MLOps

MLOps是什么?

MLOps(机器学习操作)这是Kernfunktion des机器学习工程。Es legt窝Schwerpunkt auf死Prozessoptimierung贝der Uberfuhrung冯Machine-Learning-Modellen在Produktion和港口auf deren anschließende Wartung Uberwachung。MLOps这kollaborative Funktion, der haufig数据科学家,DevOps工程师和死它beteiligt信德。

Welchen Nutzen bietet MLOps吗?

MLOps是静脉sinnvoller拟设毛皮Erstellung和Qualitatsprufung冯ML -和KI-Losungen死去。军队das Implementieren进行MLOps-Ansatzes可以在数据科学家和ML工程师gemeinsam军队死Kombination冯CI / CD-Praktiken(持续集成/持续部署)麻省理工学院angemessenen Funktionen皮毛Uberwachung, Bewertung和治理冯ML-Modellen Modellentwicklung和-produktion beschleunigen。

为什么brauchen我们MLOps吗?

在死Produktion祖茂堂Es是schwierig, maschinelles Lernen uberfuhren。静脉ML-Lebenszyklus besteht来自十分komplexen Komponenten她Datenerfassung, Datenaufbereitung,训练,Modelloptimierung, Modellimplementierung, Uberwachung, Erklarbarkeit和vielem较多。Zudem erfordert er公司和ubergreifende Aufgabenverteilung mehrerer团队——vom数据工程超级数据科学bis欣zum毫升工程。Ebenso这betriebliche Konsequenz notwendig,嗯阿莱这Prozesse祖茂堂synchronisieren和gemeinsam祖茂堂bearbeiten。MLOps umfasst das Experimentieren, Iterieren和fortlaufende Verbessern ML-Lebenszyklus。

Worin bestehen死Vorteile冯MLOps ?

死wesentlichen Vorteile冯MLOps信德Effizienz, Skalierbarkeit Risikominderung。Effizienz: MLOps ermoglicht Datenteams一张schnellere Modellentwicklung,死Bereitstellung hochwertigerer ML-Modelle和一张schnellere Implementierung Produktion。Skalierbarkeit: MLOps bietet außerdem umfassende Skalierbarkeit和Verwaltung,汽水Tausende冯CI / CD-Modellen beaufsichtigt, gesteuert, verwaltet和uberwacht了您能。Insbesondere sorgt MLOps毛皮死Reproduzierbarkeit冯·ML-Pipelines wodurch一张engere公司说是Datenteams ermoglicht, Konflikte麻省理工学院Entwicklern和der reduziert和死Release-Geschwindigkeit beschleunigt了。Risikominderung: ML-Modelle erfordern haufig一张behordliche Prufung Driftkontrolle。MLOps bietet Transparenz、它一张schnellere Reaktion auf solche Anfragen和gewahrleistet bessere合规im Hinblick auf Unternehmens -奥得河Branchenrichtlinien。

Woraus setzt西奇MLOps z ?

Das MLOps-Spektrum进行ML-Projekts萤石所以布莱特奥得河tief盛,是不是es Das Projekt erfordert。在bestimmten堕落的萤石MLOps一切umfassen - bis苏珥Modellproduktion von der管道,当毛皮安德利果汁Projekte vielleicht努尔死MLOps-Implementierung des Modellbereitstellungsprozesses erforderlich坚持。死meisten Unternehmen凯特琳死MLOps-Prinzipien是不是folgt安:

• EDA(探索性数据分析,探究的Datenanalyse)
• Datenaufbereitung和工程特性
• Modelltraining和-optimierung
• Modellprufung和治理
• Modellinferenz和-bereitstellung
• Modelluberwachung
• Automatisiertes Neutrainieren des上一次

Worin bestehen bewahrte埃森毛皮MLOps吗?

死bewahrten埃森毛皮MLOps拉森西奇anhand der abgrenzen阶段,在der您jeweils angewendet了。

• EDA(探索性数据分析、探究的Datenanalyse):Erkunden, teilen和bereiten您Daten iterativ毛穴ML-Lebenszyklus汪汪汪。祖茂堂diesem Zweck erstellen您数据集,Tabellen和Visualisierungen, reproduziert死去,bearbeitet和freigegeben了您能。
• Datenaufbereitung工程和特点:Transformieren, aggregieren和deduplizieren您Daten iterativ,贝瑟祖茂堂erstellen abgestimmte特性。我wichtigsten坚持,死功能超级杯因此genannten特性存储毛皮阿莱Datenteams向和gemeinsam nutzbar祖茂堂麦臣。
• Modelltraining和-optimierung:Nutzen您beliebte Open-Source-Bibliotheken以色列立scikit-learn hyperopt,嗯死Modellperformance祖茂堂trainieren祖optimieren。明信片einfachere替代waren automatisierte工具毛皮maschinelles Lernen她AutoML,麻省理工学院deren帮助您automatisch Testausfuhrungen durchfuhren和uberprufbaren implementierbaren erstellen可以在代码。
• Modelluberprufung和治理:Erfassen您Modellherkunft和Modellversionen verwalten您Modellartefakte和-ubergange uber窝gesamten Lebenszyklus你。Nutzen您一张Open-Source-Plattform毛皮MLOps她大约MLflow,嗯ML-Modelle祖entdecken祖茂堂teilen和gemeinsam祖茂堂bearbeiten。
• Modellinferenz和-bereitstellung:Ermitteln您死Refresh-Haufigkeit皮毛das上一次,Inferenzbedarfszeiten和ahnliche Produktionsspezifika mithilfe冯测试和QA。Verwenden您CI / CD-Tools以色列立回购协调器(unt Anwendung der DevOps-Prinzipien),嗯死Vorproduktions-Pipeline祖茂堂automatisieren。
• Modellbereitstellung和-uberwachung:Automatisieren您das Erstellen冯Berechtigungen和Clustern,嗯registrierte Modelle在死Produktion祖茂堂uberfuhren。Aktivieren您REST-API-Modellendpunkte。
• Automatisiertes Neutrainieren冯Modellen:Erstellen您警报和Automatisierungen,嗯Korrekturmaßnahmen祖茂堂ergreifen,要是das莫德尔aufgrund冯Unterschieden来窝培训——窝Inferenzdaten Abweichungen aufweist。

Worin besteht der更来MLOps DevOps吗?

MLOps这Reihe冯·Entwicklungspraktiken死speziell毛皮ML-Projekte gelten和西奇一个窝魏特verbreiteten DevOps-Prinzipien im软件工程orientieren。在内的DevOps杯schnellen, kontinuierlich iterativen拟设毛死Auslieferung冯Anwendungen vermittelt, nutzt MLOps dieselben Prinzipien,嗯ML-Modelle在死Produktion祖茂堂uberfuhren。在beiden堕落是das Ergebnis一张hohere Softwarequalitat, schnelleres修补,beschleunigte释放和一张hohere Kundenzufriedenheit。

Unterscheidet西奇das培训冯llm冯herkommlichem MLOps吗?

有Zwar gelten MLOps-Konzepte去她想干什么,然而信德贝姆培训冯Large-Language-Modellen (llm)衡量的多莉安德利果汁Uberlegungen祖茂堂berucksichtigen。我们构想einige der zentralen Aspekte abhandeln, denen西奇das LLM-Training vom herkommlichen MLOps-Ansatz unterscheiden萤石:

• Datenverarbeitungsressourcen:训练和Feinabstimmung冯llm erfordern在der Regel嗯mehrere Großenordnungen umfangreichere Berechnungen麻省理工学院großen数据集。苏珥Beschleunigung这本Vorgangs将spezielle硬件是不是gpu毛皮杯deutlich schnelleren datenparallelen Betrieb eingesetzt。Der Zugriff这汪汪汪Datenverarbeitungsressourcen是sowohl毛皮训练和Implementierung冯llm冯entscheidender Bedeutung。Zudem能帮Inferenzkosten Komprimierungs——和Destillierverfahren毛皮死Modelle wichtig麦臣。
• 转移学习:安德斯als zahlreiche herkommliche ML-Modelle死·冯·格伦德auf neu erstellt奥得河trainiert了,上午steht安防进行LLM haufig静脉Grundmodell, das丹麻省理工学院neuen Daten verfeinert将,嗯死表现einem ganz konkreten德国祖茂堂verbessern。Solche Feinabstimmungen ermoglichen毛皮bestimmte Anwendungen一张Leistung民主党站der Technik票——麻省理工学院的女儿Daten和女儿Datenverarbeitungsressourcen。
• Menschliches反馈:明信片der großten Verbesserungen贝姆培训冯llm是RLHF(强化学习从人类反馈,verstarkendes Lernen军队menschliches反馈)。Generell镀金:Da LLM-Aufgaben haufig ergebnisoffen信德,坚持das menschliche反馈der Endbenutzer我Anwendung oft entscheidend毛皮Bewertung der LLM-Performance死去。模集成静脉solchen Feedbackschleife在您LLMOps-Pipeline萤石oft祖茂堂静脉deutlichen Leistungssteigerung贝姆冯您trainierten LLM beitragen。
• Hyperparameter-Tuning:贝姆klassischen maschinellen Lernen蒙特es贝姆Hyperparameter-Tuning oft嗯死沉陷作用der Fehlerrate奥得河死Verbesserung安德利果汁Metriken。毛皮llm】调优außerdem wichtig,嗯死这些和窝Datenverarbeitungsbedarf毛皮训练和Inferenz祖茂堂reduzieren。那些萤石死Optimierung冯Batch-Großen和Lernraten杯dramatischen Einfluss Trainingsgeschwindigkeit汪汪汪和这些有。Somit profitieren sowohl das klassische毫升als欧什llm von der Uberwachung和Optimierung des调优,要是欧什麻省理工学院unterschiedlichen Schwerpunkten。
• Performancemetriken:Herkommliche ML-Modelle verfugen uber sehr klar definierte Performancemetriken她Fehlerfreiheit, AUC, F1-Score等。这张Metriken信德ziemlich einfach祖茂堂berechnen。es嗯Bewertung冯llm可以死去,要是gelten jedoch ganz安德利果汁Standardmetriken和-bewertungen, z。b .双语评价替补(蓝色)和Recall-Oriented替补依据评估(流氓),死贝der Implementierung einige zusatzliche Uberlegungen erfordern。

这是MLOps-Plattform吗?

明信片MLOps-Plattform stellt一张kollaborative Umgebung bereit死亡数据科学家和软件工程师迭代Datenexploration Echtzeit-Kooperationsfunktionen毛皮das跟踪冯·Experimenten Feature-Engineering和Modellverwaltung和kontrollierte Modelltransition, -bereitstellung和-uberwachung bietet。MLOps automatisiert Betriebs——和Synchronisierungsaspekte des ML-Lebenszyklus死去。

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