MLOps: Modelio diegimo konvejerių įvaldymas globaliai sėkmei

Šiuolaikiniame duomenimis paremtame pasaulyje mašininio mokymosi (MM) modeliai vis labiau tampa neatsiejama verslo operacijų dalimi įvairiose pramonės šakose ir regionuose. Tačiau modelio kūrimas ir mokymas yra tik pirmas žingsnis. Kad būtų realizuota tikroji MM vertė, organizacijos turi efektyviai diegti, stebėti ir valdyti šiuos modelius gamyboje. Čia atsiranda MLOps (Mašininio mokymosi operacijos). MLOps yra praktikos, kuriomis siekiama automatizuoti ir supaprastinti MM gyvavimo ciklą, nuo modelio kūrimo iki diegimo ir stebėjimo, užtikrinant patikimus ir mastelio keitimo galimybes turinčius DI sprendimus. Šis išsamus gidas giliau nagrinės esminį MLOps aspektą: Modelio diegimo konvejerius.

Kas yra modelio diegimo konvejeriai?

Modelio diegimo konvejeris yra automatizuotas darbo srautas, kuris paima apmokytą MM modelį ir diegia jį į gamybos aplinką, kurioje jis gali būti naudojamas prognozėms ar išvadoms daryti. Šie konvejeriai yra labai svarbūs norint užtikrinti, kad modeliai būtų diegiami greitai, patikimai ir nuosekliai. Jie apima tarpusavyje susijusių žingsnių seką, dažnai automatizuotą taikant nuolatinės integracijos ir nuolatinio pristatymo (CI/CD) principus.

Galvokite apie tai kaip apie surinkimo liniją savo MM modeliams. Užuot gaminus fizinius produktus, ši surinkimo linija paruošia jūsų modelį naudojimui realioje aplinkoje. Kiekvienas žingsnis konvejeryje suteikia vertę, užtikrindamas, kad modelis būtų paruoštas veikti optimaliai ir patikimai.

Kodėl modelio diegimo konvejeriai yra svarbūs?

Įgyvendinant patikimus modelio diegimo konvejerius, gaunama keletas pagrindinių privalumų:

• Greitesnis laikas pateikti į rinką: Diegimo proceso automatizavimas žymiai sumažina laiką, reikalingą modeliams įdiegti į gamybą, leisdamas įmonėms greitai reaguoti į besikeičiančias rinkos sąlygas ir įgyti konkurencinį pranašumą.
• Pagerintas modelio patikimumas: Standartizuoti konvejeriai užtikrina nuoseklų modelių diegimą, mažindami klaidų riziką ir didindami jų patikimumą gamyboje.
• Padidintas mastelio keitimas: Automatizuoti konvejeriai palengvina modelių mastelio keitimą, kad būtų galima apdoroti didėjantį darbo krūvį ir duomenų kiekius, užtikrinant, kad jie atitiktų augančio verslo poreikius.
• Sumažintos veiklos sąnaudos: Automatizavimas sumažina rankinio įsikišimo poreikį, mažina veiklos sąnaudas ir atlaisvina duomenų mokslininkus, kad jie galėtų sutelkti dėmesį į strategiškai svarbesnes užduotis.
• Geresnis modelio valdymas: Konvejeriai užtikrina versijų kontrolę, audito žurnalus ir saugumo politikas, pagerindami modelio valdymą ir atitiktį.
• Supaprastintas atšaukimas: Kilus problemoms po diegimo, automatizuoti konvejeriai leidžia greitai ir lengvai grįžti prie ankstesnių modelio versijų.

Pagrindiniai modelio diegimo konvejerio komponentai

Pagrindiniai modelio diegimo konvejerio komponentai yra šie:

1. Modelio mokymas ir patvirtinimas

Čia MM modelis kuriamas, mokomas ir patvirtinamas naudojant istorinius duomenis. Procesas apima:

• Duomenų paruošimas: Duomenų valymas, transformavimas ir paruošimas mokymui. Tai gali apimti požymių inžineriją, trūkstamų verčių tvarkymą ir skaitmeninių požymių mastelio keitimą.
• Modelio pasirinkimas: Tinkamo MM algoritmo pasirinkimas, atsižvelgiant į nagrinėjamą problemą ir duomenų charakteristikas.
• Modelio mokymas: Modelio mokymas naudojant paruoštus duomenis ir jo hiperparametrų derinimą, siekiant optimizuoti jo veikimą.
• Modelio patvirtinimas: Modelio veikimo įvertinimas atskirame patvirtinimo duomenų rinkinyje, siekiant užtikrinti, kad jis gerai apibendrina nematytus duomenis. Dažniausiai naudojami rodikliai yra tikslumas, tikslumas, atšaukimas, F1 balas ir AUC (plotas po kreive).

Pavyzdys: Globali el. prekybos įmonė gali apmokyti rekomendacijų variklį, kuris pasiūlys vartotojams produktus pagal jų ankstesnę pirkimo istoriją ir naršymo elgesį. Duomenų paruošimo etapas apimtų vartotojo duomenų valymą ir transformavimą iš įvairių šaltinių, tokių kaip svetainių žurnalai, operacijų duomenų bazės ir rinkodaros kampanijos. Modelio patvirtinimo etapas užtikrintų, kad rekomendacijos būtų aktualios ir tikslios skirtingiems vartotojų segmentams įvairiose šalyse.

2. Modelio pakavimas

Kai modelis apmokytas ir patvirtintas, jį reikia supakuoti į formatą, kurį būtų galima lengvai įdiegti ir aptarnauti. Tai paprastai apima:

• Serializavimas: Apmokyto modelio išsaugojimas į failo formatą (pvz., Pickle, PMML, ONNX) kurį būtų galima lengvai įkelti ir naudoti aptarnavimo programoje.
• Priklausomybių valdymas: Visų būtinų priklausomybių (pvz., bibliotekų, karkasų), reikalingų modelio veikimui, nustatymas ir supakavimas. Tai galima pasiekti naudojant įrankius, tokius kaip Pip, Conda arba Docker.
• Konteinerizavimas: Docker konteinerio sukūrimas, kuris apima modelį, jo priklausomybes ir aptarnavimo programą (pvz., Flask, FastAPI). Konteinerizavimas užtikrina, kad modelis būtų nuosekliai diegiamas įvairiose aplinkose.

Pavyzdys: Finansų įstaiga, kurianti sukčiavimo aptikimo modelį, gali supakuoti modelį ir jo priklausomybes į „Docker“ konteinerį. Tai užtikrina, kad modelis gali būti nuosekliai diegiamas tiek vietiniuose serveriuose, tiek debesų platformose, nepriklausomai nuo pagrindinės infrastruktūros.

3. Modelio patvirtinimas ir testavimas (po mokymo)

Prieš diegiant modelį į gamybą, labai svarbu atlikti kruopštų patvirtinimą ir testavimą, siekiant užtikrinti, kad jis atitiktų reikiamus veikimo ir kokybės standartus. Tai gali apimti:

• Vienetų testavimas: Atskirų modelio komponentų ir jo aptarnavimo programos testavimas, siekiant užtikrinti, kad jie veiktų tinkamai.
• Integracijos testavimas: Sąveikos tarp skirtingų konvejerio komponentų testavimas, siekiant užtikrinti, kad jie veiktų kartu sklandžiai.
• Apkrovos testavimas: Modelio veikimo testavimas esant skirtingoms apkrovos sąlygoms, siekiant užtikrinti, kad jis gali apdoroti numatomą srauto apimtį.
• A/B testavimas: Įvairių modelio versijų diegimas daliai vartotojų ir jų veikimo palyginimas, siekiant nustatyti, kuri versija veikia geriausiai.

Pavyzdys: Pavėžėjimo paslaugų įmonė gali naudoti A/B testavimą, kad palygintų dviejų skirtingų modelių, skirtų kelionės paklausos prognozavimui, veikimą. Vienas modelis gali būti pagrįstas tradiciniais statistiniais metodais, o kitas – giliojo mokymosi metodu. Palygindama modelių veikimą pagal pagrindinius rodiklius, tokius kaip prognozavimo tikslumas ir vartotojų pasitenkinimas, įmonė gali nustatyti, kuris modelis yra efektyvesnis.

4. Modelio diegimas

Čia supakuotas modelis yra diegiamas į gamybos aplinką, kurioje jis gali būti naudojamas prognozėms. Diegimo parinktys apima:

• Debesų diegimas: Modelio diegimas į debesų platformą, tokią kaip AWS, Azure ar Google Cloud. Tai užtikrina mastelio keitimą, patikimumą ir ekonomiškumą. Paslaugos, tokios kaip AWS SageMaker, Azure Machine Learning ir Google AI Platform, teikia valdomas aplinkas MM modelių diegimui ir aptarnavimui.
• Vietinis diegimas: Modelio diegimas vietiniuose serveriuose. Tai gali būti reikalinga organizacijoms, turinčioms griežtus duomenų privatumo ar saugumo reikalavimus.
• Kraštinis diegimas: Modelio diegimas kraštiniuose įrenginiuose, tokiuose kaip išmanieji telefonai, daiktų interneto įrenginiai ar autonominės transporto priemonės. Tai leidžia atlikti realaus laiko išvadas, nereikalaujant siųsti duomenų į debesį.

Pavyzdys: Pasaulinė logistikos įmonė gali diegti maršrutų optimizavimo modelį į debesų platformą. Tai leidžia įmonei keisti modelio mastelį, kad būtų galima apdoroti didėjantį pristatymų kiekį ir užtikrinti, kad jis būtų prieinamas vairuotojams visame pasaulyje.

5. Modelio stebėjimas ir registravimas

Kai modelis yra įdiegtas, labai svarbu nuolat stebėti jo veikimą ir registruoti jo elgesį. Tai apima:

• Veikimo stebėjimas: Pagrindinių rodiklių, tokių kaip prognozavimo tikslumas, vėlavimas ir pralaidumas, stebėjimas, siekiant užtikrinti, kad modelis veiktų taip, kaip tikimasi.
• Duomenų dreifo aptikimas: Įvesties duomenų pasiskirstymo stebėjimas, siekiant aptikti pokyčius, kurie gali rodyti modelio veikimo pablogėjimą.
• Koncepto dreifo aptikimas: Ryšio tarp įvesties požymių ir tikslinio kintamojo stebėjimas, siekiant aptikti pokyčius, kurie gali rodyti modelio veikimo pablogėjimą.
• Registravimas: Visų modelio prognozių, įvesties duomenų ir klaidų registravimas, siekiant leisti derinimą ir auditą.

Pavyzdys: Internetinės reklamos platforma gali stebėti modelio, skirto paspaudimų rodikliams prognozuoti, veikimą. Stebėdama tokius rodiklius kaip prognozavimo tikslumas ir paspaudimų rodikliai, platforma gali aptikti, kada modelio veikimas blogėja, ir imtis korekcinių veiksmų, tokių kaip modelio permokymas arba jo hiperparametrų koregavimas.

6. Modelio permokymas ir versijavimas

MM modeliai nėra statiški; jų veikimas laikui bėgant gali pablogėti, nes duomenys, kuriais jie buvo apmokyti, tampa pasenę. Todėl labai svarbu periodiškai permokyti modelius su naujais duomenimis ir diegti atnaujintas versijas. Tai apima:

• Automatizuotas permokymas: Automatizuotų konvejerių nustatymas, siekiant reguliariai (pvz., kasdien, kas savaitę, kas mėnesį) arba pažeidus tam tikras veikimo ribas, permokyti modelius.
• Versijavimas: Skirtingų modelio versijų ir su jomis susijusių metaduomenų stebėjimas, siekiant leisti atšaukimus ir auditą.
• Modelio registras: Modelio registro naudojimas visoms modelio versijoms ir su jomis susijusiems metaduomenims saugoti ir valdyti.

Pavyzdys: Orai prognozavimo tarnyba gali kasdien permokyti savo modelius su naujausiais orų duomenimis, siekdama užtikrinti, kad jos prognozės būtų kuo tikslesnės. Tarnybos taip pat palaikytų modelio registrą, kad būtų galima sekti skirtingas modelio versijas ir leisti atšaukimus, jei kiltų problemų su nauja versija.

Efektyvaus modelio diegimo konvejerio kūrimas: geriausios praktikos

Norėdami sukurti efektyvų modelio diegimo konvejerį, apsvarstykite šias geriausias praktikas:

• Pasirinkite automatizavimą: Automatizuokite kuo daugiau konvejerio žingsnių, nuo modelio mokymo ir patvirtinimo iki diegimo ir stebėjimo. Tai sumažina klaidų riziką, pagerina efektyvumą ir leidžia greičiau pateikti į rinką.
• Įdiekite versijų kontrolę: Naudokite versijų kontrolės sistemas (pvz., Git), kad stebėtumėte kodo, duomenų ir modelių pakeitimus. Tai leidžia bendradarbiauti, atšaukti ir atlikti auditą.
• Naudokite infrastruktūrą kaip kodą (IaC): Valdykite infrastruktūrą naudodami kodą (pvz., Terraform, CloudFormation), kad užtikrintumėte, jog aplinkos būtų nuosekliai ir atkuriamai teikiamos.
• Pritaikykite CI/CD praktikas: Integruokite modelio diegimo konvejerį su CI/CD sistemomis, kad automatizuotumėte kūrimo, testavimo ir diegimo procesą.
• Stebėkite modelio veikimą: Nuolat stebėkite modelio veikimą gamyboje ir nustatykite įspėjimus, kad aptiktumėte problemas, tokias kaip duomenų dreifas ar koncepto dreifas.
• Įdiekite geriausias saugumo praktikas: Apsaugokite konvejerį ir modelius įdiegdami prieigos kontrolę, šifravimą ir kitas saugumo priemones.
• Dokumentuokite viską: Dokumentuokite visus konvejerio aspektus, įskaitant kodą, duomenis, modelius ir infrastruktūrą. Tai palengvina konvejerio supratimą, priežiūrą ir trikčių šalinimą.
• Pasirinkite tinkamus įrankius: Pasirinkite įrankius, kurie atitinka jūsų poreikius ir biudžetą. Yra daug atvirojo kodo ir komercinių įrankių, skirtų modelio diegimo konvejeriams kurti.

Įrankiai modelio diegimo konvejeriams kurti

Keletas įrankių, kuriuos galima naudoti modelio diegimo konvejeriams kurti, yra šie:

• MLflow: Atvirojo kodo platforma, skirta visam MM gyvavimo ciklui valdyti, įskaitant eksperimentų sekimą, modelio pakavimą ir diegimą.
• Kubeflow: Atvirojo kodo platforma, skirta MM darbo srautams diegti ir valdyti „Kubernetes“ aplinkoje.
• Seldon Core: Atvirojo kodo platforma, skirta MM modeliams diegti ir valdyti „Kubernetes“ aplinkoje.
• AWS SageMaker: Valdoma MM paslauga iš „Amazon Web Services“, teikianti visą įrankių rinkinį MM modelių kūrimui, mokymui ir diegimui.
• Azure Machine Learning: Valdoma MM paslauga iš „Microsoft Azure“, teikianti bendradarbiavimo aplinką MM modelių kūrimui, mokymui ir diegimui.
• Google AI Platform: Valdoma MM paslauga iš „Google Cloud Platform“, teikianti mastelio keitimo ir patikimą infrastruktūrą MM modelių kūrimui, mokymui ir diegimui.
• TensorFlow Extended (TFX): Integruota platforma, skirta gamybos MM konvejeriams diegti naudojant „TensorFlow“.

Realaus pasaulio MLOps pavyzdžiai praktikoje

Štai keletas realaus pasaulio pavyzdžių, kaip MLOps naudojamas skirtingose pramonės šakose:

• Sveikatos apsauga: Pacientų pakartotinio priėmimo į ligoninę rodiklių prognozavimas siekiant pagerinti priežiūros koordinavimą ir sumažinti išlaidas. Pavyzdžiui, ligoninės JK naudoja MM, kad prognozuotų, kurie pacientai turi didelę pakartotinio priėmimo riziką, ir teiktų jiems papildomą pagalbą.
• Finansai: Apgaulingų operacijų aptikimas, siekiant apsaugoti klientus ir išvengti finansinių nuostolių. Bankai visame pasaulyje naudoja sudėtingus sukčiavimo aptikimo modelius, kurie nuolat atnaujinami ir tobulinami per MLOps konvejerius.
• Mažmeninė prekyba: Produkto rekomendacijų personalizavimas siekiant padidinti pardavimus ir pagerinti klientų pasitenkinimą. E-komercijos gigantai, tokie kaip „Amazon“ ir „Alibaba“, labai priklauso nuo MLOps, kad užtikrintų, jog jų rekomendacijų varikliai būtų tikslūs ir atnaujinti.
• Gamyba: Gamybos procesų optimizavimas siekiant pagerinti efektyvumą ir sumažinti atliekų kiekį. Gamyklos Vokietijoje naudoja MM, kad prognozuotų įrangos gedimus ir optimizuotų priežiūros grafikus.
• Transportas: Pristatymo maršrutų optimizavimas siekiant sumažinti degalų sąnaudas ir pagerinti pristatymo laiką. Logistikos įmonės, tokios kaip „FedEx“ ir „UPS“, naudoja MLOps, kad valdytų ir optimizuotų savo maršrutų planavimo modelius.

MLOps ateitis

MLOps yra sparčiai besivystanti sritis, ir jos ateitis šviesi. Kadangi MM tampa vis labiau paplitęs, patikimų ir mastelio keitimo galimybes turinčių MLOps sprendimų poreikis tik augs. Kai kurios pagrindinės stebimos tendencijos apima:

• Automatizuota požymių inžinerija: Procesų, skirtų naujų požymių kūrimui iš neapdorotų duomenų, automatizavimas.
• Paaiškinamasis DI (XAI): Modelių, kuriuos lengviau suprasti ir interpretuoti, kūrimas.
• Federacinis mokymasis: Modelių mokymas naudojant decentralizuotus duomenis, neplatinant pačių duomenų.
• Kraštinis MLOps: MM modelių diegimas ir valdymas kraštiniuose įrenginiuose.
• DI pagrindu veikiantis MLOps: DI naudojimas MLOps proceso aspektams automatizuoti ir tobulinti.

Išvada

Modelio diegimo konvejeriai yra kritiškai svarbus MLOps komponentas, leidžiantis organizacijoms efektyviai diegti, stebėti ir valdyti MM modelius. Pasirinkdamos automatizavimą, įgyvendindamos geriausias praktikas ir pasirinkdamos tinkamus įrankius, įmonės gali sukurti patikimus ir mastelio keitimo galimybes turinčius konvejerius, kurie suteikia didelę verslo vertę. Kadangi MLOps ir toliau vystosi, jis vaidins vis svarbesnį vaidmenį, leidžiantį organizacijoms panaudoti DI galią globaliai sėkmei. Svarbiausia yra pradėti nuo mažų žingsnių, dažnai kartoti ir nuolat tobulinti savo MLOps praktikas, kad atitiktų besikeičiančius verslo poreikius ir nuolat kintančią dirbtinio intelekto aplinką.