В этой статье рассматривается разработка оптимизированной системы машинного обучения, демонстрирующая путь от данных к развертыванию, упрощающую сложные процессы для эффективных операций машинного обучения.
В сегодняшней среде, управляемой данными, машинное обучение изменило то, как мы используем информацию из огромных наборов данных. Однако переход от необработанных данных к развертываемой модели машинного обучения сопряжен с различными проблемами, включая подготовку данных, обучение модели и развертывание. Именно здесь в игру вступает MLOps, объединяющий лучшие практики DevOps с требованиями к науке о данных, чтобы гарантировать, что модели не только создаются, но и успешно применяются в практических приложениях.
MLOps — это далеко не просто модное слово, оно представляет собой набор практик и инструментов, устраняющих разрыв между наукой о данных и операционализацией. Хорошо структурированный стек MLOps позволяет автоматизировать эти процессы, превращая эксперименты по обработке данных в надежные конвейеры, приносящие ощутимую реальную пользу.
О чем проект?
Основная концепция этого проекта — разработка комплексного стека MLOps с использованием простой системы рекомендаций книг в качестве отправной точки. Хотя система рекомендаций является важнейшим компонентом, основное внимание уделяется реализации самого стека и тому, как он плавно координирует весь процесс.
Для нашего проекта мы используем набор данных Kaggle, который дает представление о взаимодействии и рейтингах пользовательских книг. Этот набор данных — настоящая сокровищница для создания различных систем рекомендаций, будь то совместная фильтрация или контент-ориентированная фильтрация.
При создании нашего стека MLOps мы полагаемся на синергию Metaflow, AWS и библиотеки Surprise. Эти инструменты составляют основу нашего проекта, позволяя нам создать надежный и эффективный рабочий процесс, который можно легко адаптировать для различных приложений машинного обучения.
- Метапоток. Метапоток служит инструментом оркестрации нашего рабочего процесса. Он упрощает управление сложными рабочими процессами обработки данных, позволяя нам беспрепятственно определять, выполнять и отслеживать задачи. С Metaflow мы получаем детальный контроль над…