مراقبة ML والخطوات التالية
الخطوات التالية ورحلة MLOps
2 دقيقة للقراءة
أكملت دورة أساسيات MLOps. دعنا نلخص ما تعلمته ونرسم مسارك للأمام.
ما أتقنته
الوحدة 1: أساس MLOps
- MLOps مقابل DevOps مقابل LLMOps
- دورة حياة ML من البيانات للمراقبة
- مستويات نضج MLOps (0→4)
- أنماط البنية التحتية للتدريب والتقديم
الوحدة 2: التحكم في إصدار البيانات والنماذج
- DVC لتتبع مجموعات البيانات والنماذج
- إنشاء خطوط أنابيب ML قابلة لإعادة الإنتاج مع
dvc.yaml - تتبع التجارب ومقارنة المقاييس
- سير عمل Git + DVC للتعاون
الوحدة 3: تنسيق سير عمل ML
- مفاهيم خطوط الأنابيب وDAGs
- Kubeflow Pipelines لـ ML الأصلي لـ Kubernetes
- Apache Airflow للجدولة
- Prefect والبدائل الحديثة
الوحدة 4: مخازن الميزات
- حل انحراف التدريب-التقديم
- Feast لإدارة الميزات مفتوحة المصدر
- المخازن الفورية مقابل غير الفورية
- خطوط أنابيب هندسة الميزات
الوحدة 5: سجل النماذج والتقديم
- سجل نماذج MLflow للحوكمة
- BentoML للتقديم في الإنتاج
- نشر Canary واختبار A/B
- استراتيجيات الإطلاق الآمن
الوحدة 6: المراقبة والحوكمة
- اكتشاف انحراف البيانات مع Evidently
- مراقبة أداء النموذج
- التنبيه مع Prometheus/Grafana
- حوكمة ML والامتثال
أدوات MLOps الخاصة بك
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ أدوات MLOps │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ التحكم بالإصدار التنسيق الميزات │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ DVC │ │ Kubeflow │ │ Feast │ │
│ │ Git │ │ Airflow │ │ │ │
│ └──────────┘ │ Prefect │ └──────────┘ │
│ └──────────┘ │
│ │
│ السجل التقديم المراقبة │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ MLflow │ │ BentoML │ │ Evidently│ │
│ │ Registry │ │ │ │Prometheus│ │
│ └──────────┘ └──────────┘ │ Grafana │ │
│ └──────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
مسارات التنفيذ الشائعة
المسار 1: الشركات الناشئة / الفريق الصغير
DVC → MLflow → BentoML → Prometheus أساسي
- بسيط، بنية تحتية أدنى
- جيد لـ <10 نماذج
- يمكن تشغيله على خادم واحد
المسار 2: النمو / المتوسط
DVC → Airflow → Feast → MLflow → BentoML → Evidently
- خطوط أنابيب مجدولة
- اتساق الميزات
- تعاون الفريق
المسار 3: المؤسسات / التوسع
DVC → Kubeflow → Feast/Tecton → MLflow → Kubernetes → مراقبة كاملة
- أصلي لـ Kubernetes
- حوكمة متعددة الفرق
- جاهز للامتثال
ما يجب تعلمه بعد ذلك
الخطوات التالية الفورية
-
مشاريع تطبيقية
- ابنِ خط أنابيب ML من البداية للنهاية مع DVC
- انشر نموذج مع BentoML
- أعدّ مراقبة الانحراف مع Evidently
-
عمّق مهاراتك
- أنماط Kubeflow المتقدمة
- هندسة ميزات مخصصة
- تصحيح أخطاء الإنتاج
الدورة التالية الموصى بها
CI/CD لخطوط أنابيب AI/ML
انتقل بمهارات MLOps للمستوى التالي مع الاختبار الآلي، التكامل المستمر، وخطوط أنابيب النشر المصممة خصيصاً لأنظمة ML.
ستتعلم:
- GitHub Actions لسير عمل ML
- اختبار وتحقق النماذج الآلي
- خطوط أنابيب التدريب المستمر (CT)
- GitOps لنشر ML
- أنماط CI/CD خاصة بـ ML
موارد لاستمرار التعلم
التوثيق
المجتمعات
- Slack مجتمع MLOps
- Slack Kubeflow
- r/MLOps على Reddit
الكتب
- "Designing Machine Learning Systems" بقلم Chip Huyen
- "Machine Learning Engineering" بقلم Andriy Burkov
- "Building Machine Learning Pipelines" بقلم Hannes Hapke
النقاط الرئيسية
| المبدأ | التطبيق |
|---|---|
| تحكم في إصدار كل شيء | البيانات، النماذج، الكود، التكوينات |
| أتمت خطوط الأنابيب | التدريب، الاختبار، النشر |
| راقب باستمرار | الانحراف، الأداء، مقاييس الأعمال |
| احكم بمسؤولية | مسارات التدقيق، اختبار التحيز، الامتثال |
| ابدأ بسيطاً، توسع تدريجياً | MVP أولاً، ثم حسّن |
خطة عملك
هذا الأسبوع
- أعدّ DVC في مشروع قائم
- سجّل نموذج في MLflow
- أنشئ سكربت اكتشاف انحراف أساسي
هذا الشهر
- ابنِ خط أنابيب كامل مع التنسيق
- انشر نموذج مع BentoML
- أعدّ لوحات Grafana
هذا الربع
- نفّذ مخزن ميزات لحالة استخدام إنتاجية
- أسس عمليات الحوكمة
- أتمت CI/CD لسير عمل ML
تهانينا على إكمال أساسيات MLOps!
الآن لديك الأساس لبناء ونشر وصيانة أنظمة ML في الإنتاج. الأدوات والأنماط التي تعلمتها تستخدمها الشركات من الناشئة إلى Fortune 500.
تذكر: MLOps رحلة، ليس وجهة. ابدأ بما تحتاج، كرر بناءً على مشاكل حقيقية، وحسّن ممارساتك باستمرار.
جاهز للمزيد؟ تحقق من دورة CI/CD لخطوط أنابيب AI/ML لأتمتة سير عمل ML بالكامل من commit الكود للنشر في الإنتاج. :::