Telegram-канал poxek - Похек: Unsorted - каталог телеграмм

Похек

29 May 2025 09:59

Добавил ко всем выпускам подкаста таймкоды)

Похек

28 May 2025 10:33

Основные этапы MLOps

Процесс разработки и внедрения моделей машинного обучения в промышленную среду состоит из нескольких ключевых этапов: постановка задачи, разработка модели и её последующее сопровождение. Каждый из этапов предполагает использование специфических подходов и инструментов.

1. Постановка задачи

На этом этапе определяются:

✅ Бизнес-требования и критерии успеха внедрения.
✅ Метрики качества модели в зависимости от типа задачи:
✅ Классификация: Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC-ROC.
✅ Регрессия: RMSE, MAE, R².
✅ Рекомендательные системы: Hit Rate, NDCG.
✅ Анализ доступных данных, включая их объём, качество и потенциальные ограничения (регуляторные требования или hardware-ограничения).

2. Разработка модели

Этап включает:

✅ Предобработку данных: очистку, нормализацию, работу с пропусками и выбросами.
✅ Feature Engineering: генерацию и отбор признаков (например, с помощью PCA, feature importance из деревьев или автоэнкодеров).
✅ Обучение и валидацию моделей: подбор алгоритмов, кросс-валидацию, оптимизацию гиперпараметров (GridSearch, Optuna, HyperOpt).

Инструменты:

✅ Классические ML: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost.
✅ Глубокое обучение: TensorFlow, PyTorch, Keras.
✅ AutoML: H2O.ai, AutoGluon, TPOT.
✅ Экспериментирование: MLflow, Weights & Biases (W&B), Neptune.ai.

3. MLOps: внедрение и эксплуатация моделей

После разработки модель необходимо развернуть в production-среде, обеспечить её мониторинг и поддержку. Ключевые задачи:

Деплой моделей:

✅REST API: FastAPI, Flask.
✅ Сервисы для ML: TensorFlow Serving, TorchServe, ONNX Runtime.
✅ Kubernetes-решения: Seldon Core, KServe, BentoML.
✅ Демо-интерфейсы: Streamlit, Gradio.

Оркестрация и управление пайплайнами:

✅ Airflow, Prefect, Argo Workflows, Metaflow.
✅ Хранение данных и признаков:
✅ Delta Lake, Hopsworks, Feast (Feature Store).

Мониторинг:

✅ Метрик и логирования: Prometheus + Grafana, ELK Stack.
✅ Дрейфа данных: Evidently AI, WhyLogs, Arize AI.
✅ Трассировки: OpenTelemetry, DVC.

CI/CD для ML:

✅ GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins.

MLOps обеспечивает непрерывную интеграцию моделей в production, автоматизирует их обновление и гарантирует стабильность работы в реальных условиях. Это критически важный этап, связывающий Data Science и инженерные практики.

#MLOps