Bendrosios savybių saugyklos: ML inžinerijos tipų saugumo didinimas

Mašininio mokymosi (ML) modelių plitimas gamybinėse aplinkose įvairiose pramonės šakose visame pasaulyje pabrėžė esminį poreikį taikyti tvirtas ir patikimas ML inžinerijos praktikas. Kadangi ML sistemos tampa sudėtingesnės ir integruojamos į pagrindinius verslo procesus, tampa ypač svarbu užtikrinti mokymui ir išvadų darymui naudojamų duomenų kokybę, nuoseklumą ir vientisumą. Vienas iš pagrindinių iššūkių yra savybių – įvesties kintamųjų, iš kurių mokosi ML modeliai – valdymas. Būtent čia savybių saugyklos koncepcija tampa gyvybiškai svarbiu šiuolaikinio MLOps (mašininio mokymosi operacijų) konvejerio komponentu. Tačiau reikšminga pažanga šioje srityje yra bendrųjų savybių saugyklų, kurios pabrėžia tipų saugumą, pritaikymas – tai koncepcija, pasiskolinta iš programinės įrangos inžinerijos, siekiant įnešti naują griežtumo lygį į ML kūrimą.

Besikeičiantis ML duomenų valdymo kraštovaizdis

Tradiciškai ML kūrimas dažnai apėmė individualizuotus duomenų vamzdynus ir ad-hoc savybių inžineriją. Nors šis metodas yra veiksmingas tyrimams ir eksperimentams, pereinant prie gamybos kyla problemų dėl mastelio keitimo ir nuoseklumo palaikymo. Duomenų rinkiniai gali būti skirtingai apdorojami mokymui ir išvadų darymui, o tai lemia subtilų, bet žalingą duomenų poslinkį ir modelio našumo prastėjimą. Šis „mokymo-pateikimo neatitikimas“ yra gerai žinoma problema, galinti pakenkti ML sistemų patikimumui.

Savybių saugykla siekia išspręsti šią problemą, suteikdama centralizuotą, versijuojamą kuruojamų savybių saugyklą. Ji veikia kaip tiltas tarp duomenų inžinerijos ir ML modelių kūrimo, siūlydama:

• Savybių atradimas ir pakartotinis naudojimas: Leidžia duomenų mokslininkams lengvai rasti ir naudoti esamas savybes, mažinant perteklinį darbą ir skatinant nuoseklumą.
• Savybių versijavimas: Leidžia stebėti savybių pokyčius laikui bėgant, o tai yra labai svarbu derinant ir atkartojant modelio elgseną.
• Pateikimo galimybės: Suteikia mažos delsos prieigą prie savybių realaus laiko išvadų darymui ir paketų prieigą mokymui.
• Duomenų valdymas: Centralizuoja savybių apibrėžimus ir metaduomenis, gerinant supratimą ir atitiktį reikalavimams.

Nors šie privalumai yra dideli, dažnai nepastebimas esminis aspektas yra saugomų ir pateikiamų duomenų prigimtinis „tipas“. Tradicinėje programinės įrangos inžinerijoje tipų sistemos apsaugo nuo daugelio dažnų klaidų kompiliavimo arba vykdymo metu. Pavyzdžiui, bandymas pridėti eilutę prie sveikojo skaičiaus paprastai sukeltų klaidą, užkertant kelią netikėtam elgesiui. Tačiau istoriškai ML buvo atlaidesnis, dažnai veikiantis su amorfinėmis duomenų struktūromis, tokiomis kaip NumPy masyvai ar Pandas DataFrame, kur tipų neatitikimai gali tyliai plisti, sukeldami sunkiai diagnozuojamas klaidas.

Tipų saugumo įdiegimas savybių saugyklose

Tipų saugumo sąvoka savybių saugyklų kontekste reiškia praktiką, užtikrinančią, kad duomenys savybių saugykloje atitiktų iš anksto nustatytus tipus ir schemas per visą jų gyvavimo ciklą. Tai reiškia, kad mes ne tik apibrėžiame, kokios savybės egzistuoja, bet ir kokio tipo duomenis kiekviena savybė atspindi (pvz., sveikasis skaičius, slankiojo kablelio skaičius, eilutė, loginė reikšmė, laiko žyma, kategorinis, vektorius) ir galbūt jos numatomą diapazoną ar formatą.

Bendroji savybių saugykla šiame kontekste yra tokia, kurią galima konfigūruoti ir naudoti įvairiose programavimo kalbose ir ML sistemose, kartu tvirtai taikant tipų apribojimus, nepaisant pagrindinių įgyvendinimo detalių. Šis bendrumas yra labai svarbus siekiant skatinti platų pritaikymą ir sąveikumą.

Kodėl tipų saugumas yra labai svarbus ML?

Tipų saugumo nauda ML, ypač kai jis įgyvendinamas savybių saugykloje, yra daugialypė:

1. Mažiau klaidų ir trūkumų: Priverstinai taikant tipų apribojimus, daugelį su duomenimis susijusių klaidų galima aptikti ankstyvoje kūrimo ciklo stadijoje, dažnai duomenų įkėlimo ar gavimo procese, o ne modelio mokymo metu ar, dar blogiau, gamyboje. Pavyzdžiui, jei tikimasi, kad savybė bus skaitinis įvertinimas nuo 1 iki 5, bet sistema bando įkelti tekstinę eilutę, tipų saugumo sistema tai nedelsdama pažymėtų.
2. Geresnė duomenų kokybė: Tipų saugumas veikia kaip automatizuotas duomenų patvirtinimas. Jis užtikrina, kad duomenys atitiktų numatytus formatus ir apribojimus, o tai lemia aukštesnę bendrą duomenų kokybę. Tai ypač svarbu integruojant duomenis iš kelių, galbūt skirtingų, šaltinių.
3. Padidėjęs modelio patikimumas: Modeliai, apmokyti naudojant nuoseklių tipų ir formatų duomenis, yra labiau linkę patikimai veikti gamyboje. Netikėti duomenų tipai gali sukelti modelio klaidas, neteisingas prognozes ar net gedimus.
4. Geresnis bendradarbiavimas ir atrandamumas: Aiškiai apibrėžti savybių tipai ir schemos palengvina komandų supratimą ir bendradarbiavimą ML projektuose. Kai duomenų mokslininkas gauna savybę, jis tiksliai žino, kokio tipo duomenų tikėtis, o tai palengvina greitesnę ir tikslesnę integraciją į modelius.
5. Supaprastintas derinimas: Iškilus problemoms, tipų saugumo sistema pateikia aiškius klaidų pranešimus, nurodančius tipų neatitikimus, ir tai žymiai pagreitina derinimo procesą. Užuot spėlioję, kodėl modelis pateikia beprasmius rezultatus, inžinieriai gali greitai nustatyti su duomenimis susijusias anomalijas.
6. Pažangių funkcijų palengvinimas: Tokios koncepcijos kaip savybių patvirtinimas, schemų evoliucija ir net automatinis savybių transformavimas tampa lengviau valdomos, kai veikia stipri tipų sistema.

Tipų saugumo įgyvendinimas bendrosiose savybių saugyklose

Norint pasiekti tipų saugumą bendrojoje savybių saugykloje, reikia daugialypio požiūrio, dažnai pasitelkiant modernias programavimo kalbų funkcijas ir patikimas duomenų patvirtinimo sistemas.

1. Schemos apibrėžimas ir priverstinis taikymas

Tipų saugumo pagrindas yra gerai apibrėžta kiekvienos savybės schema. Šioje schemoje turėtų būti nurodyta:

• Duomenų tipas: Pagrindinis duomenų tipas (pvz., INT64, FLOAT64, STRING, BOOLEAN, TIMESTAMP, VECTOR).
• Gali būti nulinės reikšmės (Nullable): Ar savybė gali turėti trūkstamų verčių.
• Apribojimai: Papildomos taisyklės, pvz., minimalios/maksimalios skaitinių savybių vertės, leidžiami šablonai eilutėms (pvz., naudojant reguliarias išraiškas) ar numatytas vektorių ilgis.
• Semantika: Nors tai nėra griežtai „tipas“, aprašomieji metaduomenys apie tai, ką savybė reiškia (pvz., „kliento amžius metais“, „produkto kaina USD“, „vartotojo sąveikų skaičius“), yra labai svarbūs supratimui.

Savybių saugyklos duomenų įkėlimo vamzdynai privalo griežtai taikyti šiuos schemų apibrėžimus. Pridedant naujus duomenis, jie turėtų būti patvirtinti pagal apibrėžtą schemą. Bet kokie duomenys, pažeidžiantys šias taisykles, turėtų būti atmesti, pažymėti arba tvarkomi pagal iš anksto nustatytas politikas (pvz., karantinas, registravimas ir įspėjimas).

2. Modernių programavimo kalbų funkcijų panaudojimas

Tokios kalbos kaip Python, kurios yra plačiai paplitusios ML srityje, žymiai pagerino savo tipo užuominų galimybes. Bendrosios savybių saugyklos gali integruotis su šiomis funkcijomis:

• Python tipo užuominos: Savybės gali būti apibrėžtos naudojant Python tipo užuominas (pvz., int, float, str, bool, datetime, List[float] vektoriams). Savybių saugyklos kliento biblioteka gali naudoti šias užuominas duomenims patvirtinti įkėlimo ir gavimo metu. Bibliotekos, tokios kaip Pydantic, tapo labai svarbios apibrėžiant ir patvirtinant sudėtingas duomenų struktūras su išsamia tipo informacija.
• Serializavimo formatai: Naudojant serializavimo formatus, kurie iš prigimties palaiko tipo informaciją, tokius kaip Apache Arrow ar Protocol Buffers, galima dar labiau pagerinti tipų saugumą. Šie formatai yra efektyvūs ir aiškiai apibrėžia duomenų tipus, palengvindami suderinamumą tarp skirtingų kalbų.

3. Duomenų patvirtinimo sistemos

Integravus specializuotas duomenų patvirtinimo bibliotekas, galima taikyti sudėtingesnį požiūrį į schemos priverstinį taikymą ir apribojimų tikrinimą:

• Pandera: Python biblioteka, skirta duomenų patvirtinimui, kuri palengvina tvirtų duomenų rėmų (dataframe) su schemų apibrėžimais kūrimą. Savybių saugyklos įkėlimo procesai gali naudoti Pandera, kad patvirtintų gaunamus Pandas DataFrame prieš juos išsaugant.
• Great Expectations: Galingas įrankis duomenų patvirtinimui, dokumentavimui ir profiliavimui. Jis gali būti naudojamas apibrėžti „lūkesčius“ apie duomenis savybių saugykloje, ir šie lūkesčiai gali būti tikrinami periodiškai arba įkėlimo metu.
• Apache Spark (dideliems duomenų kiekiams apdoroti): Jei savybių saugykla remiasi paskirstyto apdorojimo sistemomis, tokiomis kaip Spark, galima pasinaudoti Spark SQL stipriu tipizavimu ir schemų išvedimo galimybėmis.

4. Nuoseklus duomenų atvaizdavimas

Be pagrindinių tipų, svarbu užtikrinti nuoseklų atvaizdavimą. Pavyzdžiui:

• Laiko žymos: Visos laiko žymos turėtų būti saugomos nuoseklioje laiko juostoje (pvz., UTC), kad būtų išvengta dviprasmybių.
• Kategoriniai duomenys: Kategorinėms savybėms geriau naudoti išvardijimą arba iš anksto nustatytą leistinų verčių rinkinį, o ne savavališkas eilutes.
• Skaitinis tikslumas: Nustatant numatomą slankiojo kablelio skaičių tikslumą galima išvengti problemų, susijusių su slankiojo kablelio atvaizdavimo klaidomis.

5. Tipus atpažįstantis pateikimas

Tipų saugumo privalumai turėtų apimti ir savybių pateikimą. Kai ML modeliai prašo savybių išvadoms daryti, savybių saugykla turėtų grąžinti duomenis tipo požiūriu nuosekliai, atitinkančiai modelio lūkesčius. Jei modelis tikisi savybės kaip slankiojo kablelio skaičiaus, jis turėtų gauti slankiojo kablelio skaičių, o ne eilutės atvaizdą, kuriam gali prireikti rankinio analizavimo.

Iššūkiai ir svarstymai dėl bendrųjų savybių saugyklų

Nors nauda yra akivaizdi, diegiant bendrąsias savybių saugyklas su stipriu tipų saugumu kyla savų iššūkių:

a) Sąveikumas tarp kalbų ir sistemų

Tikrai bendroji savybių saugykla turi palaikyti įvairias programavimo kalbas (Python, Java, Scala, R) ir ML sistemas (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost). Tipų saugumo užtikrinimas taip, kad jis būtų vientisas šiose įvairiose aplinkose, reikalauja kruopštaus projektavimo, dažnai remiantis tarpiniais, nuo kalbos nepriklausomais duomenų formatais arba gerai apibrėžtomis API.

Pasaulinis pavyzdys: Tarptautinė finansų institucija gali turėti komandas Europoje, naudojančias Python ir PyTorch, o jų kolegos Šiaurės Amerikoje naudoja Java ir TensorFlow. Bendroji savybių saugykla su tipų saugumu leistų šioms komandoms sklandžiai prisidėti prie savybių kūrimo ir jas naudoti, užtikrinant, kad „kliento kredito balas“ visada būtų traktuojamas kaip nuoseklus skaitinis tipas, nepriklausomai nuo komandos pageidaujamos technologijų krūvos.

b) Sudėtingų duomenų tipų tvarkymas

Šiuolaikinis ML dažnai apima sudėtingus duomenų tipus, tokius kaip įterpiniai (didelės dimensijos vektoriai), vaizdai, teksto sekos ar grafų duomenys. Apibrėžti ir priverstinai taikyti tipus šiems duomenims gali būti sudėtingiau nei paprastiems primityvams. Pavyzdžiui, kas yra „tinkamas“ įterpinio vektorius? Svarbus jo matmenų skaičius, elementų tipai (dažniausiai slankiojo kablelio skaičiai) ir galbūt verčių diapazonai.

Pavyzdys: E-komercijos platforma gali naudoti vaizdų įterpinius produktų rekomendacijoms. Savybių saugykloje reikia apibrėžti „vektoriaus“ tipą su nurodyta dimensija (pvz., VECTOR(128)) ir užtikrinti, kad būtų įkeliami ir pateikiami tik tokios konkrečios dimensijos ir slankiojo kablelio tipo vektoriai.

c) Schemų evoliucija

ML sistemos ir duomenų šaltiniai vystosi. Savybės gali būti pridedamos, pašalinamos ar modifikuojamos. Tvirta, tipų saugumo savybių saugykla turi turėti strategiją, kaip valdyti schemų evoliuciją, nesugriaunant esamų modelių ar vamzdynų. Tai gali apimti schemų versijavimą, suderinamumo sluoksnių teikimą arba pasenusių savybių politikų įgyvendinimą.

Pavyzdys: Iš pradžių „vartotojo įsitraukimo balas“ gali būti paprastas sveikasis skaičius. Vėliau jis gali būti patobulintas, įtraukiant subtilesnius veiksnius, ir tapti slankiojo kablelio skaičiumi. Savybių saugykla turėtų valdyti šį perėjimą, galbūt leisdama senesniems modeliams toliau naudoti sveikojo skaičiaus versiją, o naujesniems modeliams pereiti prie slankiojo kablelio versijos.

d) Našumo pridėtinės išlaidos

Griežtas tipų tikrinimas ir duomenų patvirtinimas gali sukelti našumo pridėtinių išlaidų, ypač didelės spartos scenarijuose. Savybių saugyklų įgyvendinimai turi rasti pusiausvyrą tarp stipraus tipų saugumo ir priimtinos delsos bei pralaidumo tiek įkėlimui, tiek pateikimui.

Sprendimas: Optimizacijos, tokios kaip paketinis patvirtinimas, kompiliavimo laiko patikrinimai, kur įmanoma, ir efektyvūs serializavimo formatai gali sušvelninti šias problemas. Pavyzdžiui, pateikiant savybes mažos delsos išvadoms, iš anksto patvirtinti savybių vektoriai gali būti talpinami spartinančiojoje atmintyje.

e) Kultūrinis ir organizacinis pritaikymas

Naujų paradigmų, tokių kaip griežtas tipų saugumas, įvedimas reikalauja kultūrinio pokyčio. Duomenų mokslininkai ir inžinieriai, pripratę prie lankstesnių, dinamiškesnių metodų, iš pradžių gali priešintis suvokiamam standumui. Išsamūs mokymai, aiški dokumentacija ir apčiuopiamos naudos (mažiau klaidų, greitesnis derinimas) demonstravimas yra labai svarbūs pritaikymui.

Pasaulinis pavyzdys: Pasaulinė technologijų įmonė su įvairiomis inžinierių komandomis skirtinguose regionuose turi užtikrinti, kad mokymai apie tipų saugumą būtų kultūriškai jautrūs ir lengvai prieinami keliomis kalbomis arba su aiškiais, visuotinai suprantamais pavyzdžiais. Bendro tikslo – kurti patikimas ML sistemas – pabrėžimas gali padėti skatinti pritarimą.

Geriausios praktikos diegiant tipų saugumo bendrąsias savybių saugyklas

Siekiant maksimaliai išnaudoti tipų saugumo naudą savo ML operacijose, apsvarstykite šias geriausias praktikas:

• Pradėkite nuo aiškių apibrėžimų: Skirkite laiko aiškių, nedviprasmiškų savo savybių schemų apibrėžimui. Dokumentuokite не tik tipą, bet ir reikšmę bei numatomą verčių diapazoną.
• Automatizuokite patvirtinimą įkėlimo metu: Padarykite schemos patvirtinimą privalomu žingsniu savo savybių įkėlimo vamzdynuose. Schemos pažeidimus traktuokite kaip kritines klaidas.
• Naudokite tipo užuominas klientuose: Jei jūsų savybių saugykla teikia kliento bibliotekas, užtikrinkite, kad jos visiškai palaikytų ir išnaudotų konkrečiai kalbai būdingas tipo užuominas, kad suteiktų statinės analizės privalumų.
• Pasinaudokite duomenų patvirtinimo bibliotekomis: Integruokite įrankius, tokius kaip Pandera ar Great Expectations, į savo darbo eigas, kad atliktumėte sudėtingesnį patvirtinimą ir duomenų kokybės patikrinimus.
• Standartizuokite duomenų formatus: Kai tik įmanoma, naudokite standartizuotus, tipais praturtintus duomenų formatus, tokius kaip Apache Arrow, vidiniam atvaizdavimui ir duomenų mainams.
• Versijuokite savo schemas: Savybių schemas traktuokite kaip kodą, kuriam reikia versijavimo, lygiai taip pat kaip ir jūsų ML modeliams. Tai labai svarbu valdant pokyčius ir užtikrinant atkuriamumą.
• Nuolat stebėkite duomenų kokybę: Be įkėlimo, įdiekite nuolatinį savybių kokybės stebėjimą gamyboje. Tipų neatitikimai kartais gali atsirasti dėl problemų pirminiuose duomenų šaltiniuose.
• Mokykite savo komandas: Suteikite mokymus ir išteklius savo duomenų mokslininkams ir ML inžinieriams apie tipų saugumo svarbą ir kaip naudotis jūsų tipų saugumo savybių saugyklos funkcijomis.
• Pasirinkite bendrąją, išplečiamą platformą: Rinkitės savybių saugyklos sprendimus, kurie yra sukurti kaip bendrieji, leidžiantys integruoti su įvairiais duomenų šaltiniais, skaičiavimo varikliais ir ML sistemomis, ir kurie aiškiai palaiko tvirtą schemų ir tipų valdymą.

ML inžinerijos ateitis: patikimumas per bendrumą ir tipų saugumą

ML sistemoms bręstant ir tampant vis svarbesnėmis verslo operacijoms visame pasaulyje, inžinerinio griežtumo poreikis tik didės. Bendrosios savybių saugyklos, priimdamos ir priverstinai taikydamos tipų saugumą, yra reikšmingas žingsnis siekiant šio tikslo. Jos priartina ML kūrimą prie nusistovėjusių tradicinės programinės įrangos inžinerijos geriausių praktikų, suteikdamos nuspėjamumą, patikimumą ir prižiūrimumą sudėtingiems ML vamzdynams.

Sutelkdamos dėmesį į bendrąjį požiūrį, šios savybių saugyklos užtikrina pritaikomumą įvairioms technologijoms ir komandoms, skatindamos bendradarbiavimą ir mažindamos priklausomybę nuo vieno tiekėjo. Kartu su stipriu tipų saugumo akcentu, jos suteikia galingą mechanizmą, leidžiantį išvengti su duomenimis susijusių klaidų, gerinti duomenų kokybę ir galiausiai kurti patikimesnes ir tvirtesnes ML sistemas, kurias galima užtikrintai diegti pasauliniu mastu.

Investicija į tipų saugumo, bendrųjų savybių saugyklų kūrimą ir pritaikymą yra investicija į ilgalaikę jūsų ML iniciatyvų sėkmę ir mastelio keitimą. Tai yra pagrindinis elementas bet kuriai organizacijai, rimtai nusiteikusiai efektyviai ir atsakingai operacionalizuoti ML šiandieniniame, duomenimis pagrįstame pasaulyje.