ML Stack

Оновлено: 31.07.2023

Що таке стек ML?

Побудова та розгортання моделей машинного навчання вимагає набору програмних інструментів і фреймворків, відомих під загальною назвою стек машинного навчання (ML-стек). Бібліотеки для візуалізації даних і статистичного аналізу також є поширеними компонентами стека ML, поряд з інструментами для підготовки даних, навчання моделей і розгортання моделей.

Варіант використання та особисті уподобання аналітиків даних і розробників, які працюють над проектом, визначатимуть, які саме інструменти та бібліотеки будуть включені до стеку ML.

Щоб спростити процес розробки додатків для машинного навчання, дослідники даних і розробники все частіше використовують стеки. Конкретні інструменти та бібліотеки стеку ML-технологій обираються залежно від специфіки проекту.

Компоненти стека ML

  • Підготовка- Інструменти для очищення, попередньої обробки та функціональної інженерії є прикладами інструментів підготовки та обробки даних, що використовуються для підготовки даних до використання в моделях машинного навчання. Pandas і Numpy є прикладами інструментів для маніпулювання даними, тоді як Scikit-learn є прикладом інструменту для підготовки даних.
  • Фреймворки- Можна створювати і навчати моделі машинного навчання за допомогою бібліотек, які називаються фреймворками машинного навчання. Фреймворки машинного навчання включають такі приклади, як TensorFlow, PyTorch та Keras.
  • Розгортання- Інструменти класифікації моделей використовуються для активного використання моделей машинного навчання в реальних застосуваннях. Flask, Docker та Kubernetes є прикладами інструментів розгортання.
  • Аналіз- Інструменти для візуалізації та аналізу даних використовуються на різних етапах створення моделі. Matplotlib та Seaborn - два приклади інструментів візуалізації; Jupyter Notebook та Google Colab - два приклади аналітичних інструментів, які заохочують співпрацю та активне навчання через дослідження даних.
.

Переваги стека ML

Ось деякі переваги стекування машинного навчання:

  • Зручність- Щоб знизити бар'єр входу для розробників, зацікавлених в експериментах з машинним навчанням, багато стеків ML мають відкритий вихідний код і доступні для безкоштовного завантаження.
  • Масштабованість- Використовуючи стек ML, моделі машинного навчання можна масштабувати для роботи з великими обсягами даних і складними завданнями, що дозволяє створювати більш точні і потужні моделі.
  • Відтворюваність - Можливість надійно відтворювати моделі та результати машинного навчання полегшує співпрацю розробників та обмін знаннями за допомогою стеку ML.
  • Ефективність - Створення системи машинного навчання можна пришвидшити та покращити за допомогою стеку ML. Замість того, щоб починати з нуля, розробники можуть зосередитися на створенні та навчанні моделей машинного навчання, використовуючи існуючі інструменти та фреймворки.
  • Адаптивність- Інструменти та бібліотеки стека ML часто розробляються з урахуванням інтероперабельності. Це полегшує заміну окремих частин і адаптацію стека до ваших потреб.
  • .

Загалом, стек ML може забезпечити основу для співпраці та відтворюваності, а також скоротити час і ресурси, необхідні для побудови та розгортання моделей машинного навчання. Використовуючи інструменти та бібліотеки стеку ML, розробники можуть зосередитися на створенні передових моделей ML, які матимуть значний вплив на їхню компанію чи організацію.

Технічний стек MLOps

Завдяки використанню стеку MLOps (Machine Learning Operations) можна оптимізувати та автоматизувати весь життєвий цикл машинного навчання - від створення до розгортання та обслуговування. Це комплексна платформа для створення моделей машинного навчання та їхнього масового розповсюдження.

Версійність, відтворюваність, масштабованість, моніторинг та співпраця - це лише деякі з конкретних труднощів, які стек MLOps був створений для вирішення в контексті підтримки та розгортання моделей машинного навчання.

Створення, розгортання та підтримка моделей машинного навчання в масштабі може бути спрощена завдяки використанню технологічного стеку MLOps, оскільки він дозволяє автоматизувати та спростити процес розробки. Конкретні програми та системи, які складають технологічний стек компанії, визначаються такими факторами, як її потреби, цілі та наявні ресурси.