избегать

$$

Лучшие практики

Лучшие практики проектирования MLOps-приложений

$$

В первую очередь улучшайте данные
- А не модели
- Data-centric подход

$$

Начинайте с бизнес-вопроса
- При неясной осуществимости рассмотрите PoC
- Выявляйте узкие места на раннем этапе
- Извлекайте уроки даже из неудач

$$

Таблица с числами

Инфраструктура

$$

Лучшие практики в области инфраструктуры

Потребность в вычислительных ресурсах меняется
- Особенно высока в процессе обучения
- Инфраструктура должна быть готова к этому
Учитывайте сопутствующие затраты

$$

Коллеги в серверной комнате

Лучшие практики в области моделирования

$$

Лучшие практики с точки зрения MLOps:

Начинайте с простой модели
- Быстро создаётся, служит базовым ориентиром
- Проще для понимания

При добавлении новой модели:

Лучше ли она текущей?

$$

Гибрид человека и робота пишет код

Тестирование

$$

Автоматизированное тестирование

На всём жизненном цикле

Кода
Моделей
Качества данных
Полных пайплайнов

Автоматизированное тестирование

Качество кода и воспроизводимость

$$

Все результаты

Понятны
Воспроизводимы

=> Контроль качества кода

$$

Два программиста совместно улучшают код

Передача знаний

$$

Версионирование

Моделей и кода
(Хранение) данных

Поддерживайте культуру

Документирования
Чистого кода
Передачи знаний

$$

Изображение мозгового штурма

Документируйте полученные выводы

$$

Фиксируйте полученные знания

Даже если они не вошли в итоговое приложение

$$

Лампочка

Лучшие практики в области эксплуатации

$$

Автоматизированные

Логирование
Мониторинг практики

$$

Команда обучена

Быстро реагировать на ошибки

$$

Непрерывный мониторинг / -обучение

$$

Диспетчерский зал

Давайте потренируемся!

MLOps для бизнеса

Preparing Video For Download...