MLOps के साथ शुरुआत

MLOps के उदय के बारे में जानें और व्यापक संसाधनों के साथ कैसे शुरुआत करें

अपडेट किया गया 25 सित॰ 2026 · 14 मि॰ पढ़ें

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आजकल, बहुत-से मशीन लर्निंग मॉडल प्रोडक्शन में डिप्लॉय नहीं होते और डाटा लैब्स तक ही सीमित रह जाते हैं। जैसे हर उभरते क्षेत्र में होता है, वैसे ही आधुनिक डाटा टीमों को अपनाने वाली श्रेष्ठ प्रथाएँ, टूल, तकनीकें, और भूमिकाएँ अभी परिपक्व और मानकीकृत नहीं हुई हैं। इससे उन व्यवसायों को परेशानी होती है जो बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग से मूल्य निकालना चाहते हैं, और उन डाटा वैज्ञानिकों को भी जो नोटबुक में प्रयोगों से आगे बढ़ना चाहते हैं। इन डिप्लॉयमेंट चुनौतियों को सुलझाने के उद्देश्य से पिछले कुछ वर्षों में MLOps (Machine Learning Operations) एक समाधान के रूप में उभरा है।

संकेत नाम में ही है: जैसे DevOps ने व्यवसायिक जरूरतों के अनुरूप तेज़ Agile एप्लिकेशन विकास को आकार दिया, वैसे ही MLOps का लक्ष्य मशीन लर्निंग मॉडलों की जटिलता और उनके डिप्लॉयमेंट के बीच की खाई को पाटना है।

MLOps इन चुनौतियों को कैसे संबोधित करता है? इस लेख में, हम एक उभरते अनुशासन के रूप में MLOps से जुड़े कुछ सिद्धांतों को स्पष्ट करेंगे और इन प्रमुख प्रश्नों के उत्तर देंगे:

MLOps क्या है और सफल MLOps प्रैक्टिस के प्रमुख घटक क्या हैं?
MLOps, DevOps से कैसे अलग है?
MLOps मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो की पुनर्कल्पना कैसे करता है?
आप आज ही MLOps के साथ कैसे शुरुआत कर सकते हैं?

MLOps क्या है?

WhyLabs की CEO Alessya Visnjic, जो मॉडल मॉनिटरिंग पर केंद्रित एक MLOps स्टार्टअप है, ने MLOps का उपयुक्त वर्णन इस रूप में किया है “टूल, प्रथाओं, तकनीकों, संस्कृति और सोच का एक समूह जो मशीन लर्निंग सिस्टम के विश्वसनीय और स्केलेबल डिप्लॉयमेंट को सुनिश्चित करता है”.

इस परिप्रेक्ष्य में देखें तो, MLOps मौजूदा DevOps अनुशासन पर आधारित है—जो एंटरप्राइज़ एप्लिकेशन को कुशलतापूर्वक लिखने, डिप्लॉय करने और चलाने की आधुनिक प्रैक्टिस है। यह एक क्रॉस-फंक्शनल, सहयोगात्मक और आवर्ती प्रक्रिया है जो डाटा साइंस को ऑपरेशनल बनाती है। MLOps मशीन लर्निंग को एक इंजीनियरिंग अनुशासन की तरह लेता है, जहाँ मॉडलों को पुन: प्रयोज्य सॉफ्टवेयर कलाकृतियों के रूप में माना जाता है जिन्हें एक दोहराए जा सकने वाले प्रोसेस के जरिए डिप्लॉय किया जा सकता है।

MLOps में प्रोडक्शन में मॉडलों की सतत मॉनिटरिंग और रिट्रेनिंग भी शामिल है ताकि समय के साथ डाटा बदलने पर वे इष्टतम प्रदर्शन करते रहें—इसे डाटा ड्रिफ्ट भी कहा जाता है।

संक्षेप में, MLOps डाटा टीमों को निम्नलिखित तरीकों से उनके द्वारा प्रदान किए गए मूल्य को स्केल करने की अनुमति देता है:

स्वचालित प्रक्रियाओं के माध्यम से अधिक मॉडलों का तेज़ डिप्लॉयमेंट
सहयोग और मॉडल के पुन: उपयोग के जरिए उत्पादकता का अनुकूलन
उन मॉडलों पर जोखिम और लागत कम करना जो कभी प्रोडक्शन तक नहीं पहुँचते
डाटा ड्रिफ्ट होने पर मॉडलों की सतत मॉनिटरिंग और अपडेट

Visnjic की MLOps परिभाषा से जुड़ते हुए, उपरोक्त के लिए आधुनिक डाटा टीमों हेतु टूलिंग नवाचार के साथ-साथ आज कई डाटा वैज्ञानिकों के लिए सोच में बदलाव भी आवश्यक है।

MLOps क्यों महत्वपूर्ण है?

हमने पहले ही बताया कि MLOps आज कई डाटा टीमों की डिप्लॉयमेंट चुनौतियों को सुलझाने का लक्ष्य रखता है। लेकिन मशीन लर्निंग इतना अनूठा क्यों है कि इसके लिए MLOps जैसी विशेष ऑपरेशंस फ़ंक्शन की जरूरत पड़े?

मशीन लर्निंग एप्लिकेशन मूल रूप से पारंपरिक सॉफ्टवेयर से अलग होते हैं। प्रोडक्शन में मशीन लर्निंग सिस्टम डिप्लॉय करते समय संगठनों को निम्नलिखित प्रमुख चुनौतियों का सामना करना पड़ता है।

ओनरशिप और सहयोग: पारंपरिक रूप से, डाटा वैज्ञानिक मशीन लर्निंग मॉडल बनाते और विकसित करते हैं, और IT टीमें उन्हें डिप्लॉय और प्रबंधित करती हैं। हालांकि, इन दोनों टीमों के बीच सहयोग उतना प्रभावी नहीं रहता और अक्सर घर्षण पैदा करता है। उदाहरण के लिए, डाटा साइंस टीमों से व्यवसाय के विभिन्न हिस्से बढ़ती संख्या में समस्याएँ सुलझाने के लिए अनुरोध करते हैं। आधुनिक IT सिस्टम की जटिल प्रकृति को देखते हुए, डाटा वैज्ञानिक प्रोडक्शन वातावरण और विद्यमान IT सिस्टम पर कम ध्यान देते हैं—क्योंकि वह IT टीम की ज़िम्मेदारी मानी जाती है। इसी तरह, IT टीमें अक्सर डाटा वैज्ञानिकों द्वारा बनाए गए समाधानों के आंतरिक कामकाज पर कम ध्यान देती हैं—जिससे कई मॉडलों की डिप्लॉयबिलिटी के बारे में गलत अपेक्षाएँ बनती हैं। यह गतिशीलता घर्षण और उन एंटी-पैटर्न तक ले जाती है जिन्हें हर हाल में टालना चाहिए—जहाँ डाटा टीमें इस सोच पर समझौता कर लेती हैं "चलो एक मॉडल बनाते हैं, उसे IT को भेजते हैं, और वे आगे संभाल लेंगे".
मशीन लर्निंग-संचालित सॉफ्टवेयर में डाटा निर्णायक पहलू है: डाटा मशीन लर्निंग सिस्टम की जीवनरेखा है। पारंपरिक सॉफ्टवेयर के विपरीत, जहाँ सॉफ्टवेयर इंजीनियर अच्छी तरह से परिभाषित प्रक्रिया बनाते हैं जो कुछ इनपुट लेकर कुछ आउटपुट देती है, मशीन लर्निंग सिस्टम सांख्यिकीय तरीकों पर निर्भर करते हैं जो वास्तविक दुनिया के बिखरे डाटा को इनपुट के रूप में लेते हैं और आउटपुट के रूप में प्रेडिक्शन देते हैं। इसका अर्थ है कि डाटा में बदलाव के कारण मशीन लर्निंग सिस्टम का व्यवहार बदल सकता है। आगे चलकर, इसका यह भी अर्थ है कि मशीन लर्निंग मॉडलों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए अवलोकन और विश्लेषण आवश्यक है। अंततः, इसका मतलब यह है कि मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो स्वभावतः अव्यवस्थित, प्रयोगात्मक होता है और पारंपरिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग से अलग कौशल-समूह की मांग करता है।
डिप्लॉयमेंट की जटिलता: मशीन लर्निंग मॉडल सिस्टम दिन-ब-दिन अधिक जटिल होते जा रहे हैं। पारंपरिक सॉफ्टवेयर के विपरीत, मशीन लर्निंग मॉडलों को डिप्लॉय करना विभिन्न टूल्स से जुड़े कई परस्पर-निर्भर चरणों का ऑर्केस्ट्रेशन है। इसमें डाटा संग्रह, भंडारण, ट्रांसफॉर्मेशन, फीचर इंजीनियरिंग आदि शामिल हैं। इसके अलावा, पुनरुत्पादनयोग्यता और वर्ज़न कंट्रोल डाटा टीमों के लिए बड़ी चुनौतियाँ हैं। मशीन लर्निंग की प्रयोगात्मक प्रकृति के कारण, डाटा साइंस टीमें एक ही डेटासेट के विभिन्न संस्करणों के साथ कई मॉडल संस्करण बनाती हैं। इसलिए, पारंपरिक वर्ज़न कंट्रोल को अधिक सुदृढ़ होना पड़ता है।

MLOps बनाम DevOps—क्या अंतर है?

पिछले खंड में, हमने बताया कि मशीन लर्निंग को एक विशेष ऑपरेशंस फ़ंक्शन की आवश्यकता क्यों है। लेकिन व्यवहार में MLOps, DevOps से कैसे भिन्न है?

DevOps, Development (Dev) और Operations (Ops) का संक्षेप है। यह IT विभाग के दो आवश्यक फ़ंक्शनों—एप्लिकेशन विकास और सिस्टम इंजीनियरिंग—को जोड़ता है। DevOps विकास चक्रों को छोटा करने और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग टीमों के आउटपुट की गति बढ़ाने की कोशिश करता है। यह ऑटोमेशन, अद्यतन प्रक्रियाओं और कार्य विधियों को अपनाकर ऐसा करता है। व्यापक रूप से, DevOps सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रिया में दो सिद्धांत लाता है:

Continuous Integration (CI)—वर्ज़न कंट्रोल रिपॉजिटरी में बार-बार, छोटे-छोटे इटरेशन करने की प्रक्रिया। इससे कोड बार-बार प्रोडक्शन में डिप्लॉय होने के कारण डिप्लॉयमेंट समस्याएँ कम होती हैं।
Continuous Delivery (CD)—एप्लिकेशन और सॉफ्टवेयर को प्रोडक्शन वातावरण में पहुँचाने के लिए आवश्यक चरणों का स्वचालन।

मशीन लर्निंग की विशिष्ट प्रकृति को देखते हुए, व्यवहार में MLOps DevOps से इस प्रकार अलग है:

Continuous Integration को कोड के परीक्षण और वैलिडेशन से आगे बढ़ाकर मॉडलों और डाटा के परीक्षण और वैलिडेशन तक विस्तारित किया जाता है
Continuous Delivery को एप्लिकेशन को प्रोडक्शन में पहुँचाने के चरणों के स्वचालन से आगे बढ़ाकर ऐसी डाटा पाइपलाइनों की स्वचालित डिलीवरी तक विस्तारित किया जाता है जो मशीन लर्निंग प्रेडिक्शन को ट्रिगर करती हैं
Continuous Training को शामिल किया जाता है—जो मशीन लर्निंग के लिए विशिष्ट है—जहाँ मॉडलों को डिप्लॉयमेंट हेतु स्वत: रिट्रेन किया जाता है
Continuous Monitoring को शामिल किया जाता है—जो प्रोडक्शन डाटा की गुणवत्ता टूटने, मॉडल प्रदर्शन, और मॉडल से जुड़े व्यवसायिक मेट्रिक्स की निगरानी करता है

MLOps वर्कफ़्लो

MLOps के लिए डाटा साइंस वर्कफ़्लो की पुनर्कल्पना

प्रोडक्शन में मशीन लर्निंग मॉडल डिप्लॉय करने की अतिरिक्त जटिलता को देखते हुए—डाटा टीमें अपने डाटा साइंस वर्कफ़्लो में MLOps को कैसे अपनाना शुरू कर सकती हैं? इस खंड में, हम MLOps प्रक्रिया का एक सरल चरण-दर-चरण दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं:

बिल्डिंग: मॉडल बन जाने के बाद, आमतौर पर उन्हें पुन: उपयोग के समर्थन के लिए वर्ज़न कंट्रोल के अंतर्गत किसी ऑडिटेबल रिपॉजिटरी में रखा जाता है।
इवैल्युएशन: इस चरण में, नए और स्वतंत्र डेटासेट पर नए प्रशिक्षित मॉडल के प्रदर्शन को मापकर मॉडल प्रेडिक्शन की गुणवत्ता को परिमाणित किया जाता है।
प्रोडक्शनाइजिंग: मॉडल या पाइपलाइन को निर्यात करें, डिप्लॉय करें और प्रोडक्शन सिस्टम व एप्लिकेशन में इंटीग्रेट करें।
टेस्टिंग: ML-आधारित एप्लिकेशनों के लिए सतत परीक्षण महत्वपूर्ण है, जो मॉडलों के स्वचालित रिट्रेनिंग और सर्विंग से संबंधित है।
डिप्लॉयमेंट: इष्टतम प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए सतत मॉनिटरिंग आवश्यक है। डाटा बदलने पर मॉडल को रिट्रेन किया जा सकता है या नए मॉडल से बदला जा सकता है।
मॉनिटरिंग और ऑब्ज़र्वेबिलिटी: कई कंपनियाँ मशीन लर्निंग मॉडलों को प्रोडक्शन वातावरण में ले जाने में चुनौतियों का सामना करती हैं।

MLOps के लिए डाटा भूमिकाओं की पुनर्कल्पना

छोटी डाटा साइंस टीमों में, एक व्यक्ति एक से अधिक भूमिकाएँ निभा सकता है। हालाँकि, बड़ी और अधिक प्रोसेस-उन्मुख डाटा टीमों में, आप MLOps वर्कफ़्लो के विभिन्न तत्वों के स्वामी विविध भूमिकाएँ और कौशल देख सकते हैं। ये भूमिकाएँ इस प्रकार हैं:

डाटा साइंटिस्ट: आम तौर पर किसी भी MLOps टीम का प्रमुख खिलाड़ी माना जाता है। डाटा साइंटिस्ट वे विशेषज्ञ हैं जो कंपनी के डाटा से मूल्य उत्पन्न करते हैं। उनकी भूमिका इस डाटा को समझना, संरचित करना और उसकी व्याख्या करना है ताकि प्रेडिक्टिव मॉडलों के रूप में इनसाइट्स प्रदान किए जा सकें। वे मशीन लर्निंग मॉडल बनाते, टेस्ट करते और इवैल्युएट करते हैं। कुछ कंपनियों में, प्रोडक्शन में मॉडल जाने के बाद वे उन्हें डिप्लॉय और उनके प्रदर्शन की मॉनिटरिंग भी करते हैं।
डाटा इंजीनियर: डाटा इंजीनियर वह वातावरण बनाते और बनाए रखते हैं जो डाटा टीम की लगभग हर अन्य फ़ंक्शन को काम करने में सक्षम बनाता है। वे डेटाबेस और प्रोसेसिंग सिस्टम जैसी आर्किटेक्चर विकसित, निर्मित, बनाए रखते और टेस्ट करते हैं। सरल शब्दों में, वे डाटा के एक्सट्रैक्शन से लेकर ट्रांसफॉर्मेशन और डिलीवरी तक के प्रवाह को सक्षम बनाते हैं।
सॉफ्टवेयर इंजीनियर: MLOps प्रक्रिया में, सॉफ्टवेयर इंजीनियर कंपनी के एप्लिकेशनों और सिस्टम में मशीन लर्निंग मॉडलों के इंटीग्रेशन के प्रभारी होते हैं। वे यह भी सुनिश्चित करते हैं कि मशीन लर्निंग मॉडल कंपनी के किसी भी नॉन-ML एप्लिकेशन के साथ बिना रुकावट काम करें।
मशीन लर्निंग इंजीनियर: मशीन लर्निंग इंजीनियर, डाटा साइंस और डाटा इंजीनियरिंग के संगम पर होता है। उसका काम डाटा इंजीनियर द्वारा तैयार इन्फ्रास्ट्रक्चर में डाटा साइंटिस्ट द्वारा विकसित मॉडलों का अनुकूलन करना और उन्हें प्रोडक्शन में लगाना है।

MLOps के साथ शुरुआत

जैसा कि इस लेख में बताया गया है, MLOps अभी भी एक नवजात क्षेत्र है, जहाँ कई टूल, श्रेष्ठ प्रथाएँ और पद्धतियाँ अब भी विकसित हो रही हैं। यह खंड उन अलग-अलग तरीकों के लिए समर्पित है जिनसे आप MLOps के साथ शुरुआत कर सकते हैं—ऐसे टूल जिनसे आप प्रयोग कर सकते हैं, और ऐसे लर्निंग संसाधन जिन्हें आप आज ही अपना सकते हैं।

MLOps के लिए विचार करने योग्य टूल

Kubeflow: Kubeflow, Kubernetes क्लस्टरों पर मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो चलाने के लिए टूल्स का एक सूट है। Kubeflow का लक्ष्य सर्वोत्तम ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग समाधानों को Kubernetes क्लस्टर पर सरल, पोर्टेबल और स्केलेबल तरीके से चलाना है। मूल रूप से Kubeflow, TensorFlow Extended (TFX) का ओपन-सोर्स इंप्लीमेंटेशन था, जो प्रोडक्शन में मशीन लर्निंग पाइपलाइनों को डिप्लॉय करने के लिए एक एंड-टू-एंड प्लेटफ़ॉर्म है। इस प्रकार Kubeflow ने Kubernetes पर TensorFlow जॉब्स के निष्पादन को सरल बनायाMLFlow: MLflow मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के एंड-टू-एंड विकास प्रक्रिया को औद्योगिक बनाने का एक टूल है। इसका उद्देश्य कंपनियों में मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के विकास को सरल बनाना है—मॉडलों की मॉनिटरिंग, पुनरुत्पादन, प्रबंधन और डिप्लॉयमेंट को सुविधाजनक बनाकर।

Data Version Control (DVC): DVC (Data Version Control) एक Python पैकेज है जो आपके डाटा साइंस प्रोजेक्ट्स का प्रबंधन आसान बनाता है। यह टूल मशीन लर्निंग के लिए Git का एक एक्सटेंशन है, जैसा कि इसके प्रमुख योगदानकर्ता Dmitry Petrov ने अपनी प्रस्तुति में कहा है। DVC, Git के तुलनीय भी है और उसका पूरक भी।
Pachyderm: Pachyderm, DVC की तरह मशीन लर्निंग और डाटा साइंस के लिए एक वर्ज़न कंट्रोल टूल है। इसके अतिरिक्त, यह Docker और Kubernetes पर आधारित है, जो इसे किसी भी क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स चलाने और डिप्लॉय करने में मदद करता है। साथ ही, Pachyderm यह सुनिश्चित करता है कि मशीन लर्निंग मॉडल में ली जाने वाली सभी डाटा का वर्ज़न हो और वह ट्रेस योग्य हो।

MLOps के लिए लर्निंग संसाधन

मशीन लर्निंग के मूल सिद्धांत

Machine Learning For Absolute Beginners: A Plain English Introduction (Second Edition) — Oliver Theobald. जैसा कि शीर्षक से स्पष्ट है, यह पुस्तक शुरुआती पाठकों के लिए मशीन लर्निंग का संपूर्ण परिचय देती है। और यहाँ शुरुआती से तात्पर्य सचमुच नए पाठकों से है। गणित का कोई पूर्वज्ञान या कोडिंग अनुभव आवश्यक नहीं है। यह इस विषय में रुचि रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए मशीन लर्निंग का बुनियादी परिचय है। भाषा काफ़ी सरल है ताकि पाठक जटिल जार्गन में न उलझें। अलग-अलग एल्गोरिद्म स्पष्ट और आसानी से अनुसरण किए जाने वाले स्पष्टीकरणों और दृश्य उदाहरणों के साथ प्रस्तुत किए गए हैं। यह पुस्तक मशीन लर्निंग को बेहतर संदर्भ देने के लिए कुछ सरल प्रोग्रामिंग अवधारणाएँ भी प्रस्तुत करती है।
Machine Learning For Dummies — John Paul Mueller और Luca Massaron. नवागंतुकों के लिए "for dummies" श्रृंखला भी एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु है। यह पुस्तक मशीन लर्निंग की बुनियादी अवधारणाओं और सिद्धांतों का परिचय देती है और बताती है कि उन्हें वास्तविक दुनिया में कैसे लागू किया जाए। यह आवश्यक प्रोग्रामिंग भाषाओं और टूल्स का परिचय कराती है और समझाती है कि कैसे अपेक्षाकृत एज़ोटेरिक अवधारणा को व्यावहारिक टूल में बदला जाए। इसमें Python और R भाषाओं पर चर्चा है, जिनका उपयोग मशीनों को पैटर्न पहचानना सिखाने और परिणामों का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।
Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies — John D. Kelleher, Brian Mac Namee, और Aoife D'Arcy. यह पुस्तक मशीन लर्निंग की सभी मौलिक अवधारणाओं को कवर करती है, जिसमें सैद्धांतिक पहलू और व्यावहारिक अनुप्रयोग दोनों प्रस्तुत हैं। ज्ञान को बेहतर ढंग से संप्रेषित करने के लिए यह ठोस उदाहरण और केस स्टडीज़ प्रस्तुत करती है। इन बुनियादी अवधारणाओं को समझने के लिए एनालिटिक्स का प्राथमिक ज्ञान होना अनुशंसित है। यह पुस्तक मशीन लर्निंग के अलग-अलग दृष्टिकोण प्रस्तुत करती है और प्रत्येक लर्निंग कॉन्सेप्ट को एल्गोरिद्म, मॉडलों और व्यावहारिक उदाहरणों के साथ दर्शाती है।
Machine Learning for Hackers — Drew Conway और John Myles White. यहाँ "हैकर्स" शब्द का अर्थ उन प्रोग्रामरों से है जो विशिष्ट उद्देश्यों और व्यावहारिक प्रोजेक्ट्स के लिए कोड लिखते हैं। यह पुस्तक उन पाठकों के लिए है जिनकी गणित में पृष्ठभूमि नहीं है, लेकिन वे कोडिंग और प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करना जानते हैं। मशीन लर्निंग सामान्यतः गणितीय अवधारणाओं पर निर्भर करती है क्योंकि यह डाटा का विश्लेषण करने के लिए एल्गोरिद्म का उपयोग करती है, लेकिन कई अनुभवी कोडरों के गणितीय कौशल बहुत विकसित नहीं होते। गणितीय सिद्धांतों पर ठहरने के बजाय, यह पुस्तक व्यावहारिक अध्ययनों पर आधारित वास्तविक-world अनुप्रयोग प्रस्तुत करती है। यह क्लासिक मशीन लर्निंग समस्याओं को संबोधित करती है और बताती है कि R प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करके उन्हें कैसे हल किया जाए। चाहे यह सीनेटरों की तुलना उनके द्वारा प्राप्त वोटों के आधार पर करना हो, ट्विटर पर लोगों के लिए फॉलो करने की सिफारिश प्रणाली बनाना हो, या कंटेंट के आधार पर स्पैम की पहचान करना—मशीन लर्निंग की संभावनाएँ असीमित हैं।
DataCamp का Machine Learning Scientist with Python या R डाटा साइंटिस्ट ट्रैक। चाहे आप R उपयोगकर्ता हों या Python, ये दोनों ट्रैक मशीन लर्निंग के सभी पहलुओं को कवर करते हैं। प्रत्येक ट्रैक में इंटरैक्टिव कोर्सों के दर्जन शामिल हैं, जो मशीन लर्निंग की बुनियाद से लेकर डीप लर्निंग और फीचर इंजीनियरिंग जैसे उन्नत विषयों तक को कवर करते हैं।

डाटा इंजीनियरिंग के मूल सिद्धांत

Andreas Kretz की Data Engineering Cookbook. डाटा इंजीनियर बनने के तरीकों को लेकर बहुत भ्रम है। यह Andreas Kertz की एक ई-बुक है जिसमें विस्तृत केस स्टडीज़, कोड, पॉडकास्ट, इंटरव्यू, केस स्टडीज़ और बहुत कुछ शामिल है। मैं इसे किसी के लिए भी डाटा इंजीनियर बनने का संपूर्ण पैकेज मानता हूँ। और सबसे अच्छी बात? यह ई-बुक निःशुल्क है! हाँ, आप इसे तुरंत उपयोग करना शुरू कर सकते हैं।
DW 2.0 - The Architecture for the Next Generation of Data Warehousing — डाटा वेयरहाउसिंग के जनक W. H. Inmon द्वारा. यह पुस्तक डाटा वेयरहाउसिंग के भविष्य का वर्णन करती है जो आज तकनीकी रूप से संभव है—आर्किटेक्चरल और टेक्नोलॉजिकल दोनों दृष्टि से। यह सावधानीपूर्वक संरचित है और डाटा आर्किटेक्चर और उससे जुड़ी चुनौतियों के अधिकांश विषयों को कवर करती है। आप कैसे मौजूदा सिस्टम का उपयोग कर सकते हैं और उसके चारों ओर डाटा वेयरहाउस बना सकते हैं, और खर्च को बहुत व्यावहारिक तरीके से सही ठहराने के सर्वोत्तम अभ्यास।
Agile data warehouse design: collaborative dimensional modeling, from blackboard to star schema — Laurent Corr. यह एक उत्कृष्ट पुस्तक है। Lawrence Corr, बिज़नेस इंटेलिजेंस और डाटा वेयरहाउसिंग की आवश्यकताओं को कैप्चर करने और उन्हें उच्च-प्रदर्शन मॉडलों में बदलने के लिए मॉडल स्टॉर्मिंग नामक तकनीक का उपयोग करते हुए एक व्यापक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका प्रदान करते हैं। इसके अतिरिक्त, आपको BEAM नामक अवधारणा मिलेगी—डाइमेंशनल मॉडलिंग के लिए एक एजाइल दृष्टिकोण—जो डाटा वेयरहाउस डिज़ाइनरों और बिज़नेस इंटेलिजेंस हितधारकों के बीच संचार में सुधार करता है।
DataCamp का Data Engineering with Python करियर ट्रैक. यह ट्रैक दर्जनों कोर्स प्रदान करता है जो प्रभावी डाटा आर्किटेक्चर बनाने, डाटा इन्गेशन को सुव्यवस्थित करने, पाइपलाइनों के निर्माण आदि के सभी पहलुओं को कवर करता है।

MLOps में गहराई से उतरें

MLOps Fundamentals स्किल ट्रैक. यह स्किल ट्रैक मशीन लर्निंग एप्लिकेशन के पूर्ण जीवनचक्र को कवर करता है—व्यवसायिक आवश्यकताओं के एकत्रीकरण से लेकर डिज़ाइन, विकास, डिप्लॉयमेंट, संचालन और मेंटेनेंस तक।
MLOps: Operationalizing Data Science — David Sweenor, Dev Kannabiran, Thomas Hill, Steven Hillion, Dan Rope, और Michael O'Connell. डाटा एनालिटिक्स के ये 6 विशेषज्ञ ऐसे मशीन-लर्निंग-आधारित एप्लिकेशन बनाने के लिए चार-चरणीय दृष्टिकोण प्रदान करते हैं जो प्रोडक्शन तक पहुँचते हैं।
Building Machine Learning Powered Applications — Emmanuel Ameisen. इस पुस्तक में, लेखक Emmanuel Ameisen सिखाते हैं कि प्रारंभिक विचार से लेकर डिप्लॉय किए गए प्रोडक्ट तक, मशीन लर्निंग-चालित एप्लिकेशन कैसे बनाया जाए।
Building Machine Learning Pipelines — Hannes Hapke, Catherine Nelson. इस पुस्तक में लेखक TensorFlow इकोसिस्टम का उपयोग करके मशीन लर्निंग पाइपलाइन के स्वचालन के चरणों को प्रदर्शित करते हैं।
Practical MLOps — Noah Gift, Alfredo Deza. DevOps और MLops के बीच के अंतर को उजागर करते हुए, यह पुस्तक आपका ध्यान इस पर केंद्रित करती है कि MLOps क्या है और यह आपके मशीन लर्निंग मॉडलों के ऑपरेशनलाइज़ेशन को कैसे सुनिश्चित करता है। यह पुस्तक ऐसे टूल और तरीकों को प्रस्तुत करती है जो आपको AWS, Microsoft Azure और Google Cloud में MLOps प्रोजेक्ट्स लागू करने में सक्षम बनाते हैं। साथ ही, DataCamp पर Noah का Practical MLOps पर लाइव प्रशिक्षण अवश्य देखें।
Introducing MLOps — Mark Treveil एवं Dataiku Team. इस पुस्तक के लेखक MLOps की प्रमुख अवधारणाओं की गहन समझ विकसित कराने में सक्षम बनाते हैं, ताकि डाटा साइंस टीमें मशीन लर्निंग मॉडलों को ऑपरेशनलाइज़ कर सकें, व्यवसायिक परिवर्तन ला सकें और समय के साथ मॉडलों में सुधार कर सकें।
Google Cloud ऐसे लेख, ब्लॉग और पेपर प्रदान करता है जो आपको कुशल मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए श्रेष्ठ प्रथाओं और प्रक्रियाओं से परिचित कराते हैं। चयनित लेख में, आप MLOps प्रक्रियाओं के बारे में जानेंगे और मैन्युअल से ऑटोमेटेड प्रक्रियाओं की ओर कैसे बढ़ें।
Nvidia का ब्लॉग ऐसे लेख प्रस्तुत करता है जो आपको MLOps लाइफसाइकिल से परिचित कराते हैं और इस क्षेत्र की कुछ सफलता की कहानियाँ दिखाते हैं।
Ml-ops.org Dr. Larysa Visengeriyeva, Anja Kammer, Isabel Bär, Alexander Kniesz, और Michael Plöd द्वारा बनाया गया है। इस वेबसाइट का उद्देश्य MLOps पर सभी आवश्यक जानकारी एकत्र करना और एंड-टू-एंड प्रक्रिया के प्रत्येक चरण को प्रदर्शित करना है।

हमें उम्मीद है कि यह संसाधनों का सेट आपको आपकी MLOps सीखने की यात्रा शुरू करने में मदद करेगा। MLOps पर और लेखों और संसाधनों के लिए, आप निम्नलिखित लेख भी देख सकते हैं: