Kurs
Uçtan Uca Machine Learning
4 sa
17K
Giderek daha fazla şirket, ürünlerine makine öğrenimini (ML) katmak veya süreçlerini ML ile geliştirmek istiyor. Bu nedenle, onun karmaşıklıklarını geleneksel yazılımla birlikte nasıl yöneteceğinizi anlamak her zamankinden daha önemli.
DevOps, yazılım geliştirmeyle ilgili zorlukların üstesinden gelmek için ortaya çıktı. Amaç, yazılım geliştirme ekipleri ile operasyon ekipleri arasındaki duvarları yıkmak; böylece yeni özelliklerin daha hızlı dağıtılmasını ve bu özelliklerin üretim ortamına daha sorunsuz geçişini sağlamaktır.
MLOps, bu prensiplerin üzerine inşa edilir ancak ML’deki benzersiz zorlukları ele alır; hızla değişen devasa veri kümeleri, izlenmesi ve versiyonlanması gereken modeller, veri kayması veya kavram kayması gibi sorunlara yönelik izleme bunlardan bazılarıdır.
Her iki disiplin ortak prensipler paylaşsa da odak, iş akışları ve araçlar açısından büyük ölçüde farklılaşır.
Bu yazıda DevOps ve MLOps’u ele alacak, benzerlik ve farklarını, hangi yaklaşımın ne zaman kullanılacağını inceleyeceğiz. Ayrıca tipik iş akışlarına ve bu iş akışlarının farklı aşamalarında hangi araçların kullanılacağına bakacağız.
Haydi başlayalım!
DevOps nedir?
DevOps, yazılım geliştirme ve teslimat sürecini hızlandırmak için geliştirilmiş bir yazılım mühendisliği metodolojisidir. Temel amaç, geliştirme ve operasyon ekipleri arasındaki iş birliğini artırmaktır. Geleneksel olarak ayrı çalışan bu fonksiyonlar arasındaki uçurumu kapatarak daha hızlı ve daha güvenilir yazılım teslimatını mümkün kılar.
Kısacası, DevOps iş birliği kültürü yaratmak ve mümkün olduğunca otomasyon sağlamak ister; böylece genel verimlilik ve yeni özelliklerin teslim hızı artar.
Günümüzde Meta, Amazon gibi büyük şirketler, DevOps sayesinde her gün yeni yazılım özellikleri sunabiliyor.
Bu alana aşina olmak isterseniz, Introduction to DevOps kursunu öneririm.
DevOps’un başlıca hedefleri şunlardır:
- Daha hızlı yazılım geliştirme döngüleri: Yeni bir özelliğin yayınlanması ve dağıtılması arasındaki süreyi kısaltarak, istikrardan ödün vermeden daha sık sürüm döngüleri elde edin.
- Sürekli entegrasyon ve teslim (CI/CD): Teslimatı iyileştirmek için kod entegrasyonu, test ve dağıtım hatlarını otomatikleştirin.
- Gelişmiş iş birliği: Yazılım geliştirme ekipleri ile operasyon ekipleri arasında yakın iletişimi teşvik edin.
- Operasyonel verimlilik: Manuel görevleri azaltın, hataları en aza indirin ve otomasyonla üretkenliği artırın.
DevOps’un aşağıdaki temel bileşenleri vardır:
- CI/CD hatları:
- Kodun otomatik test edilmesi, derlenmesi ve dağıtılması.
- Geliştiriciler için daha hızlı geri bildirim döngüleri.
- Azalan hata oranı ve artan kararlılık.
- Kod Olarak Altyapı (IaC):
- Altyapıyı manuel süreçler yerine kod ile yönetin.
- Tutarlılık ve istikrar sağlayın.
- Yeni altyapı saniyeler içinde ve manuel çaba olmadan kurulabilir.
- İzleme ve gözlemlenebilirlik:
- Sistem performansını ve uygulama sağlığını gerçek zamanlı takip edin.
- Sorunları mümkün olan en erken aşamada belirleyin ve çözün.
DevOps’un temel bileşenlerini uygulamaya yardımcı olan sektör standardı araçlar mevcuttur. En popülerlerinden bazıları şunlardır:
- CI/CD araçları: Jenkins, GitLab CI/CD, CircleCI.
- IaC araçları: Terraform, Ansible, Chef, Puppet.
- Konteynerleştirme ve orkestrasyon: Docker, Kubernetes.
- İzleme araçları: Prometheus, Grafana, Datadog.
MLOps nedir?
MLOps, süreçleri otomatikleştirme ortak hedefini paylaşırken DevOps ilkelerini genişletir. MLOps, üretimde makine öğrenimini sürekli, güvenilir ve verimli şekilde dağıtıp sürdürmeye yönelik uygulamalardan oluşur.
Kritik nokta, odak noktasının üretimde makine öğrenimi olmasıdır; küçük deneyler için yerel makinelerde eğitilen modellere değil.
MLOps, makine öğrenimi proje yaşam döngüsünün tüm aşamalarını otomatikleştirip kolaylaştırabilir.
Makine öğrenimi proje yaşam döngüsü. Görsel: Yazar
Peki, MLOps’a ilk etapta neden ihtiyaç duyuyoruz? Neden temiz iş akışları ve süreçler kurmak için ek çaba harcamalıyız? Açık konuşalım: Başta ciddi ek iş yükü getirir ve geliştiriciler bir modeli hızlıca üretime almak için bunu görmezden gelmeye meyilli olabilir. Ancak bu yaklaşım riski artırır.
Geleneksel yazılım geliştirmede olduğu gibi, erken aşamada temiz süreçleri ve en iyi uygulamaları göz ardı etmek, zamanla artan karmaşıklığa ve azalan sürdürülebilirliğe yol açar.
Bu sorun, veri bağımlılıklarının yönetimi, değişen modeller ve geri bildirim döngüleri gibi benzersiz zorluklar nedeniyle ML sistemlerinde daha da büyüktür.
Etkili bir makalede vurgulandığı üzere, “Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems”, makine öğrenimi sistemleri, geleneksel yazılımlardan farklı şekillerde teknik borç biriktirir.
Dolayısıyla MLOps ilkeleri olmadan, yönetilemez hale gelen bir ML sistemini sonradan yeniden düzenlemenin maliyeti, baştan sağlam bir iş akışı kurma çabasını çoğu zaman aşar.
Bu alan hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz, mükemmel MLOps Concepts kursunu öneririm.
MLOps’un başlıca hedefleri şunlardır:
- ML yaşam döngüsünün otomasyonu: Veri toplama, model eğitimi, dağıtım ve izleme gibi süreçleri basitleştirip manuel çabayı azaltın.
- Tekrarlanabilirlik ve tutarlılık: Deney ve iş akışlarının tekrar edilebilir olmasını sağlayarak güvenilir sonuçlar elde edin.
- İş birliği: Veri bilimcileri, ML mühendisleri, veri mühendisleri ve operasyon ekipleri arasında iletişimi destekleyin.
- Ölçeklenebilirlik: Modellerin üretim iş yüklerini karşılayabilmesini ve artan veri ile kullanım taleplerine uyum sağlamasını mümkün kılın.
- ML’e özgü zorlukların ele alınması: Değişen veri dağılımları, büyük veri kümeleri ve modelin yeniden eğitilmesi gerekliliği gibi konuları yönetin.
Şimdi MLOps’un temel bileşenlerine geçelim:
- Model eğitimi ve yeniden eğitme hatları: Eğitim sürecinin otomasyonu şunları içerir:
- Veri ön işleme ve özellik mühendisliği.
- Model doğrulama ve performans takibi.
- Gerektikçe yeni verilere uyum sağlamak için modelleri yeniden eğitme.
- Model ve veri versiyonlama ile deney takibi:
- Zaman içindeki değişiklikleri belgelemek ve geri alma imkânı sağlamak için ML modellerini ve eğitim verilerini versiyonlayın.
- Deney takibi ile hiperparametreleri, metrikleri ve bir eğitim çalışmasının tüm çıktılarını izleyin.
- Veri hattı orkestrasyonu:
- Veri hazırlamayı, dönüştürmeyi ve doğrulamayı otomatikleştirin. Güvenilir ve tekrarlanabilir olmalarını sağlayın.
- Değişen veri kümeleriyle ilgili zorlukları ele alın.
- İzleme ve bakım:
- Model kayması veya bozulma gibi sorunları mümkün olan en erken aşamada tespit etmek için üretimdeki model performansını sürekli izleyin.
- Gerektiğinde modelleri hızla güncellemek için yeniden eğitimi tetikleyin ve model eğitimini otomatikleştirin.
- Kod Olarak Altyapı (IaC):
- ML iş yükleriniz için ölçeklenebilir altyapıyı sağlamak ve yönetmek üzere Kubernetes ve Terraform gibi araçları kullanın.
MLOps alanı hâlâ hızla gelişiyor. Ancak temel bileşenleri uygulamak için halihazırda sektör standartları mevcut:
- Deney takibi: MLFlow veya Weights and Biases.
- Veri versiyonlama: DVC (Data Version Control).
- Hat orkestrasyonu: Apache Airflow, Kubeflow veya Dagster.
- Model dağıtımı: TensorFlow Serving, Seldon Core, Amazon SageMaker.
- İzleme: Prometheus, Grafana, WhyLabs.
- Kod Olarak Altyapı: Kubernetes, Docker, Terraform.
MLOps ve DevOps arasındaki temel fark nedir?
MLOps ve DevOps birlikte kullanılabilir mi?
MLOps ve DevOps’ta kullanılan bazı standart araçlar nelerdir?
MLOps’u etkili şekilde uygulamak için hangi beceriler gerekir?
Konular
