Menerapkan Disiplin MLOps di Azure DevOps

MLOPS adalah singkatan dari Machine Learning Operations, yaitu praktik yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas, kecepatan, dan skalabilitas proses pengembangan dan penerapan model machine learning. MLOPS menggabungkan prinsip-prinsip DevOps dengan teknik-teknik machine learning untuk menciptakan siklus hidup model yang efisien dan andal.

Salah satu platform cloud yang mendukung MLOPS adalah Azure, yang menyediakan berbagai layanan dan alat untuk membangun, melatih, menguji, dan menerapkan model machine learning secara terintegrasi. Azure juga mendukung berbagai bahasa pemrograman, termasuk C#, yang merupakan bahasa yang populer di kalangan pengembang .NET.

Terdapat setidaknya empat langkah bagaimana menerapkan MLOPS di Azure dengan menggunakan bahasa C#. Kita akan melihat langkah-langkah berikut:

• Membuat proyek machine learning di Visual Studio dengan template ML.NET. Kamu dapat melihat banyak tutorialnya ML.NET tutorials - ML.NET | Microsoft Learn
• Menghubungkan proyek dengan repositori Git di Azure DevOps. Saya yakin kalian sudah pernah memahami proyek pembuatannya di Create a new Git repo in your project - Azure Repos | Microsoft Learn
• Membuat pipeline CI/CD di Azure DevOps untuk melatih dan menerapkan model. Informasi mengenainya dapat dilihat di How does Databricks support CI/CD for machine learning? - Azure Databricks | Microsoft Learn
• Menggunakan Azure Machine Learning Service untuk memantau dan mengelola model. Simak integrasinya di MLOps: Machine learning model management - Azure Machine Learning | Microsoft Learn 

Setelah mengikuti langkah-langkah praktis, maka kalian juga perlu memikirkan hal-hal yang perlu diperhatikan seperti 

• Automasi: Automasi adalah kunci untuk mengurangi biaya, kesalahan, dan waktu yang dibutuhkan untuk melatih, menguji, dan menyebarkan model ML. Automasi juga membantu menjaga konsistensi dan standar dalam proses MLOps. Beberapa contoh alat automasi yang dapat digunakan dalam MLOps adalah Jenkins, Kubeflow, Airflow, dan MLflow.
• Monitoring: Monitoring adalah proses untuk mengumpulkan dan menganalisis data tentang performa, kesehatan, dan perilaku model ML di lingkungan produksi. Monitoring membantu mendeteksi masalah, mengevaluasi dampak, dan melakukan tindakan perbaikan. Beberapa metrik yang dapat dimonitor dalam MLOps adalah akurasi, presisi, recall, latency, throughput, dan resource utilization. Beberapa contoh alat monitoring yang dapat digunakan dalam MLOps adalah Prometheus, Grafana, Datadog, dan TensorBoard.
• Testing: Testing adalah proses untuk memverifikasi bahwa model ML memenuhi spesifikasi dan persyaratan yang ditetapkan. Testing membantu mengurangi risiko kesalahan, kegagalan, dan kerugian yang dapat ditimbulkan oleh model ML yang tidak sesuai. Beberapa jenis testing yang dapat dilakukan dalam MLOps adalah unit testing, integration testing, system testing, regression testing, performance testing, dan security testing. Beberapa contoh alat testing yang dapat digunakan dalam MLOps adalah PyTest, unittest, Selenium, and PyTorch Lightning.
• Versioning: Versioning adalah proses untuk melacak dan mengelola perubahan pada kode sumber, data, model, konfigurasi, dan artefak lainnya yang terlibat dalam MLOps. Versioning membantu menjaga histori dan audit trail dari setiap tahap dalam siklus hidup ML. Versioning juga memungkinkan untuk melakukan rollback, reproduksi, dan perbandingan antara versi yang berbeda. Beberapa contoh alat versioning yang dapat digunakan dalam MLOps adalah Git, DVC, S3, and ModelDB.
• Collaboration: Collaboration adalah proses untuk berbagi pengetahuan, ide, dan sumber daya antara tim yang terlibat dalam MLOps. Collaboration membantu meningkatkan efisiensi, inovasi, dan kualitas dalam pengembangan ML. Collaboration juga membantu mengatasi tantangan seperti silo data, komunikasi yang buruk, dan dependensi yang kompleks. Beberapa contoh alat collaboration yang dapat digunakan dalam MLOps adalah Slack, GitHub, Jupyter Notebook, and Google Colab.

Demikianlah beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam MLOps. Dengan menerapkan praktik-praktik ini secara konsisten dan terstruktur, kita dapat memaksimalkan potensi dan nilai dari ML dalam bisnis kita.