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.

  1. 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…