MLOps: mudelite juurutamise torujuhtmete valdamine globaalse edu saavutamiseks

Tänapäeva andmepõhises maailmas muutuvad masinõppe (ML) mudelid üha enam ettevõtete tegevuse lahutamatuks osaks kogu tööstusharus ja geograafilises piirkonnas. Kuid mudeli loomine ja treenimine on alles esimene samm. Et realiseerida ML-i tõelist väärtust, peavad organisatsioonid neid mudeleid tootmises tõhusalt juurutama, jälgima ja haldama. Siin tulebki mängu MLOps (Machine Learning Operations). MLOps on tavad, mille eesmärk on automatiseerida ja sujuvamaks muuta ML-i elutsükkel mudeli arendamisest juurutamise ja jälgimiseni, tagades usaldusväärsed ja skaleeritavad AI-lahendused. See põhjalik juhend käsitleb MLOpsi olulist aspekti: mudelite juurutamise torujuhtmeid.

Mis on mudelite juurutamise torujuhtmed?

Mudelite juurutamise torujuhe on automatiseeritud töövoog, mis võtab treenitud ML-mudeli ja juurutab selle tootmiskeskkonda, kus seda saab kasutada ennustuste või järelduste tegemiseks. Need torujuhtmed on olulised tagamaks, et mudeleid juurutatakse kiiresti, usaldusväärselt ja järjekindlalt. Need hõlmavad omavahel ühendatud sammude seeriat, mida sageli automatiseeritakse pideva integratsiooni ja pideva tarnimise (CI/CD) põhimõtetega.

Mõelge sellele kui teie ML-mudelite koosteliinile. Selle asemel, et kokku panna füüsilisi tooteid, valmistab see koosteliin teie mudeli reaalmaailma kasutamiseks. Iga samm torujuhtmes lisab väärtust, tagades, et mudel on valmis optimaalselt ja usaldusväärselt toimima.

Miks on mudelite juurutamise torujuhtmed olulised?

Vastupidavate mudelite juurutamise torujuhtmete rakendamisest tuleneb mitmeid peamisi eeliseid:

• Kiirem turule jõudmine: juurutamisprotsessi automatiseerimine vähendab oluliselt aega, mis kulub mudelite tootmisse jõudmiseks, võimaldades ettevõtetel kiiresti reageerida muutuvatele turutingimustele ja saavutada konkurentsieelis.
• Parem mudeli usaldusväärsus: standardiseeritud torujuhtmed tagavad mudelite järjepideva juurutamise, vähendades vigade ohtu ja parandades nende usaldusväärsust tootmises.
• Täiustatud skaleeritavus: automatiseeritud torujuhtmed hõlbustavad mudelite skaleerimist suurenevate töökoormuste ja andmemahtudega, tagades, et need vastavad kasvava ettevõtte nõudmistele.
• Vähendatud tegevuskulud: automatiseerimine vähendab vajadust käsitsi sekkumise järele, vähendades tegevuskulusid ja vabastades andmeteadlasi keskenduma strateegilisematele ülesannetele.
• Parem mudelite valitsemine: torujuhtmed jõustavad versioonikontrolli, auditeerimisteid ja turvapoliitikat, parandades mudelite valitsemist ja vastavust.
• Lihtsustatud tagasipöördumised: probleemide korral pärast juurutamist võimaldavad automatiseeritud torujuhtmed kiiret ja lihtsat tagasipöördumist eelmiste mudeli versioonide juurde.

Mudelite juurutamise torujuhtme põhikomponendid

Tüüpiline mudelite juurutamise torujuhe koosneb järgmistest põhikomponentidest:

1. Mudelite treenimine ja valideerimine

Siin arendatakse, treenitakse ja valideeritakse ML-mudel ajalooliste andmete abil. Protsess hõlmab:

• Andmete ettevalmistamine: andmete puhastamine, teisendamine ja ettevalmistamine treenimiseks. See võib hõlmata funktsioonide projekteerimist, puuduvate väärtuste käsitlemist ja numbriliste funktsioonide skaleerimist.
• Mudeli valik: sobiva ML-algoritmi valimine vastavalt käsil olevale probleemile ja andmete omadustele.
• Mudelite treenimine: mudeli treenimine ettevalmistatud andmete abil ja selle hüperparameetrite häälestamine jõudluse optimeerimiseks.
• Mudeli valideerimine: mudeli jõudluse hindamine eraldi valideerimisandmekogumi abil, et tagada selle hea üldistamine nägemata andmetele. Levinud mõõdikud on täpsus, täpsus, meenutus, F1-skoor ja AUC (kõvera alune pindala).

Näide: globaalne e-kaubanduse ettevõte võib treenida soovitussüsteemi, et soovitada kasutajatele tooteid nende varasema ostuajaloo ja sirvimiskäitumise põhjal. Andmete ettevalmistamise etapp hõlmaks kasutajaandmete puhastamist ja teisendamist erinevatest allikatest, näiteks veebisaidi logidest, tehinguandmebaasidest ja turunduskampaaniatest. Mudeli valideerimise etapp tagaks, et soovitused on asjakohased ja täpsed erinevatele kasutajasegmentidele erinevates riikides.

2. Mudeli pakendamine

Kui mudel on treenitud ja valideeritud, tuleb see pakendada vormingusse, mida saab hõlpsasti juurutada ja teenindada. See hõlmab tavaliselt:

• Serialiseerimine: treenitud mudeli salvestamine failivormingusse (nt Pickle, PMML, ONNX), mida teenindusrakendus saab hõlpsasti laadida ja kasutada.
• Sõltuvuse haldamine: kõigi mudeli käitamiseks vajalike sõltuvuste (nt teegid, raamistikud) tuvastamine ja pakendamine. Seda saab saavutada selliste tööriistade abil nagu Pip, Conda või Docker.
• Konteineriseerimine: Docker-konteineri loomine, mis kapseldab mudeli, selle sõltuvused ja teenindusrakenduse (nt Flask, FastAPI). Konteineriseerimine tagab, et mudelit saab järjepidevalt juurutada erinevates keskkondades.

Näide: finantsasutus, mis arendab pettuste tuvastamise mudelit, võib pakendada mudeli ja selle sõltuvused Docker-konteinerisse. See tagab, et mudelit saab järjepidevalt juurutada nii kohapealsetes serverites kui ka pilveplatvormidel, olenemata aluseks olevast infrastruktuurist.

3. Mudeli valideerimine ja testimine (pärast treeningut)

Enne mudeli tootmisse juurutamist on oluline teha põhjalik valideerimine ja testimine, et tagada selle vastavus nõutud jõudluse ja kvaliteedistandarditele. See võib hõlmata:

• Ühiku testimine: mudeli ja selle teenindusrakenduse üksikute komponentide testimine, et tagada nende õige toimimine.
• Integratsioonitestimine: torujuhtme erinevate komponentide vastastikuse mõju testimine, et tagada nende sujuv koostöö.
• Koormustestimine: mudeli jõudluse testimine erinevates koormustingimustes, et tagada selle võime tulla toime oodatud liiklusmahuga.
• A/B testimine: mudeli erinevate versioonide juurutamine kasutajate alamhulgale ja nende jõudluse võrdlemine, et teha kindlaks, milline versioon toimib kõige paremini.

Näide: sõidujagamisettevõte võib kasutada A/B testimist kahe erineva mudeli jõudluse võrdlemiseks sõidunõudluse prognoosimiseks. Üks mudel võib põhineda traditsioonilistel statistilistel meetoditel, teine aga süvaõppe lähenemisviisil. Võrreldes mudelite jõudlust peamiste mõõdikute, nagu prognoosi täpsus ja kasutajate rahulolu, põhjal, saab ettevõte kindlaks teha, milline mudel on tõhusam.

4. Mudeli juurutamine

Siin juurutatakse pakitud mudel tootmiskeskkonda, kus seda saab kasutada ennustuste teenindamiseks. Juurutamisvõimalused hõlmavad:

• Pilvepõhine juurutamine: mudeli juurutamine pilveplatvormile, nagu AWS, Azure või Google Cloud. See pakub skaleeritavust, töökindlust ja kulutõhusust. Teenused nagu AWS SageMaker, Azure Machine Learning ja Google AI Platform pakuvad hallatavat keskkonda ML-mudelite juurutamiseks ja teenindamiseks.
• Kohapealne juurutamine: mudeli juurutamine kohapealsetesse serveritesse. See võib olla vajalik organisatsioonidele, kellel on ranged andmete privaatsuse või turvalisuse nõuded.
• Servapõhine juurutamine: mudeli juurutamine servaseadmetesse, nagu nutitelefonid, asjade interneti (IoT) seadmed või isesõitvad sõidukid. See võimaldab reaalajas järeldamist ilma andmeid pilve saatmata.

Näide: globaalne logistikaettevõte võib juurutada tarnete marsruutide optimeerimise mudeli pilveplatvormile. See võimaldab ettevõttel skaleerida mudelit tarnete kasvava mahuga toimetulemiseks ja tagada selle kättesaadavuse juhtidele kogu maailmas.

5. Mudeli jälgimine ja logimine

Kui mudel on juurutatud, on oluline selle jõudlust pidevalt jälgida ja selle käitumist logida. See hõlmab:

• Jõudluse jälgimine: peamiste mõõdikute, nagu prognoosi täpsus, latentsus ja läbilaskevõime, jälgimine, et tagada mudeli ootuspärane toimimine.
• Andmete triivi tuvastamine: sisendandmete jaotuse jälgimine, et tuvastada muutusi, mis võivad viidata mudeli jõudluse halvenemisele.
• Kontseptsiooni triivi tuvastamine: sisendfunktsioonide ja sihtmärgimuutuja vahelise seose jälgimine, et tuvastada muutusi, mis võivad viidata mudeli jõudluse halvenemisele.
• Logimine: kõigi mudeli ennustuste, sisendandmete ja vigade logimine silumise ja auditeerimise võimaldamiseks.

Näide: veebipõhine reklaamiplatvorm võib jälgida kliki-määra prognoosimise mudeli jõudlust. Jälgides selliseid mõõdikuid nagu prognoosi täpsus ja kliki-määrad, saab platvorm tuvastada, millal mudeli jõudlus halveneb, ja võtta parandusmeetmeid, näiteks mudeli ümberõpetamine või selle hüperparameetrite reguleerimine.

6. Mudeli ümberõpetamine ja versioonimine

ML-mudelid ei ole staatilised; nende jõudlus võib aja jooksul halveneda, kuna andmed, millel need treeniti, vananevad. Seetõttu on oluline mudeleid perioodiliselt uute andmetega uuesti treenida ja uuendatud versioone juurutada. See hõlmab:

• Automatiseeritud ümberõpetamine: automatiseeritud torujuhtmete seadistamine mudelite regulaarseks (nt iga päev, nädalas, kuus) või siis, kui teatavad jõudluse läviväärtused on ületatud, ümberõpetamiseks.
• Versioonimine: mudeli erinevate versioonide ja sellega seotud metaandmete jälgimine tagasipöördumiste ja auditeerimise võimaldamiseks.
• Mudeli register: mudeliregistri kasutamine kõigi mudeli versioonide ja nende seotud metaandmete salvestamiseks ja haldamiseks.

Näide: ilmateenistus võib oma mudeleid iga päev uuesti treenida uusimate ilmateadetega, et tagada oma prognooside võimalikult suur täpsus. Teenus säilitaks ka mudeli registri, et jälgida mudeli erinevaid versioone ja võimaldada tagasipöördumisi uue versiooniga seotud probleemide korral.

Tõhusa mudeli juurutamise torujuhtme loomine: parimad tavad

Tõhusa mudeli juurutamise torujuhtme loomiseks arvestage järgmiste parimate tavadega:

• Võtke omaks automatiseerimine: automatiseerige võimalikult palju torujuhtme samme, alates mudeli treenimisest ja valideerimisest kuni juurutamise ja jälgimiseni. See vähendab vigade ohtu, parandab tõhusust ja võimaldab kiiremat turule jõudmist.
• Rakendage versioonikontroll: kasutage versioonikontrollisüsteeme (nt Git), et jälgida muudatusi koodis, andmetes ja mudelites. See võimaldab koostööd, tagasipöördumisi ja auditeerimist.
• Kasutage infrastruktuuri koodina (IaC): hallake infrastruktuuri koodi abil (nt Terraform, CloudFormation), et tagada keskkondade järjepidev ja reprodutseeritav pakkumine.
• Võtke kasutusele CI/CD tavad: integreerige mudeli juurutamise torujuhe CI/CD-süsteemidega, et automatiseerida koostamise, testimise ja juurutamise protsess.
• Jälgige mudeli jõudlust: jälgige pidevalt mudeli jõudlust tootmises ja seadistage hoiatused, et tuvastada selliseid probleeme nagu andmetriiv või kontseptsioonitriiv.
• Rakendage turvalisuse parimad tavad: turvake torujuhe ja mudelid, rakendades juurdepääsukontrolli, krüptimist ja muid turvameetmeid.
• Dokumenteerige kõike: dokumenteerige kõiki torujuhtme aspekte, sealhulgas koodi, andmeid, mudeleid ja infrastruktuuri. See muudab torujuhtme mõistmise, hooldamise ja tõrkeotsingu lihtsamaks.
• Valige õiged tööriistad: valige tööriistad, mis sobivad teie vajadustele ja eelarvele. Mudelite juurutamise torujuhtmete loomiseks on saadaval palju avatud lähtekoodiga ja kommertstööriistu.

Tööriistad mudelite juurutamise torujuhtmete loomiseks

Mudelite juurutamise torujuhtmete loomiseks saab kasutada mitmeid tööriistu, sealhulgas:

• MLflow: avatud lähtekoodiga platvorm kogu ML-i elutsükli haldamiseks, sealhulgas katsete jälgimine, mudelite pakendamine ja juurutamine.
• Kubeflow: avatud lähtekoodiga platvorm ML-töövoogude juurutamiseks ja haldamiseks Kuberneteses.
• Seldon Core: avatud lähtekoodiga platvorm ML-mudelite juurutamiseks ja haldamiseks Kuberneteses.
• AWS SageMaker: Amazon Web Services'i hallatav ML-teenus, mis pakub terviklikku tööriistade komplekti ML-mudelite loomiseks, treenimiseks ja juurutamiseks.
• Azure Machine Learning: Microsoft Azure'i hallatav ML-teenus, mis pakub koostööl põhinevat keskkonda ML-mudelite loomiseks, treenimiseks ja juurutamiseks.
• Google AI Platform: Google Cloud Platformi hallatav ML-teenus, mis pakub skaleeritavat ja usaldusväärset infrastruktuuri ML-mudelite loomiseks, treenimiseks ja juurutamiseks.
• TensorFlow Extended (TFX): otsast lõpuni platvorm tootmises olevate ML-torujuhtmete juurutamiseks TensorFlow'i abil.

MLOpsi tegevuses reaalsed näited

Siin on mõned reaalsed näited sellest, kuidas MLOpsi kasutatakse erinevates tööstusharudes:

• Tervishoid: patsientide uuesti haiglasse vastuvõtmise määra ennustamine hoolduskoordinatsiooni parandamiseks ja kulude vähendamiseks. Näiteks kasutavad haiglad Ühendkuningriigis ML-i, et prognoosida, millised patsiendid on suure uuesti haiglasse vastuvõtmise riskiga, ja pakkuda neile täiendavat tuge.
• Finants: petturlike tehingute tuvastamine klientide kaitsmiseks ja finantskahjude vältimiseks. Pangad üle maailma kasutavad keerukaid pettuste tuvastamise mudeleid, mida MLOpsi torujuhtmete kaudu pidevalt uuendatakse ja täiustatakse.
• Jaemüük: tootesoovituste isikupärastamine müügi suurendamiseks ja klientide rahulolu parandamiseks. E-kaubanduse hiiglased nagu Amazon ja Alibaba tuginevad suurel määral MLOpsile, et tagada nende soovitussüsteemide täpsus ja ajakohasus.
• Tootmine: tootmisprotsesside optimeerimine tõhususe parandamiseks ja jäätmete vähendamiseks. Tehased Saksamaal kasutavad ML-i seadmete rikete prognoosimiseks ja hooldusgraafikute optimeerimiseks.
• Transport: tarnete marsruutide optimeerimine kütusekulu vähendamiseks ja tarneaegade parandamiseks. Logistikaettevõtted nagu FedEx ja UPS kasutavad MLOpsi oma marsruudiplaneerimismudelite haldamiseks ja optimeerimiseks.

MLOpsi tulevik

MLOps on kiiresti arenev valdkond ja selle tulevik on helge. Kuna ML muutub laialdasemaks, kasvab ka vajadus vastupidavate ja skaleeritavate MLOpsi lahenduste järele. Mõned peamised suundumused, mida jälgida, hõlmavad:

• Automatiseeritud funktsioonide projekteerimine: uute funktsioonide loomise protsessi automatiseerimine toorandmetest.
• Seletatav AI (XAI): mudelite arendamine, mida on lihtsam mõista ja tõlgendada.
• Föderatiivne õpe: mudelite treenimine detsentraliseeritud andmetel ilma andmeid jagamata.
• Serva MLOps: ML-mudelite juurutamine ja haldamine servaseadmetes.
• AI-põhine MLOps: AI kasutamine MLOpsi protsessi erinevate aspektide automatiseerimiseks ja parendamiseks.

Järeldus

Mudelite juurutamise torujuhtmed on MLOpsi kriitiline komponent, mis võimaldab organisatsioonidel ML-mudeleid tõhusalt juurutada, jälgida ja hallata. Automatiseerimist omaks võttes, parimaid tavasid rakendades ja õigeid tööriistu valides saavad ettevõtted luua vastupidavaid ja skaleeritavaid torujuhtmeid, mis pakuvad märkimisväärset äriväärtust. Kuna MLOps areneb edasi, mängib see üha olulisemat rolli organisatsioonidele AI-i võimsuse kasutamisel ülemaailmse edu saavutamiseks. Peamine on alustada väikeselt, korrata sageli ja pidevalt täiustada oma MLOpsi tavasid, et vastata teie ettevõtte arenevatele vajadustele ja tehisintellekti pidevalt muutuvale maastikule.