Üldised funktsioonipoed: ML-i inseneriteaduse tüübiohutuse suurendamine

Masinõppe (ML) mudelite levik tootmiskeskkondades erinevates tööstusharudes kogu maailmas on toonud esile kriitilise vajaduse tugevate ja usaldusväärsete ML-i inseneriteaduse tavade järele. Kuna ML-süsteemid muutuvad keerukamaks ja integreeritakse põhilistesse äriprotsessidesse, on oluline tagada andmete kvaliteet, järjepidevus ja terviklikkus, mida kasutatakse treenimiseks ja järelduste tegemiseks. Üks peamisi väljakutseid seisneb funktsioonide – sisendmuutujate, millest ML-mudelid õpivad – haldamises. Siin kerkib funktsioonipoe mõiste esile kui moodsa MLOpsi (Machine Learning Operations) torujuhtme oluline komponent. Selle valdkonna oluline edasiminek on aga üldiste funktsioonipoodide kasutuselevõtt, mis rõhutavad tüübiohutust, kontseptsiooni, mis on laenatud tarkvaratehnikast, et tuua ML-i arendusse uus ranguse tase.

ML-i andmete haldamise arenev maastik

Traditsiooniliselt on ML-i arendus sageli hõlmanud eritellimusel valmistatud andmetorujuhtmeid ja ad hoc funktsioonide inseneriteadust. Kuigi see lähenemisviis on teadusuuringute ja katsetuste jaoks tõhus, on sellel raske skaleeruda ja säilitada järjepidevust tootmisse liikumisel. Andmekogumeid võidakse töödelda treenimiseks ja järelduste tegemiseks erinevalt, mis viib peente, kuid kahjulike andmete triivini ja mudeli jõudluse halvenemiseni. See 'treeningu-teenindamise viltus' on hästi dokumenteeritud probleem, mis võib kahjustada ML-süsteemide usaldusväärsust.

Funktsioonipoe eesmärk on seda lahendada, pakkudes tsentraliseeritud, versiooniga hoidlat kureeritud funktsioonide jaoks. See toimib sillana andmetehnika ja ML-mudeli arenduse vahel, pakkudes:

• Funktsioonide avastamine ja taaskasutamine: võimaldab andmeteadlastel hõlpsasti leida ja kasutada olemasolevaid funktsioone, vähendades korduvat tööd ja soodustades järjepidevust.
• Funktsioonide versioonimine: võimaldab jälgida funktsioonide muutusi aja jooksul, mis on oluline silumisel ja mudeli käitumise reprodutseerimisel.
• Teenindusvõimalused: pakuvad väikese latentsusega juurdepääsu funktsioonidele reaalajas järelduste tegemiseks ja partii juurdepääsu treenimiseks.
• Andmete haldamine: tsentraliseerib funktsioonide määratlused ja metaandmed, parandades mõistmist ja vastavust.

Kuigi need eelised on märkimisväärsed, on oluline aspekt, mida sageli eiratakse, andmete tüüp, mida salvestatakse ja teenindatakse. Traditsioonilises tarkvaratehnikas takistavad tüübisüsteemid paljusid levinud vigu kompileerimis- või käitusajal. Näiteks stringi lisamine täisarvule põhjustaks tavaliselt vea, mis takistab ootamatut käitumist. ML on aga ajalooliselt olnud leebem, tegutsedes sageli amorfsatel andmestruktuuridel, nagu NumPy massiivid või Pandas DataFrames, kus tüüpide vastuolud võivad vaikselt levida, põhjustades raskesti diagnoositavaid vigu.

Tüübiohutuse tutvustamine funktsioonipoodides

Tüübiohutuse mõiste funktsioonipoodide kontekstis viitab tavale tagada, et funktsioonipoes olevad andmed järgivad eelmääratud tüüpe ja skeeme kogu oma elutsükli vältel. See tähendab, et me mitte ainult ei määra, millised funktsioonid eksisteerivad, vaid ka seda, millist tüüpi andmeid iga funktsioon esindab (nt täisarv, ujuk, string, boolean, ajatempel, kategooriline, vektor) ja potentsiaalselt selle eeldatavat vahemikku või vormingut.

Üldine funktsioonipood on selles kontekstis selline, mida saab konfigureerida ja kasutada erinevates programmeerimiskeeltes ja ML-raamistikega, jõustades samal ajal jõuliselt tüüpi piiranguid, olenemata aluseks olevatest rakenduse üksikasjadest. See üldisus on võtmetähtsusega laialdase kasutuselevõtu ja koostalitlusvõime edendamisel.

Miks on tüübiohutus ML-i jaoks oluline?

Tüübiohutuse eelised ML-is, eriti siis, kui see on rakendatud funktsioonipoe sees, on mitmekordsed:

1. Vähem vigu ja tõrkeid: tüüpi piirangute jõustamine võimaldab paljud levinud andmetega seotud vead avastada arendustsükli alguses, sageli funktsiooni lisamise või toomise käigus, mitte mudeli treenimise ajal või, mis veel hullem, tootmises. Näiteks kui funktsiooni peaks olema numbriline hinnang vahemikus 1–5, kuid süsteem üritab teksti stringi sisestada, tähistaks tüübikindel süsteem selle kohe.
2. Parem andmete kvaliteet: tüübiohutus toimib automaatse andmete valideerimise vormina. See tagab, et andmed vastavad oodatud vormingutele ja piirangutele, mis viib üldiselt kõrgema andmete kvaliteedini. See on eriti oluline mitmest, potentsiaalselt erinevast, allikast pärit andmete integreerimisel.
3. Suurem mudeli usaldusväärsus: mudelid, mis on treenitud andmetel, millel on ühtsed tüübid ja vormingud, toimivad tõenäolisemalt usaldusväärselt tootmises. Ootamatud andmetüübid võivad põhjustada mudeli vigu, ebaõigeid ennustusi või isegi krahhi.
4. Parem koostöö ja avastatavus: selgelt määratletud funktsioonide tüübid ja skeemid muudavad meeskondadel lihtsamaks ML-projektide mõistmise ja koostöö. Kui andmeteadlane toob funktsiooni tagasi, teab ta täpselt, millist tüüpi andmeid oodata, hõlbustades mudelitesse kiiremalt ja täpsemalt integreerimist.
5. Lihtsustatud silumine: kui probleemid ilmnevad, annab tüübikindel süsteem selged veateated, mis näitavad tüüpide mittevastavusi, kiirendades oluliselt silumisprotsessi. Selle asemel, et mõelda selle üle, miks mudel toodab mõttetuid väljundeid, saavad insenerid kiiresti andmetega seotud anomaaliad välja tuua.
6. Täiustatud funktsioonide hõlbustamine: sellised kontseptsioonid nagu funktsioonide valideerimine, skeemi areng ja isegi automaatne funktsioonide teisendamine muutuvad hallatavamaks, kui tugev tüübisüsteem on paigas.

Tüübiohutuse rakendamine üldistes funktsioonipoodides

Tüübiohutuse saavutamine üldises funktsioonipoes hõlmab mitmekülgset lähenemist, kasutades sageli kaasaegseid programmeerimiskeele funktsioone ja tugevaid andmete valideerimise raamistikke.

1. Skeemi määratlemine ja jõustamine

Tüübiohutuse tuum on iga funktsiooni hästi määratletud skeem. See skeem peaks täpsustama:

• Andmetüüp: andmete põhitüüp (nt INT64, FLOAT64, STRING, BOOLEAN, TIMESTAMP, VECTOR).
• Nullable: kas funktsioon võib sisaldada puuduvaid väärtusi.
• Piirangud: lisareeglid, näiteks minimaalsed/maksimaalsed väärtused numbriliste funktsioonide jaoks, lubatud mustrid stringide jaoks (nt regulaaravaldiste kasutamine) või oodatud pikkused vektorite jaoks.
• Semantika: kuigi mitte rangelt 'tüüp', on kirjeldavad metaandmed selle kohta, mida funktsioon esindab (nt 'kliendi vanus aastates', 'toote hind USD-des', 'kasutaja suhtluste arv') mõistmiseks hädavajalikud.

Funktsioonipoe sisestustorujuhtmed peavad neid skeemi definitsioone rangelt jõustama. Uute andmete lisamisel tuleks need valideerida määratletud skeemi suhtes. Kõik andmed, mis neid reegleid rikuvad, tuleks tagasi lükata, tähistada või käsitleda vastavalt eelmääratletud eeskirjadele (nt karantiin, logimine ja häirete saatmine).

2. Kasutage kaasaegseid programmeerimiskeele funktsioone

Keel, nagu Python, mis on ML-is kõikjal, on oma tüübihüvede võimalusi oluliselt parandanud. Üldised funktsioonipoed saavad nende funktsioonidega integreeruda:

• Pythoni tüübihüved: funktsioone saab määratleda, kasutades Pythoni tüübihüvesid (nt int, float, str, bool, datetime, List[float] vektorite jaoks). Funktsioonipoe klienditeegi saab seejärel neid vihjeid kasutada andmete valideerimiseks sisestamise ja toomise ajal. Sellised teegid nagu Pydantic on muutunud oluliseks keerukate andmestruktuuride määratlemisel ja valideerimisel, millel on rikkalik tüübiteave.
• Serialiseerimisvormingud: kasutades serialiseerimisvorminguid, mis toetavad oma olemuselt tüübiteavet, nagu Apache Arrow või Protocol Buffers, saab tüübiohutust veelgi suurendada. Need vormingud on tõhusad ja määratlevad selgesõnaliselt andmetüübid, hõlbustades keeltevahelist ühilduvust.

3. Andmete valideerimise raamistikud

Spetsiaalsete andmete valideerimisteekide integreerimine võib pakkuda skeemi jõustamise ja piirangute kontrollimise keerukamat lähenemist:

• Pandera: Pythoni teek andmete valideerimiseks, mis muudab skeemide definitsioonidega tugevate andmeraamide loomise lihtsaks. Funktsioonipoe sisestusprotsessid saavad kasutada Panderat sisenevate Pandas DataFrameside valideerimiseks enne nende salvestamist.
• Great Expectations: võimas tööriist andmete valideerimiseks, dokumenteerimiseks ja profileerimiseks. Seda saab kasutada funktsioonipoes olevate andmete kohta 'ootuste' määratlemiseks ja neid ootusi saab kontrollida perioodiliselt või sisestamise ajal.
• Apache Spark (suuremahuliseks töötlemiseks): kui funktsioonipood tugineb hajutatud töötlemise raamistikele nagu Spark, saab kasutada Spark SQL-i tugevaid tippimis- ja skeemide järeldusvõimalusi.

4. Järjepidev andmete esitus

Lisaks põhilistele tüüpidele on järjepidevuse tagamine võtmetähtsusega. Näiteks:

• Ajatemplid: kõik ajatemplid tuleks salvestada ühtses ajavööndis (nt UTC), et vältida ebaselgust.
• Kategoorilised andmed: kategooriliste funktsioonide puhul on eelistatavam kasutada loendust või eelmääratud lubatud väärtuste komplekti suvaliste stringide asemel.
• Numbriline täpsus: ujukomade numbrite oodatava täpsuse määratlemine võib vältida ujukoma esitusvigadega seotud probleeme.

5. Tüübiteadlik serveerimine

Tüübiohutuse eelised peaksid laienema funktsioonide serveerimisele. Kui ML-mudelid küsivad järelduste jaoks funktsioone, peaks funktsioonipood tagastama andmed tüübikindlal viisil, mis vastab mudeli ootustele. Kui mudel ootab funktsiooni ujukomana, peaks ta saama ujukoma, mitte stringi esituse ujukomast, mis võib vajada käsitsi parsimist.

Üldiste funktsioonipoodide väljakutsed ja kaalutlused

Kuigi eelised on selged, kujutab üldiste funktsioonipoodide rakendamine tugeva tüübiohutusega endast omakorda väljakutseid:

a) Koostalitlusvõime keelte ja raamistike vahel

Tõeliselt üldine funktsioonipood peab toetama erinevaid programmeerimiskeeli (Python, Java, Scala, R) ja ML-raamistikke (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost). Tüübiohutuse jõustamine viisil, mis on sujuv kõigis nendes erinevates keskkondades, nõuab hoolikat disaini, tuginedes sageli vahepealsetele, keelest sõltumatutele andmevormingutele või hästi määratletud API-dele.

Globaalne näide: rahvusvahelisel finantsasutusel võivad olla meeskonnad Euroopas, kes kasutavad Pythonit ja PyTorchi, samas kui nende Põhja-Ameerika kolleegid kasutavad Javat ja TensorFlowi. Tüübiohutusega üldine funktsioonipood võimaldaks neil meeskondadel funktsioone sujuvalt panustada ja tarbida, tagades, et 'kliendi krediidiskoori' käsitletakse alati ühtse numbrilisena, olenemata meeskonna eelistatud virnast.

b) Keerukate andmetüüpide käsitlemine

Kaasaegne ML hõlmab sageli keerukaid andmetüüpe, nagu manused (suure mõõtmega vektorid), pildid, tekstijärjestused või graafikuandmed. Nende tüüpide määratlemine ja jõustamine võib olla keerulisem kui lihtsate primitiivide puhul. Näiteks, mis moodustab 'kehtiva' manustamisvektori? Selle mõõtmed, elemenditüübid (tavaliselt ujukomad) ja potentsiaalsed väärtusvahemikud on olulised.

Näide: e-kaubanduse platvorm võib kasutada tootesoovituste jaoks pildi manuseid. Funktsioonipood peab määratlema 'vektori' tüübi määratud mõõtmega (nt VECTOR(128)) ja tagama, et ainult selle konkreetse mõõtmega ja ujukomaga vektorid sisestatakse ja teenindatakse.

c) Skeemi areng

ML-süsteemid ja andmeallikad arenevad. Funktsioone võib lisada, eemaldada või muuta. Tugev tüübikindel funktsioonipood vajab strateegiat skeemi arengu haldamiseks ilma olemasolevaid mudeleid või torujuhtmeid rikkumata. See võib hõlmata skeemide versioonimist, ühilduvuskihtide pakkumist või aegumiseeskirjade rakendamist.

Näide: algselt võib 'kasutajate kaasatuse skoor' olla lihtne täisarv. Hiljem võidakse seda täpsustada, et lisada rohkem nüansirikkaid tegureid, ja sellest saab ujukoma. Funktsioonipood peaks seda üleminekut haldama, võimaldades potentsiaalselt vanematel mudelitel jätkata täisarvulise versiooni kasutamist, samas kui uuemad mudelid lähevad üle ujukoma versioonile.

d) Jõudluse lisakulu

Rangelt tüübikontroll ja andmete valideerimine võivad põhjustada jõudluse lisakulu, eriti suure läbilaskevõimega stsenaariumide korral. Funktsioonipoe rakendused peavad leidma tasakaalu tugeva tüübiohutuse ning vastuvõetava latentsuse ja läbilaskevõime vahel nii sisestamiseks kui ka serveerimiseks.

Lahendus: optimeerimised, nagu partii valideerimine, kompileerimisaja kontrollid, kui võimalik, ja tõhusad serialiseerimisvormingud võivad neid probleeme leevendada. Näiteks funktsioonide madala latentsusega järelduste jaoks serveerimisel saab eelvalideeritud funktsioonivektoreid vahemällu salvestada.

e) Kultuuriline ja organisatsiooniline kasutuselevõtt

Uute paradigmade, nagu range tüübiohutuse, kasutuselevõtt nõuab kultuurilist nihet. Andmeteadlased ja insenerid, kes on harjunud paindlikumate ja dünaamilisemate lähenemisviisidega, võivad algselt vastupanu tunda tajutud jäikusele. Põhjalik koolitus, selge dokumentatsioon ja käegakatsutavate eeliste (vähem vigu, kiirem silumine) demonstreerimine on kasutuselevõtmiseks üliolulised.

Globaalne näide: ülemaailmne tehnoloogiaettevõte, millel on erinevad insenerimeeskonnad erinevates piirkondades, peab tagama, et koolitus tüübiohutusest on kultuuriliselt tundlik ja hõlpsasti kättesaadav mitmes keeles või selgete, universaalselt mõistetavate näidetega. Ühise eesmärgi – usaldusväärsete ML-süsteemide ehitamise – rõhutamine võib aidata kaasa sisseostmisele.

Parimad tavad tüübikindlate üldiste funktsioonipoodide rakendamisel

ML-i toimingutes tüübiohutuse eeliste maksimeerimiseks kaaluge järgmisi parimaid tavasid:

• Alustage selgete definitsioonidega: investeerige aega oma funktsioonide selgete, ühemõtteliste skeemide määratlemisse. Dokumenteerige mitte ainult tüüp, vaid ka väärtuste tähendus ja eeldatav vahemik.
• Automatiseerige valideerimine sisestamisel: muutke skeemide valideerimine oma funktsioonide sisestustorujuhtmete kohustuslikuks sammuks. Kohtle skeemide rikkumisi kui kriitilisi vigu.
• Kasutage klientides tüübihüvesid: kui teie funktsioonipood pakub klienditeeke, tagage, et need toetavad täielikult ja kasutavad keelepõhiseid tüübihüvesid staatilise analüüsi eeliste pakkumiseks.
• Võtke omaks andmete valideerimise teegid: integreerige sellised tööriistad nagu Pandera või Great Expectations oma töövoogudesse keerukamate valideerimis- ja andmekvaliteedi kontrollide jaoks.
• Standardige andmevormingud: kasutage alati, kui võimalik, standardiseeritud, tüübipõhiseid andmevorminguid, nagu Apache Arrow, siseesinduse ja andmevahetuse jaoks.
• Versioonige oma skeeme: käsitlege funktsiooniskeeme kui koodi, mis vajab versioonimist, nagu teie ML-mudelid. See on ülioluline muudatuste haldamiseks ja reprodutseeritavuse tagamiseks.
• Jälgige andmete kvaliteeti pidevalt: lisaks sisestamisele rakendage funktsioonide kvaliteedi pidevat jälgimist tootmises. Tüüpide mittevastavused võivad mõnikord tuleneda ülesvoolu andmeallika probleemidest.
• Harige oma meeskondi: pakkuge oma andmeteadlastele ja ML-i inseneridele koolitust ja ressursse tüübiohutuse olulisuse kohta ning selle kohta, kuidas kasutada teie tüübikindla funktsioonipoe funktsioone.
• Valige üldine, laiendatav platvorm: valige funktsioonipoe lahendused, mis on loodud üldisteks, võimaldades integreerimist erinevate andmeallikate, arvutusmootorite ja ML-raamistikega ning mis toetavad selgesõnaliselt tugevat skeemi- ja tüübihaldust.

ML-i inseneriteaduse tulevik: tugevus läbi üldisuse ja tüübiohutuse

Kuna ML-süsteemid küpsevad ja muutuvad ülemaailmselt äritoimingute jaoks üha olulisemaks, suureneb ainult nõudlus inseneritöö rigoroseerimise järele. Üldised funktsioonipoed, omaks võttes ja jõustades tüübiohutust, esindavad olulist sammu selle eesmärgi saavutamise suunas. Nad viivad ML-i arenduse lähemale traditsioonilise tarkvaratehnika väljakujunenud parimatele tavadele, tuues keerukatesse ML-torujuhtmetesse ennustatavuse, usaldusväärsuse ja hooldatavuse.

Keskendudes üldisele lähenemisviisile, tagavad need funktsioonipoed rakendatavuse paljudes tehnoloogiates ja meeskondades, soodustades koostööd ja vähendades müüja lukustumist. Koos tugeva rõhuasetusega tüübiohutusele pakuvad nad võimsat mehhanismi andmetega seotud vigade vältimiseks, andmete kvaliteedi parandamiseks ja lõppkokkuvõttes usaldusväärsemate ja tugevamate ML-süsteemide loomiseks, mida saab enesekindlalt juurutada ülemaailmselt.

Investeering tüübikindlate, üldiste funktsioonipoodide ehitamisse ja kasutuselevõttu on investeering teie ML-i algatuste pikaajalisse edu ja skaleeritavusse. See on põhiline element igale organisatsioonile, kes on tõsiselt huvitatud ML-i tõhusast ja vastutustundlikust toimimisest tänapäeva andmepõhises maailmas.