MLOps چیست؟

MLOps، که اختصاری از Machine Learning Operations است، به مجموعه‌ای از بهترین شیوه‌ها، اصول و فرآیندها اشاره دارد که هدف آن‌ها ادغام مؤثر علم داده و یادگیری ماشین (Machine Learning) در تولید و پشتیبانی از برنامه‌ها و محصولات در سطح شرکت‌ها است.

این عبارت برگرفته از مفهوم DevOps است که به شیوه ای برای همکاری و ادغام بین توسعه‌دهندگان نرم‌افزار (Dev) و عملیات فناوری اطلاعات (Ops) اشاره دارد.  MLOps به سازمان‌ها کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری ماشین خود را سریع‌تر و با کارایی بیشتر توسعه دهند و به بهره‌برداری برسانند.

MLOps اصولی شامل:

1. آموزش و بروزرسانی مدل‌های یادگیری ماشین: به صورت خودکار و مداوم برای بهبود عملکرد و به‌روز نگه داشتن آن‌ها با داده‌های جدید.

2. کنترل نسخه‌ و ردیابی داده‌ها و مدل‌ها: برای شفافیت، بازتولید، و مطابقت با قوانین مربوطه.

3. استقرار مدل‌ها: برای پیاده‌سازی سریع مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی.

4. مانیتورینگ و لاگ‌گیری عملکرد مدل‌ها: برای تشخیص و رفع انحرافات و مشکلات به موقع.

5. ارتباط و همکاری بین تیم‌های مختلف: مانند مهندسان داده، دانشمندان داده و مهندسان DevOps.

هدف از MLOps این است که با کاهش مشکلات مرتبط با به‌کارگیری مدل‌های یادگیری ماشین، توسعه‌ی سریع‌تر و مدیریت مؤثرتری در پ lifecycleروژه‌ها امکان‌پذیر شود.

مقدمه

چرا MLOps مهم است؟

یادگیری ماشین به سرعت در حال تبدیل شدن به یک فناوری اساسی در بسیاری از صنایع است. سازمان‌ها از یادگیری ماشین برای حل طیف گسترده‌ای از مشکلات استفاده می‌کنند، از جمله پیش‌بینی، طبقه‌بندی، تشخیص و توصیه.

با این حال، توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط تولید می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. این یک فرآیند پیچیده است که شامل مراحل مختلفی مانند جمع‌آوری داده، تجزیه و تحلیل داده، آموزش مدل، ارزیابی مدل و استقرار مدل است.

MLOps به سازمان‌ها کمک می‌کند تا این چالش‌ها را برطرف کنند. MLOps با یکپارچه‌سازی و خودکارسازی مراحل مختلف توسعه، استقرار و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین، بهره‌وری و کارایی را بهبود می‌بخشد.

عناصر کلیدی MLOps

MLOps از پنج عنصر کلیدی تشکیل شده است:

• فرهنگ: MLOps یک فرهنگ همکاری و مشارکت بین تیم‌های داده و عملیات را ترویج می‌کند.
• تکنولوژی: MLOps از مجموعه‌ای از فناوری‌ها برای یکپارچه‌سازی و خودکارسازی مراحل مختلف توسعه، استقرار و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند.
• فرآیندها: MLOps از مجموعه‌ای از فرآیندها برای اطمینان از کیفیت و کارایی مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند.
• داده‌ها: MLOps از داده‌های باکیفیت برای آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند.
• امنیت: MLOps از اقدامات امنیتی برای محافظت از مدل‌های یادگیری ماشین در برابر سوء استفاده استفاده می‌کند.

مزایای MLOps

MLOps مزایای متعددی برای سازمان‌ها دارد، از جمله:

1. افزایش بهره‌وری: MLOps با یکپارچه‌سازی و خودکارسازی مراحل مختلف توسعه، استقرار و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین، بهره‌وری را بهبود می‌بخشد.
2. کاهش هزینه‌ها: MLOps با کاهش نیاز به منابع انسانی و فناوری، هزینه‌های توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین را کاهش می‌دهد.
3. بهبود کیفیت: MLOps با استفاده از فرآیندهای استاندارد و داده‌های باکیفیت، کیفیت مدل‌های یادگیری ماشین را بهبود می‌بخشد.
4. افزایش کارایی: MLOps با تسهیل استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در محیط تولید، کارایی را افزایش می‌دهد.

چالش‌های MLOps

MLOps چالش‌های خاص خود را نیز دارد، از جمله:

• نیاز به مهارت‌های ترکیبی: MLOps نیاز به مهارت‌های ترکیبی از تیم‌های داده و عملیات دارد.
• پیچیدگی فناوری: MLOps از مجموعه‌ای از فناوری‌های پیچیده استفاده می‌کند که می‌تواند پیاده‌سازی آن را دشوار کند.
• چالش‌های امنیتی: MLOps چالش‌های امنیتی خاص خود را دارد که باید به دقت مورد توجه قرار گیرد.

آینده MLOps

MLOps یک فناوری جدید است که به سرعت در حال تکامل است. انتظار می‌رود که MLOps در آینده نقش مهم‌تری در سازمان‌ها ایفا کند.

با پیشرفت فناوری‌های یادگیری ماشین و افزایش نیاز به مدل‌های یادگیری ماشین در محیط تولید، MLOps به ابزاری ضروری برای سازمان‌ها تبدیل خواهد شد.

نتیجه‌گیری

MLOps مجموعه‌ای از رویه‌ها و ابزارهایی است که برای یکپارچه‌سازی و خودکارسازی توسعه، استقرار و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین در محیط تولید استفاده می‌شود. MLOps مزایای متعددی برای سازمان‌ها دارد، از جمله افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها، بهبود کیفیت و افزایش کارایی.

با پیشرفت فناوری‌های یادگیری ماشین و افزایش نیاز به مدل‌های یادگیری ماشین در محیط تولید، MLOps به ابزاری ضروری برای سازمان‌ها تبدیل خواهد شد.

معرفی 2 کتاب در خصوص MLOps

1. کتاب MLOps Engineering at Scale

کتاب MLOps Engineering at Scale در مقیاس به شما می‌آموزد که چگونه سیستم‌های یادگیری ماشینی کارآمد را با استفاده از خدمات از پیش ساخته شده از AWS و سایر فروشندگان ابری پیاده‌سازی کنید.

این کتاب که به راحتی قابل دنبال کردن است، هنگام راه‌اندازی زیرساخت ML بدون سرور، گام به گام شما را راهنمایی می‌کند، حتی اگر قبلاً از پلتفرم ابری استفاده نکرده‌اید. همچنین ابزار‌هایی مانند PyTorch Lightning، Optuna و MLFlow را بررسی خواهید کرد که ساخت خطوط لوله و مقیاس‌بندی مدل‌های یادگیری عمیق شما را در تولید آسان می‌کنند.

آنچه در داخل کتاب MLOps Engineering at Scale است

• کاهش یا حذف مدیریت زیرساخت ML
• ابزار‌های پیشرفته MLOps مانند PyTorch Lightning و MLFlow را بیاموزید
• خطوط لوله آموزشی را به عنوان نقطه پایانی خدمات مستقر کنید
• چرخه عمر خط لوله خود را نظارت و مدیریت کنید
• اندازه‌گیری بهبود عملکرد

2. کتاب Implementing MLOps in the Enterprise

با تقاضا برای مقیاس‌بندی، دسترسی بلادرنگ و سایر قابلیت‌ها، کسب‌وکار‌ها باید ساخت خطوط لوله یادگیری ماشین عملیاتی را در نظر بگیرند. کتاب Implementing MLOps in the Enterprise راهنمای عملی به شرکت شما کمک می‌کند تا علم داده را برای سناریو‌های مختلف MLO در دنیای واقعی زنده کند. دانشمندان ارشد داده، مهندسان MLOps و مهندسان یادگیری ماشین یاد خواهند گرفت که چگونه با چالش‌هایی مقابله کنند که بسیاری از کسب و کار‌ها را از انتقال مدل‌های ML به تولید باز می‌دارد.

نویسندگان Yaron Haviv و Noah Gift رویکرد اول تولید را در پیش گرفته‌اند. به جای شروع با مدل ML، یاد خواهید گرفت که چگونه یک خط لوله عملیاتی پیوسته طراحی کنید، در حالی که مطمئن شوید که اجزا و اقدامات مختلف می‌توانند در آن نقشه‌برداری کنند. با خودکار کردن هر چه بیشتر اجزای ممکن، و سریع و تکرارپذیر کردن فرآیند، خط لوله شما می‌تواند متناسب با نیاز‌های سازمان شما مقیاس شود.

شما یاد خواهید گرفت که چگونه ارزش تجاری سریعی را ارائه دهید و در عین حال به الزامات MLO‌های پویا پاسخ دهید. این کتاب به شما کمک خواهد کرد:

• فرآیند MLOps، از جمله ارزش تکنولوژیکی و تجاری آن را بیاموزید
• خطوط لوله مؤثر MLOps را بسازید و ساختار دهید
• MLO‌ها را در سراسر سازمان خود به طور مؤثر مقیاس کنید
• موارد استفاده متداول MLO‌ها را کاوش کنید
• ساخت خطوط لوله MLOps برای استقرار ترکیبی، پیش‌بینی‌های بلادرنگ و هوش مصنوعی ترکیبی
• بیاموزید که چگونه برای آینده MLO‌ها آماده شوید و با آن سازگار شوید
• برای تکمیل استراتژی MLOps خود، به طور مؤثر از مدل‌های از پیش آموزش دیده مانند HuggingFace و OpenAI استفاده کنید.