Написання підтримуваного ML‑коду

Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

Структурування проєкту

  • Упорядкуйте файли проєкту в логічну структуру
  • Групуйте споріднені файли разом
    • Зберігайте набори даних і ML‑моделі в окремих теках
  • Забезпечте зрозумілі назви файлів і мітки

structure

Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

Зразкова структура проєкту

Зразок каталогу проєкту з файлами README, requirements і трьома підтеками: data, models, notebooks mlops_directory

  • README.md: пояснює призначення репозиторію та як ним користуватися.
  • requirements.txt: перелік усіх залежностей
  • data: містить файли даних, зокрема сирі та оброблені дані
  • models: містить усі файли, пов'язані з моделями, зокрема скрипти для їх створення.
  • notebooks: містить ноутбуки для дослідження даних, тренування та оцінювання моделей.
Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

Версіонування коду

  • Використовуйте систему керування версіями на кшталт git, щоб відстежувати зміни в коді
  • Дозволяє відкочувати зміни за потреби
  • Допомагає знаходити джерело багів і помилок
  • Дозволяє працювати паралельно

code

Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

Документація

  • Документуйте код і структуру проєкту
  • Поясніть призначення кожного файла й функції
  • Опишіть, як користуватися кодом
  • Додайте інструкції з розгортання ML‑моделі

doc

Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

Адаптивність коду

  • Легше розуміти, змінювати й оновлювати
  • Менше часу й зусиль на зміни в кодовій базі
  • Легше адаптуватися до змін у даних, коді й вимогах
  • Менше схильний до багів
  • Простіше додавати нові функції чи технології за потреби
  • Критично важливо для ML‑додатків, що мають розвиватися та адаптуватися з часом
Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

Давайте потренуємось!

Розроблення моделей машинного навчання для продакшну

Preparing Video For Download...