Informazzjoni Amministrattiva
| Titlu | MLOps Ċiklu tal-Ħajja |
| Tul ta’ żmien | 60 |
| Modulu | B |
| Tip ta’ lezzjoni | Prattiċi |
| Fokus | Prattiċi — IA organizzattiva |
| Suġġett | Ħarsa ġenerali minn tarf sa tarf taċ-ċiklu tal-ħajja tal-MLOps |
Kliem prinċipali
MLOps,IA organizzattiva,Etika,Disinn,
Għanijiet ta’ Tagħlim
- Fehim tal-MLOps minn tarf sa tarf
- Fehim tal-Inġestjoni tad-Data
- Familjari mal-Algoriżmu Żvilupp
- Familjari mal-Mudell ta’ Żvilupp u Skjerament
- Fehim tal-Monitoraġġ Kontinwu
Preparazzjoni mistennija
Avvenimenti ta’ Tagħlim li għandhom jiġu Mlestija Qabel
Obbligatorju għall-Istudenti
Fakultattiv għall-Istudenti
- Tħejjija u Ġestjoni tad-Data: Qabel għadis fil MLOps, huwa ta ‘benefiċċju li jifhmu l-fażijiet inizjali tal-proċess ta’ tagħlim magna, speċjalment ġbir tad-data, tindif, u preprocessing
- Mudell ta’ Taħriġ u Validazzjoni: Għarfien ta’ kif il-mudelli huma mħarrġa, ivvalidati u evalwati se jipprovdi pedament sod għall-fehim tal-aspetti operattivi tal-ML.
- Tuning tal-iperparametru: Filwaqt li mhux dejjem koperti fil-fond fil-korsijiet MLOps, fehim irfinar hyperparameter jista ‘jkun ta’ benefiċċju kif huwa pass kruċjali fl-ottimizzazzjoni mudell.
- MLOps Għodod u Pjattaformi: Familjarità ma ‘għodod bħal Kubeflow, Azure ML, u oħrajn jistgħu jagħtu lill-istudenti bidu ras.
- Prattiki ta’ Dokumentazzjoni f’ML: Dokumentazzjoni xierqa hija essenzjali fl-MLOps għar-riproduċibbiltà u l-kollaborazzjoni. Il-fehim tal-aħjar prattiki fid-dokumentazzjoni tal-ML jista’ jkun vantaġġuż.
- Crisp-DM, CRISP-ML, ML Canvas: Dawn huma metodoloġiji u oqfsa għall-ġestjoni ta’ proġetti ML. Li jkollok fehim bażiku jista’ jkun ta’ benefiċċju għall-aspett operattiv tal-proġetti tal-ML.
Referenzi u sfond għall-istudenti
- l-istudenti huma avżati biex jiffamiljarizzaw ruħhom mal-għodod u t-tekniki li ġejjin
- JupyterNotebooks
- CUÉ
- Docker
- Imtieħen tal-karti
- Streamlit
- Scripting tal-qoxra
Rakkomandat għall-Għalliema
- JupyterNotebooks
- CUÉ
- Docker
- Imtieħen tal-karti
- Streamlit
- Scripting tal-qoxra
Materjali tal-lezzjoni
- Jekk jogħġbok irreferi għall-pakkett sħiħ hawn RADIX-Practical-Package
Struzzjonijiet għall-Għalliema
Introduzzjoni
Qabel it-tagħlim tal-kors MLOps prattiku, huwa essenzjali għall-għalliema li jkollhom fehim fil-fond tal-għodod u t-teknoloġiji msemmija fid-deskrizzjoni tal-kors. Il-kors huwa strutturat madwar demo 3-parti, kull wieħed jenfasizza approċċ differenti għall MLOps. Hawn huma l-passi biex tiffamiljarizza ruħek ma ‘dawn l-għodod:
1. Il-Mixja (Manual) tal-qoxra
Għan: Jifhmu l-baŜi ta ‘twaqqif ta’ ambjent Python u tmexxija ta ‘notebook Jupyter.
Passi:
Ambjent Python: Installa Python fuq is-sistema tiegħek. Tgħallem kif toħloq ambjent virtwali bl-użu venv jew conda. Prattika li tattiva u tiddiżattiva l-ambjent.
Installazzjoni tal -pakkett: Jifhmu l-istruttura u l-iskop ta ‘fajl requirements.txt. Prattika installazzjoni pakketti jużaw pip install -r requirements.txt.
Jupyter Notebook: Installa Notebook Jupyter. Tgħallem il-baŜi ta ‘tibda server Jupyter. Prattika ħolqien, running, u l-iffrankar notebooks.
Streamlit Server: Jifhmu l-iskop ta Streamlit u kif jista’ jintuża biex jinħolqu applikazzjonijiet tal-web. Prattika bl-użu artifacts iġġenerat minn notebook Jupyter f’applikazzjoni Streamlit.
Kunsiderazzjonijiet: Jifhmu l-benefiċċji ta ‘dan l-approċċ, bħall-bini għarfien fundamentali u prototipi inizjali. Kun konxju tal-limitazzjonijiet tiegħu, bħall-kumplessità potenzjali, l-isfidi fit-trasferiment tal-għarfien, u d-diffikultajiet fir-replikazzjoni tal-istrutturi.
2. Il Docker + Għamla (wirt) Way
Għan: Aqbad il-kunċetti ta’ containerisation u awtomazzjoni bl-użu ta’ Docker u Għamla.
Passi:
Docker: Installa Docker fuq is-sistema tiegħek. Jifhmu l-istruttura u l-iskop ta ‘Dockerfile. Prattika bini immaġini Docker u l-containers running. Jiffamiljarizzaw ruħek ma ‘kmandi Docker komuni.
Makefile:Understand l-iskop ta ‘Makefile fil-kompiti automating. Tgħallem is-sintassi bażika ta’ Makefile. Prattika bil-miktub u l-eżekuzzjoni sempliċi Agħmel kmandi.
Kunsiderazzjonijiet: Jifhmu l-benefiċċji ta’ dan l-approċċ, bħar-riproduċibilità. Tirrikonoxxi l-limitazzjonijiet tagħha, bħall-ħtieġa ta’ replikazzjoni fost il-proġetti, il-bdil tal-kuntest, u l-enfasi tagħha fuq l-immaġnijiet fuq l-artifatti.
3. Il-Mixja ta’ Radix (Kompożizzjonali)
Għan: Adsa fi prattiki MLOps avvanzati bl-użu ta ‘flussi tax-xogħol kompożizzjoni.
Passi:
Fabbriki tal-karti: Jifhmu l-iskop tal Papermill fil parametruzing u l-eżekuzzjoni notebooks Jupyter. Prattika ħolqien u tmexxija notebooks ma Papermill. Esplora pakketti disponibbli jew tikkunsidra l-ħolqien ta ‘wieħed sempliċi.
Streamlit (Avvanzat): Adsa aktar fil-fond fil-funzjonalitajiet Streamlit avvanzati. Esplora pakketti disponibbli jew tikkunsidra l-ħolqien ta ‘wieħed sempliċi.
Il-Ħolqien tal-Fluss tax -Xogħol: Jifhmu l-kunċett ta ‘flussi tax-xogħol kompożizzjoni fl MLOps. Prattika ħolqien flussi tax-xogħol li tutilizza l-pakketti Papermill u Streamlit.
Kunsiderazzjonijiet: Jifhmu l-benefiċċji ta ‘dan l-approċċ, bħar-riproduċibilità, parametruzzazzjoni faċli, validazzjoni, u kompożibilità. Kun konxju tal-limitazzjonijiet tiegħu, bħal li tkun fuq it-tarf tal-fsada u l-lakuni potenzjali fid-dokumentazzjoni.
Konklużjoni
Billi jsegwu dawn il-passi, l-għalliema se jkunu mgħammra tajjeb biex iwasslu l-kors tal-MLOps prattiku b’mod effettiv. Huwa kruċjali li mhux biss nifhmu l-aspetti tekniċi iżda wkoll ir-raġunijiet sottostanti għall-għażla ta’ kull approċċ. Dan se jippermetti lill-għalliema jipprovdu lill-istudenti b’fehim komprensiv tal-prattiki MLOps.
Deskrizzjoni fil-qosor
| Tul ta’ żmien (Min) | Deskrizzjoni |
|---|---|
| 30 | Il-Mixja Manwal — Scripting Shell |
| 30 | Il Docker + Agħmel (wirt) mod |
| 30 | Il-mod Radix (Kompożizzjonali) |
| 30 | Runtime, Għodod u Konsiderazzjonijiet Prestazzjoni |
| 10 | Sinteżi u evalwazzjoni tar-riżultati |
Rikonoxximenti
Singh tarry. (IA reali B.V., Assen, il-Pajjiżi l-Baxxi) https://realai.eu
Il-programm Masters tal-IA Ċentrata mill-Bniedem ġie kofinanzjat mill-Faċilità Nikkollegaw l-Ewropa tal-Unjoni Ewropea Taħt l-Għotja CEF-TC-2020–1 Ħiliet Diġitali 2020-EU-IA-0068.