Belajar Deploy & Feedback Machine Learning

Setelah Anda susah payah membangun dan melatih model machine learning (ML), langkah selanjutnya adalah menyebarkan (deploy) model tersebut ke lingkungan produksi. Ini memungkinkan model Anda untuk digunakan secara nyata dan memberikan dampak.

Proses deploy dan feedback machine learning melibatkan beberapa langkah penting:

1. Persiapan untuk Deploy:

• Memilih platform deploy: Pilih platform yang sesuai dengan kebutuhan Anda. Beberapa opsi populer termasuk:

  • Cloud platforms: Google Cloud AI Platform, Amazon SageMaker, Microsoft Azure Machine Learning
  • Serverless platforms: AWS Lambda, Google Cloud Functions
  • On-premise deployments: Menggunakan server Anda sendiri untuk menjalankan model

• Optimasi model: Pastikan model Anda efisien dan berukuran kecil untuk deployment yang lancar. Teknik seperti quantization dan pruning dapat membantu mengurangi ukuran model.

• Packaging model: Kemas model Anda ke dalam format yang kompatibel dengan platform deploy yang Anda pilih. Ini biasanya berupa format tertentu seperti TensorFlow SavedModel atau ONNX.

2. Deploy Model:

• Integrasi dengan aplikasi: Integrasikan model Anda ke dalam aplikasi atau sistem yang akan menggunakannya. Ini mungkin memerlukan pengembangan back-end tambahan untuk menangani permintaan dan mengembalikan hasil prediksi model.

• Model serving: Atur model Anda untuk “dilayani” (dijalankan) pada platform deploy yang Anda pilih. Platform ini akan menangani penerimaan permintaan, menjalankan model, dan mengembalikan hasil.

3. Pemantauan dan Feedback:

• Monitoring performa model: Pantau performa model Anda secara berkala di lingkungan produksi. Ini dapat melibatkan metrik akurasi, latensi (waktu respon), dan penggunaan sumber daya.

• Pengumpulan feedback: Kumpulkan feedback dari pengguna tentang performa model Anda. Ini dapat membantu Anda mengidentifikasi masalah dan potensinya untuk perbaikan.

• Iterasi dan perbaikan: Berdasarkan pemantauan dan feedback, Anda mungkin perlu kembali ke langkah sebelumnya dan mengulang proses. Ini bisa berupa:

  • Menyesuaikan model dengan data baru
  • Melatih ulang model
  • Menyesuaikan hiperparameter
  • Memperbaiki bug pada kode integrasi

Sumber Belajar:

• Panduan Deploy Model TensorFlow: https://www.tensorflow.org/tfx/guide/serving
• Panduan Deploy Model PyTorch: https://towardsdatascience.com/how-to-deploy-pytorch-models-as-production-ready-apis-f61136fd0244
• Panduan Monitoring Model AWS SageMaker: https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-monitor.html
• Kursus Online Deploy Machine Learning: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction (berbayar)

Tips untuk Pemula:

• Mulai dengan deploy sederhana: Untuk permulaan, cobalah deploy model Anda ke platform tanpa server seperti AWS Lambda atau Google Cloud Functions. Ini bisa menjadi cara yang mudah dan cepat untuk memulai.
• Gunakan tools yang tersedia: Banyak platform deploy menawarkan tools untuk mempermudah proses deploy dan monitoring. Manfaatkan tools tersebut untuk menghemat waktu dan tenaga.
• Fokus pada logging dan monitoring: Pastikan Anda memiliki logging yang baik untuk melacak performa model dan mengidentifikasi masalah dengan cepat.
• Jangan takut untuk bereksperimen: Mencoba berbagai platform dan pendekatan deploy dapat membantu Anda menemukan solusi yang tepat untuk kebutuhan Anda.

Dengan langkah-langkah yang tepat dan sumber belajar yang tersedia, Anda dapat berhasil deploy model machine learning Anda dan membuatnya memberikan dampak nyata di dunia nyata.

Sampai saat ini kita telah belajar bagaimana mengembangkan dan melatih sebuah model pada Colaboratory. Tentunya kita ingin agar model yang telah kita latih dapat terintegrasi dengan perangkat lunak lain.

Misalnya kita ingin agar model kita dapat dipakai pada sebuah ponsel untuk memotret lalu mendeteksi penyakit pada tanaman cabai.

Atau kita ingin membuat sebuah situs untuk mendeteksi jenis hewan pada sebuah gambar dan masalah lain yang lebih kompleks.

Jika Anda memiliki kemampuan membuat website atau sebuah mobile app Anda bisa menggunakan TensorFlow serving agar model dapat dipakai pada software yang Anda kembangkan. Tutorial menggunakan TensorFlow serving dapat dikunjungi di tautan berikut.

Ketika model Anda telah di-deploy di tahap produksi, sangat penting untuk selalu memonitor kinerja model Anda.Memonitor kinerja atau performa model dapat dilakukan dengan teknik yang sama saat kita mengembangkannya.

Pada model klasifikasi, hal yang dimonitor adalah akurasinya terhadap data-data baru yang ditemui. Sedangkan pada model regresi, tingkat erornya yang dimonitor.

Kita juga bisa mendapatkan feedback dari sisi pengguna. Contohnya model kita dipakai pada sebuah aplikasi peminjaman uang untuk menentukan apakah seseorang dapat diberikan pinjaman atau tidak.Dan ternyata, ada beberapa keluhan dari pengguna yang mengatakan pengajuan pinjaman mereka ditolak padahal mereka orang yang kredibel. Hal seperti inilah yang menunjukkan kenapa memonitor dan mengumpulkan feedback sangat penting setelah sebuah model di-deploy di tahap produksi.

Contoh Deploy Model Machine Learning: Klasifikasi Gambar

Misalkan Anda telah membangun model machine learning untuk mengklasifikasi gambar kucing dan anjing. Anda ingin menyebarkan model ini ke website sehingga pengguna dapat mengunggah gambar dan mendapatkan prediksi jenis hewannya.

Berikut langkah-langkah deploy modelnya:

1. Persiapan untuk Deploy:

• Pilih platform deploy: Anda dapat menggunakan platform cloud seperti Google Cloud AI Platform atau AWS SageMaker. Platform ini menyediakan server dan infrastruktur yang Anda perlukan untuk menjalankan model Anda.

• Optimasi model: Gunakan teknik seperti quantization dan pruning untuk mengurangi ukuran model. Ini akan mempercepat waktu prediksi dan menghemat biaya.

• Packaging model: Kemas model Anda ke dalam format yang kompatibel dengan platform deploy. TensorFlow SavedModel dan ONNX adalah format populer yang didukung oleh banyak platform.

2. Deploy Model:

• Buat API: Buat API web yang memungkinkan pengguna untuk mengunggah gambar dan mendapatkan prediksi jenis hewannya. Anda dapat menggunakan framework web seperti Flask atau Django untuk membuat API.

• Deploy API: Deploy API ke server di platform cloud yang Anda pilih. Platform cloud menyediakan tools untuk mempermudah proses deployment.

3. Pemantauan dan Feedback:

• Pantau performa model: Pantau akurasi model dan waktu prediksi secara berkala. Anda dapat menggunakan tools bawaan platform cloud untuk memantau performa model.

• Kumpulkan feedback: Dapatkan feedback dari pengguna tentang performa model. Ini dapat membantu Anda mengidentifikasi masalah dan potensinya untuk perbaikan.

Berikut beberapa resources yang dapat membantu Anda:

• Tutorial Deploy Model TensorFlow: https://www.tensorflow.org/tutorials/images/cnn
• Panduan Deploy Model Keras: https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification
• Contoh Deploy Model PyTorch: [URL yang tidak valid dihapus]

Dengan mengikuti langkah-langkah di atas, Anda dapat berhasil deploy model machine learning Anda dan membuatnya memberikan dampak nyata di dunia nyata.

Catatan: Proses deploy model machine learning dapat bervariasi tergantung pada jenis model, platform deploy, dan kebutuhan spesifik Anda. Pastikan untuk mempelajari platform deploy yang Anda pilih dan ikuti dokumentasinya untuk deploy model dengan bena