Будучи новой областью, MLOps быстро набирает обороты среди специалистов по данным, искусственному интеллекту и инженеров ML. В современном мире, основанном на данных, DevOps, DataOps и MLOps стали ключевыми для оптимизации рабочих процессов. Хотя на первый взгляд эти концепции кажутся похожими, понимание их тонкостей помогает оптимизировать различные части рабочего процесса.
Подробнее о машинном обучении
Машинное обучение (Machine Learning) — это подраздел искусственного интеллекта, который занимается разработкой алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерам извлекать знания из данных и использовать их для принятия решений или прогнозирования.
Основная идея машинного обучения заключается в том, чтобы обучить компьютерные системы распознавать закономерности и шаблонность данных, а затем использовать эти знания для аналитики и прогнозирования.
К примеру, Netflix использует машинное обучение для персонализации рекомендаций контента для каждого пользователя.
Как это происходит? Система учитывает предпочтения пользователя, его историю просмотра, оценки, поведение во время просмотра и другие параметры (т.е. распознает закономерности и некие паттерны поведения), чтобы предложить пользователю наиболее подходящий контент в будущем.
В свою очередь, алгоритмы машинного обучения, такие как коллаборативная фильтрация и нейронные сети, используются для обработки этих данных и предсказания предпочтений пользователя.
Что такое MLOps (Machine Learning Operations)?
— это основная функция машинного обучения (ML), направленная на оптимизацию внедрения моделей машинного обучения в производство, а затем их обслуживания и мониторинга.
Концепция MLOps подробно описана в работе трёх немецких исследователей «Операции машинного обучения (MLOps): обзор, определение и архитектура». В исследовании описывается комплексная архитектура MLOps и рабочий процесс с функциональными компонентами и ролями.
«MLOps — это методология и практики, направленные на снижение затрат, связанных с развертыванием и обслуживанием моделей машинного обучения (ML), обеспечивая при этом их надежность и масштабируемость.»
Google Cloud
Объем MLOps в проектах машинного обучения может быть настолько целенаправленным или обширным, насколько того требует проект. В некоторых случаях MLOps может охватывать все: от конвейера данных до создания модели, тогда как в других проектах MLOps может потребоваться только для развертывания.
Большинство предприятий применяют принципы MLOps в следующих сферах:
- Исследовательский анализ данных (EDA);
- Подготовка данных и разработка функций;
- Обучение и настройка модели;
- Обзор модели и управление;
- Вывод модели и обслуживание;
- Мониторинг модели;
- Автоматизированное переобучение модели.
Основная цель MLOps — это упрощение жизненного цикла разработки и эксплуатации моделей машинного обучения.
Итак, MLOps — это разновидность DevOps для моделей ML.
ML инженер – это?
ML инженер (ML Engineer) — это специалист, который занимается разработкой, обучением и развертыванием моделей машинного обучения. Его работа связана с применением алгоритмов машинного обучения и статистического анализа для решения конкретных задач и проблем продукта.
Остановимся подробнее на задачах ML инженера.
- Разработка и исследование моделей:
Изучение данных и определение целей проекта.
Исследование различных алгоритмов машинного обучения и их применимости к конкретной задаче.
Создание и настройка моделей машинного обучения с использованием библиотек и фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn. - Подготовка данных:
Очистка и предобработка данных для подготовки их к обучению моделей.
Преобразование и инженерия признаков для повышения информативности данных.
Разработка процессов сбора и хранения данных. - Обучение моделей:
Обучение моделей машинного обучения на подготовленных данных.
Оптимизация параметров моделей и выбор наилучших алгоритмов для достижения желаемых результатов.
Оценка качества моделей с использованием различных метрик. - Развертывание моделей:
Развертывание обученных моделей машинного обучения в прод.
Интеграция моделей с приложениями и системами, где они будут использоваться для прогнозирования или принятия решений.
Оптимизация моделей для ускорения их работы в проде. - Мониторинг и обслуживание моделей:
Мониторинг производительности моделей в реальном времени.
Обнаружение и устранение аномалий в работе моделей.
Регулярное обновление и оптимизация моделей на основе новых данных и изменений в среде. - Задачи на проектах могут включать в себя разработку модели для прогнозирования спроса на товары, обнаружения мошенничества в финансовых транзакциях, классификации изображений или текстов.
ML инженеры интегрируют свою разработку моделей с процессами MLOps – управление версиями кода и моделей, автоматизация развертывания, мониторинг производительности и т.д. Они используют инструменты и платформы, предоставляемые MLOps, для более эффективного управления жизненным циклом моделей.
Как MLOps может быть полезен различным специалистам?
- Для Data Scientist-ов: Если вы создаете модели машинного обучения, MLOps поможет вам научиться эффективно разворачивать их в прод, что позволит получать реальные результаты от ваших исследований.
- Для ML Engineer-ов: Вы сможете управлять несколькими моделями более эффективно, стандартизировать процессы разработки и развертывания моделей, что сделает вашу работу более организованной и масштабируемой.
- Для Data Engineer-ов: MLOps предоставит вам инструменты и методологии для управления всем жизненным циклом данных, включая валидацию, обучение, развертывание и мониторинг моделей машинного обучения.
- Для Data Analytic-ов: Вы сможете расширить свои навыки за пределы анализа данных и создания дашбордов, запуская собственные модели машинного обучения в онлайн-среде и получая реальные прогнозы и результаты.
- Для Software Engineer-ов: Вы будете понимать, как интегрировать модели машинного обучения в ваши продукты и проекты, обеспечивая их эффективное функционирование и масштабируемость.
В чем разница между MLOps и DevOps?
MLOps — это набор инженерных практик, использующихся для проектов машинного обучения, которые заимствованы из более широко распространенных принципов DevOps.
В то время как DevOps предлагает быстрый, непрерывно итеративный подход к доставке приложений, MLOps заимствует те же принципы для внедрения моделей машинного обучения в производство.
Так, главное различие MLOps и DevOps – объект управления. Основной фокус DevOps — это разработка, тестирование и развертывание программного обеспечения, а MLOps сосредоточен на управлении жизненным циклом моделей машинного обучения.
DevOps
Цель: Улучшение сотрудничества и коммуникации между разработчиками (Development) и операционными инженерами (Operations) для повышения скорости развертывания и качества программного обеспечения.
Фокус: Автоматизация процессов разработки, тестирования, развертывания и мониторинга программного обеспечения.
Применение: Применяется в области разработки и эксплуатации программного обеспечения в целом, независимо от специфики технологий или типа приложений.
DataOps
Цель: Улучшение сотрудничества и процессов в области управления данными для повышения скорости и качества работы с данными.
Фокус: Автоматизация и стандартизация процессов сбора, обработки, хранения, анализа и предоставления данных.
Применение: Применяется в области управления данными, обеспечивая прозрачность, эффективность и безопасность в работе с данными от их сбора до использования.
MLOps
Цель: Расширение методологии DevOps на область разработки, развертывания и управления моделями машинного обучения в проде.
Фокус: Управление жизненным циклом моделей машинного обучения, включая разработку, обучение, тестирование, развертывание и мониторинг.
Применение: Применяется в области разработки и эксплуатации моделей машинного обучения, обеспечивая эффективное управление моделями в проде.