Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps)

MLOps'un Temel İlkeleri

MLOps, makine öğrenimi sistemlerinin benzersiz karmaşıklıklarını yönetmek için tasarlanmış birkaç temel ilke üzerine inşa edilmiştir:

• Otomasyon: ML için uyarlanmış Sürekli Entegrasyon/Sürekli Dağıtım (CI/CD) işlem hatlarını kullanarak veri hazırlama, model eğitimi, doğrulama ve dağıtım gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirme.
• İşbirliği: Makine öğrenimi yaşam döngüsü boyunca veri bilimi, yazılım mühendisliği ve operasyon ekipleri arasında iletişim ve işbirliğini teşvik etmek.
• Versiyonlama: Tekrarlanabilirliği ve izlenebilirliği sağlamak için veri, kod ve modeller için sürüm kontrolü uygulamak. DVC gibi araçlar genellikle Git ile birlikte kullanılır.
• Model İzleme: Veri kayması veya performans düşüşü gibi sorunları tespit etmek için üretimde model performansını, veri kalitesini ve operasyonel sağlığı sürekli olarak izleme.
• Yönetişim ve Uyumluluk: Modellerin yasal gereklilikleri, etik yönergeleri(YZ Etiği) ve veri gizliliği ve güvenliği ile ilgili kurumsal politikaları karşılamasını sağlamak.

MLOps Yaşam Döngüsü

MLOps yaşam döngüsü, bir ML modelinin tüm yolculuğunu kapsar:

1. Veri Yönetimi: Veri kümelerini alma, doğrulama, temizleme (VeriTemizleme) ve sürüm oluşturma(Veri Etiketleme ve hazırlama kılavuzları Ultralytics Dokümanlarında bulunabilir).
2. Model Geliştirme: Genellikle aşağıdaki gibi çerçeveler kullanarak farklı algoritmalar, özellik mühendisliği ve mimarilerle denemeler yapmak PyTorch veya TensorFlow.
3. Model Eğitimi: Modelleri büyük ölçekte eğitmek, potansiyel olarak dağıtılmış eğitim kullanmak ve deneyleri aşağıdaki gibi araçlarla yönetmek Weights & Biases veya MLflow. Hiperparametre ayarı genellikle otomatikleştirilir.
4. Model Doğrulama: Doğrulama verileri üzerinde doğruluk veya mAP gibi metrikler kullanılarak model performansının değerlendirilmesi.
5. Model Dağıtımı: Kubernetes gibi orkestrasyon platformlarını kullanarak modelleri paketleme( Docker ilekonteynerleştirme ) ve üretim ortamlarına dağıtma.
6. Model İzleme ve Yeniden Eğitim: Canlı performansın izlenmesi, sapma veya bozulmanın tespit edilmesi ve gerektiğinde yeniden eğitim boru hatlarının tetiklenmesi. Gözlemlenebilirlik burada önemli bir rol oynar.

MLOps ve İlgili Kavramlar

• MLOps ve AutoML: MLOps uçtan uca yaşam döngüsü yönetiminin tamamını kapsarken, Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML) özellikle model oluşturma adımlarının (veri hazırlama, özellik mühendisliği, model seçimi, hiperparametre ayarlama) otomatikleştirilmesine odaklanır. AutoML araçları MLOps iş akışı içinde bir bileşen olabilir.
• MLOps ve Gözlemlenebilirlik: Gözlemlenebilirlik, bir MLOps stratejisi içinde kritik bir yetenektir. Konuşlandırılmış ML sistemlerinin iç durumunu ve davranışını anlamak için gereken araçları ve uygulamaları (günlük kaydı, metrikler, izleme) sağlayarak etkili izleme ve sorun gidermeye olanak tanır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

MLOps uygulamaları, üretimdeki karmaşık makine öğrenimi sistemlerini yönetmek için gereklidir:

1. Öneri Sistemleri: Netflix veya Spotify gibi şirketler, yeni kullanıcı etkileşimi verilerine dayalı olarak öneri modellerini sürekli olarak yeniden eğitmek, farklı model sürümlerini A/B test etmek, etkileşim metriklerini izlemek ve düşük performans gösteren modelleri hızla geri almak için MLOps kullanıyor. Bu, önerilerin alakalı ve kişiselleştirilmiş kalmasını sağlar.
2. Dolandırıcılık Tespiti: Finans kurumları, dolandırıcılık tespit modellerini yönetmek için MLOps işlem hatlarını kullanır. Bu, işlem verilerinin sapmaya karşı izlenmesini, modellerin yeni dolandırıcılık modelleriyle otomatik olarak yeniden eğitilmesini, gerçek zamanlı tespit için düşük çıkarım gecikmesi sağlanmasını ve mevzuata uygunluk için denetim izlerinin korunmasını içerir. Ultralytics YOLO modeller, sahtekarlık tespitini besleyebilecek görsel denetim sistemlerinde kullanıldığında, dağıtım ve izleme için MLOps'tan da yararlanır.

Araçlar ve Platformlar

Çeşitli araçlar MLOps yaşam döngüsünün farklı aşamalarını destekler:

• Deney Takibi ve Versiyonlama: MLflow, Weights & Biases, DVC, ClearML.
• İş Akışı Orkestrasyonu: Kubeflow Pipelines, Apache Airflow.
• Model Sunumu: KFServing, BentoML, NVIDIA Triton Çıkarım Sunucusu.
• İzleme: Grafana, Prometheus, WhyLabs.
• Uçtan Uca Platformlar: Amazon SageMaker, Google Cloud AI Platform, Microsoft Azure Machine Learning, Ultralytics HUB.

MLOps ilkelerini uygulamak, kuruluşların yapay zeka sistemlerini daha etkili bir şekilde oluşturmasına, dağıtmasına ve yönetmesine yardımcı olarak deneysel araştırmalar ile güvenilir üretim uygulamaları arasındaki boşluğu doldurur.