Programlama

Makine Öğrenimi İşlemlerine (MLOps) Giriş

Yaygın olarak MLOps veya makine öğrenimi için DevOps olarak bilinen Makine Öğrenimi işlemleri, makine öğrenimi modellerini oluşturma, test etme ve dağıtmayla ilgili iş akışlarını düzene sokma ve entegre etme uygulamasıdır. Geliştiriciler ve proje yöneticileri için bu makine öğrenimi öğreticisi, faydaları ve olumsuz tarafları dahil olmak üzere MLO’lara genel bir bakış sunar.

Devam etmeden önce eğiticimizi okumak isteyebilirsiniz: Makine Öğrenimini Anlamak.

MLOps nedir?

MLOps veya makine öğrenimi için DevOps, makine öğrenimi modelleri oluşturma, test etme ve dağıtma sürecini kolaylaştırmak için yazılım geliştirme (Dev) ve operasyonları (Ops) birleştirme uygulamasıdır.

MLO’lar, geliştirmek, test etmek, dağıtmak ve yönetmek için daha güvenilir ve otomatik bir yol sağlayarak kuruluşların makine öğrenimi modellerinin kalitesini iyileştirmelerine yardımcı olabilir. Ek olarak, MLO’lar kuruluşların eğitim ve makine öğrenimi modellerini ayarlama sürecini otomatikleştirmelerine yardımcı olabilir, bu da zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlayabilir.

MLOps’un amacı, kuruluşların hızla değişen veri ve iş gereksinimleri karşısında daha hızlı hareket etmesine ve daha çevik olmasına yardımcı olmaktır. MLOps, makine öğrenimi geliştirmeyle ilgili iş akışlarını otomatikleştirerek ve düzenleyerek, fikirden üretime kadar olan döngü süresinin azaltılmasına yardımcı olabilir ve deneyleri izlemeyi ve modelleri güncel tutmayı kolaylaştırabilir.

Ayrıca MLO’lar, model performansını izlemeyi ve sorunları erkenden belirlemeyi kolaylaştırarak makine öğrenimi modellerinin kalitesini artırmaya yardımcı olabilir. ML’yi genel DevOps sürecine entegre ederek, kuruluşlar birden fazla yoldan yararlanabilir.

MLO’ları uygulamak zor olabilir, ancak faydaları açıktır. MLO’ları benimseyen kuruluşlar, makine öğrenimi modellerinin kalitesini iyileştirebilir, zamandan ve kaynaklardan tasarruf edebilir ve rekabet avantajı elde edebilir. MLO’lar, makine öğrenimi modelleri oluşturma ve sürdürme sürecini otomatikleştirmenize ve kolaylaştırmanıza yardımcı olabilir.

olarak hizmet eden harika bir eğitimimiz var. DevOps ve DevSecOps’a Giriş DevOps metodolojisi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız.

MLOps’un Temel İlkeleri nelerdir?

MLOps’un temel ilkeleri şunlardır:

  • Sürekli entegrasyon ve teslimat: Kod tabanındaki değişiklikler otomatik olarak oluşturulur ve test edilir ve düzenli olarak üretime dağıtılır.
  • Kod olarak altyapı: Makine öğrenimi modellerini çalıştıran altyapı, sürüm oluşturulabilen, denetlenebilen ve otomatikleştirilebilen kod olarak kabul edilir.
  • İzleme ve günlüğe kaydetme: Makine öğrenimi modellerinin performansı üretimde izlenir ve hata ayıklama ve performans ayarlamaya yardımcı olmak için günlükler toplanır.

MLOP Boru Hatları nedir?

MLOP işlem hatları, MLOps sürecinin önemli bir parçasıdır. Veri ön işleme ve model eğitiminden dağıtım ve izlemeye kadar tüm makine öğrenimi iş akışını otomatikleştirmeye yardımcı olurlar. Bunu yaparak, işin diğer alanlarına odaklanmak için kullanılabilecek değerli zaman ve kaynakları serbest bırakırlar. Ayrıca, MLOP işlem hatları, modellerin her zaman güncel olmasını ve şirket politikalarıyla uyumlu olmasını sağlamaya yardımcı olur.

MLOps’un Faydaları Nelerdir?

MLO’ları kullanmanın birçok faydası vardır, ancak en dikkate değer olanlardan bazıları şunlardır:

  • Geliştirilmiş proje kalitesi: İşletmeler, süreçleri otomatikleştirerek ve net standartlar oluşturarak makine öğrenimi projelerindeki hata sayısını azaltabilir.
  • Pazara daha hızlı zaman: Modelleri daha hızlı dağıtarak ve model testi için harcanan zamanı azaltarak yazılımı daha hızlı teslim edebilirsiniz.
  • Artan hız: İşletmeler, manuel görevler için gereken süreyi azaltmak için otomasyondan yararlanabilir.
  • Azaltılmış maliyetler: Ayrıca otomasyon, tekrarlayan el emeği ihtiyacını azaltır ve bu da işletmeler için önemli maliyet tasarrufları sağlayabilir.

MLOps: Zorluklar ve Çözümler

Makine öğrenimi modelleri daha karmaşık ve veri yoğun hale geldikçe, MLO’ların zorlukları daha belirgin hale geliyor. Geleneksel yazılım geliştirme uygulamaları, makine öğrenimi modellerini oluşturma, eğitme ve dağıtma karmaşıklıklarını yönetmek için pek uygun değildir.

MLOps’un en büyük zorluklarından biri verilerle uğraşmaktır. Topladığımız veriler sürekli değişir ve tüm değişikliklere ayak uydurmak zor olabilir. Ayrıca veriler farklı formatlarda saklanabilir ve bu da makine öğrenimi modellerinde kullanımını zorlaştırabilir.

Başka bir zorluk, farklı türde makine öğrenimi modelleriyle uğraşmaktır. Son olarak, dağıtım zorluğu var. Eğitimden sonra, bir üretim ortamında bir makine öğrenimi modeli devreye alınmalıdır. Bu, çok çeşitli ortam türlerinin tipik olarak desteklenmesi gerektiğinden zor olabilir.

Ekibinizi yeterince hızlı ölçeklendirmek zordur. Makine öğrenimi gibi bir alanda şirketler, taleplerini karşılamak için doğru becerilere sahip insanları bulmakta zorlanabilir. Ve birçok MLOps mühendisinin veri bilimi veya yazılım geliştirme (veya her ikisi) konusunda çok az deneyimi olduğundan, sağlam bir ekip oluşturmak zaman ve sabır gerektirir – son teslim tarihleri ​​yaklaştığında mevcut olmayabilecek iki şey.

Aletler henüz orada değil. Tüm bu sorumlulukları üstlenmeye hazır bir şirket içi ekip oluştursanız bile, işleri düzgün bir şekilde halletmek için en son teknolojiye sahip araçlara ve teknolojiye erişmeleri gerekir – ancak şu anda bile bu konuda çok az seçenek var. TensorFlow ve Keras gibi açık kaynaklı teknolojilerin ötesinde uzay.

Neyse ki, bu sorunlarla başa çıkmanın yolları var. Git gibi sürüm kontrol teknolojileri, verileri yönetmek için yaygın olarak kullanılır. Çeşitli makine öğrenimi modellerini yönetmek için mevcut araçlardan yararlanabilirsiniz.

Sağlam bir MLOps yaklaşımını uyarlamada verimli olmak için, en iyi MLOps araçlarından bazılarını kullandığınızdan emin olmak isteyeceksiniz. Kardeş sitemiz IT Business Edge’in harika bir özeti var. En İyi MLOps Araçları ve Platformları.

MLO’lar için En İyi Uygulamalar Nelerdir?

Yazılım geliştirmede makine öğrenimi (ML) modellerinin artan kullanımı, MLOps olarak bilinen yeni bir DevOps dalına duyulan ihtiyacı gerektirmiştir. MLOps, ML modellerini geliştirme, eğitme ve dağıtma sürecini kolaylaştırmayı amaçlayan bir dizi en iyi uygulamadır.

MLOps’a yaklaşmanın birçok farklı yolu vardır, ancak bazı yaygın uygulamalar arasında veri ön işlemeyi ve model eğitimini otomatikleştirme, bağımlılıkları paketlemek için kapsayıcıyı kullanma ve ölçeklenebilirlik için bulut hizmetlerini kullanma yer alır. Bu uygulamaların benimsenmesi, ekiplerin daha hızlı hareket etmesine ve makine öğrenimi modellerinin kalitesini iyileştirmesine yardımcı olabilir.

MLO’lar için en iyi uygulamalardan bazıları, bir sonraki bölümde listelenenleri içerir.

Veri Ön İşleme ve Model Eğitimini Otomatikleştirin

Makine öğrenimi geliştirmenin en çok zaman alan yönlerinden biri, veri ön işleme ve model eğitimidir. Manuel olarak gerçekleştirildiğinde, bu işlemlerin her biri zaman alıcı ve hataya açık olabilir. Bu etkinlikleri otomatikleştirerek çok zaman ve emekten tasarruf edebilirsiniz. Apache Airflow, Prefect ve Kubeflow gibi veri hazırlama ve model eğitimini otomatikleştirmek için çeşitli araçlar ve çerçeveler mevcuttur.

Bağımlılıkları Paketlemek için Kapsayıcıyı Kullanın

MLOps’taki diğer bir en iyi uygulama, bağımlılıkları paketlemek için kapsayıcıları kullanmaktır. Bu yaklaşım, ekip üyeleri aynı projenin farklı bölümlerinde çalışırken, ancak bağımlılıkların farklı sürümlerini kullanmaları gerektiğinde çok yardımcı olabilir.

Kapsayıcılar, her ekip üyesinin kendi bağımlılıkları olan yalıtılmış bir ortamla çalışmasına olanak tanır. Bu izolasyon, ekip üyeleri arasında kod paylaşımını kolaylaştırır ve ayrıca uygulamaları farklı ortamlara dağıtmayı kolaylaştırır.

Ölçeklenebilirlik için Bulut Hizmetlerini Kullanın

MLOps’taki diğer bir yaygın en iyi uygulama, ölçeklenebilirlik için bulut hizmetlerini kullanmaktır. Bulut hizmetleri, projenin ihtiyaçlarına göre ölçeği büyütmek veya küçültmek için harika bir yol sunar. Ayrıca ekip üyeleri arasında kaynakları paylaşmayı ve uygulamaları farklı ortamlara dağıtmayı da kolaylaştırır.

MLO’lar için kullanılabilecek bazı popüler bulut hizmetleri şunları içerir: Amazon Web Servisleri (AWS), Microsoft Azureve Google Bulut Platformu (GCP).

Sürekli Entegrasyon ve Teslimatı Uygulayın

Sürekli entegrasyon (CI) ve sürekli teslim (CD), MLOps için de kullanılabilecek iki önemli DevOps fikridir. Uygulamalarınızın geliştirilmesini, test edilmesini ve devreye alınmasını otomatikleştirmek için CI/CD’den yararlanabilirsiniz.

Ekipler, CI/CD uygulayarak makine öğrenimi modelleri geliştirirken çok fazla zaman ve emek tasarrufu sağlayabilir. CI/CD için birçok farklı araç ve çerçeve kullanılabilir, ancak bazı popüler seçenekler arasında Jenkins, CircleCI ve Travis CI bulunur.

MLOps Üzerine Son Düşünceler

MLOps, makine öğrenimi ve yapay zekanın büyümesini desteklemek için ortaya çıkan yeni bir operasyon alanıdır. DevOps, Veri Mühendisliği ve Veri Bilimi hakkında bu disiplinleri ML modelleri oluşturmaya ve sürdürmeye odaklanan tek bir ekipte birleştiren bir düşünme biçimidir.

MLOps, veri hazırlamadan model eğitimine ve dağıtıma kadar tüm iş akışını kolaylaştırmak ve otomatikleştirmek için DevOps ilkelerini makine öğrenimi projelerine uygulama sürecidir. MLO’lar, makine öğrenimi projelerinin döngü süresinin azaltılmasına ve üretilen modellerin genel kalitesinin iyileştirilmesine yardımcı olabilir.

Ek olarak, MLO’lar ekiplerin makine öğrenimi projelerinde daha iyi işbirliği yapmasına yardımcı olabilir ve ilerlemeyi izlemeyi ve farklı yaklaşımlarla denemeyi kolaylaştırabilir. Makine öğrenimi projeleri üzerinde çalışıyorsanız, MLOps kesinlikle benimsemeyi düşünmeniz gereken bir şeydir.

Devamını oku proje yönetimi ve yazılım geliştirme metodolojisi eğitimleri ve araç incelemeleri.

İlgili Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

Başa dön tuşu