M

MLOG

Lietuvių

Sužinokite apie modelių versijavimą ir eksperimentų stebėjimą – esminę praktiką efektyviam mašininio mokymosi projektų valdymui.

Modelių versijavimas ir eksperimentų stebėjimas: išsamus vadovas

Sparčiai besivystančiame mašininio mokymosi (MM) pasaulyje modelių ir eksperimentų valdymas bei supratimas yra itin svarbūs sėkmei. Modelio versijavimas ir eksperimentų stebėjimas yra pagrindinės praktikos, leidžiančios atkurti, bendradarbiauti ir efektyviai iteruoti, o galiausiai – sukurti patikimesnius ir didesnį poveikį turinčius MM sprendimus. Šis išsamus vadovas išnagrinės šių gyvybiškai svarbių MM gyvavimo ciklo aspektų sąvokas, įrankius ir geriausią praktiką, pateikdamas įžvalgas tiek atskiriems praktikuojantiems asmenims, tiek dideliems įmonių kolektyvams.

Kas yra modelių versijavimas?

Modelių versijavimas – tai sistemingas skirtingų jūsų mašininio mokymosi modelių versijų įrašymas ir valdymas. Įsivaizduokite tai kaip kodo versijų valdymą (pvz., Git), bet pritaikytą modelio kūrimo metu sukurtiems artefaktams, įskaitant:

Versijuodami šiuos artefaktus, galite lengvai stebėti pakeitimus, atkurti ankstesnius rezultatus ir prireikus grįžti prie ankstesnių modelio versijų. Tai ypač svarbu bendradarbiavimo aplinkose, kai prie to paties projekto gali dirbti keli duomenų mokslininkai ir inžinieriai.

Kodėl svarbu modelių versijavimas?

Modelių versijavimas suteikia daugybę privalumų:

Geriausia modelių versijavimo praktika

Norėdami efektyviai įdiegti modelio versijavimą, apsvarstykite šias geriausias praktikas:

Kas yra eksperimentų stebėjimas?

Eksperimentų stebėjimas – tai sistemingas jūsų mašininio mokymosi eksperimentų detalių įrašymas ir valdymas. Tai apima informacijos apie:

Eksperimentų stebėjimas leidžia palyginti skirtingus eksperimentus, nustatyti geriausiai veikiančius modelius ir suprasti skirtingų hiperparametrų poveikį modelio veikimui. Tai būtina norint efektyviai derinti hiperparametrus ir nustatyti optimalią modelių konfigūraciją.

Kodėl svarbus eksperimentų stebėjimas?

Eksperimentų stebėjimas turi keletą pagrindinių privalumų:

Geriausia eksperimentų stebėjimo praktika

Norėdami įdiegti efektyvų eksperimentų stebėjimą, apsvarstykite šias geriausias praktikas:

Modelių versijavimo ir eksperimentų stebėjimo įrankiai

Yra keletas įrankių, kurie gali padėti įdiegti modelių versijavimą ir eksperimentų stebėjimą. Štai keletas populiarių variantų:

Geriausias įrankis jums priklausys nuo konkrečių poreikių ir reikalavimų. Apsvarstykite tokius veiksnius kaip jūsų komandos dydis, biudžetas, techninės žinios ir MM projektų sudėtingumas.

Pavyzdys: MLflow naudojimas eksperimentams stebėti

Štai pagrindinis pavyzdys, kaip naudoti MLflow eksperimentams stebėti Python:


import mlflow
import mlflow.sklearn
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Įkelkite Iris duomenų rinkinį
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Pradėkite MLflow run
with mlflow.start_run() as run:
    # Apibrėžkite hiperparametrus
    C = 1.0
    solver = 'liblinear'

    # Prisijunkite prie hiperparametrų
    mlflow.log_param("C", C)
    mlflow.log_param("solver", solver)

    # Apmokykite modelį
    model = LogisticRegression(C=C, solver=solver)
    model.fit(X_train, y_train)

    # Padarykite prognozes
    y_pred = model.predict(X_test)

    # Apskaičiuokite tikslumą
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

    # Prisijunkite prie metrikos
    mlflow.log_metric("accuracy", accuracy)

    # Prisijunkite prie modelio
    mlflow.sklearn.log_model(model, "model")

    print(f"Accuracy: {accuracy}")

Šis kodo fragmentas parodo, kaip užregistruoti hiperparametrus, metrikas ir apmokytą modelį naudojant MLflow. Tada galite naudoti MLflow UI, kad galėtumėte stebėti ir lyginti skirtingus paleidimus.

Modelių versijavimo ir eksperimentų stebėjimo integravimas

Efektyviausias požiūris yra integruoti modelių versijavimą ir eksperimentų stebėjimą į darnią darbo eigą. Tai reiškia, kad eksperimentiniai paleidimai siejami su konkrečiomis modelio versijomis. Kai mokote modelį eksperimento metu, gaunamas modelis turėtų būti automatiškai versijuojamas ir susietas su eksperimento paleidimu, kuris jį sukūrė.

Ši integracija suteikia keletą privalumų:

Dauguma šiuolaikinių MLOps platformų turi įtaisytą modelių versijavimo ir eksperimentų stebėjimo integravimo palaikymą. Pavyzdžiui, „MLflow“ galite užregistruoti modelį po eksperimento paleidimo, susiedami modelį su paleidimu. Panašiai „Weights & Biases“ modeliai automatiškai siejami su eksperimentiniais paleidimais, kurie juos generavo.

Modelių registras: centrinis modelių valdymo centras

Modelio registras yra centralizuota saugykla jūsų mašininio mokymosi modeliams saugoti ir valdyti. Tai suteikia vieną tiesos šaltinį visiems jūsų modeliams, todėl lengviau sekti jų versijas, diegimą ir našumą.

Pagrindinės modelio registro funkcijos apima:

Populiarūs modelių registrai yra MLflow Model Registry, AWS SageMaker Model Registry ir Azure Machine Learning Model Registry.

Išplėstinės modelių versijavimo ir eksperimentų stebėjimo temos

Gavę tvirtą modelių versijavimo ir eksperimentų stebėjimo pagrindą, galite tyrinėti išplėstines temas, pvz.:

Realaus pasaulio modelių versijavimo ir eksperimentų stebėjimo pavyzdžiai

Štai keletas pavyzdžių, kaip modelių versijavimas ir eksperimentų stebėjimas naudojami realiose programose:

Modelių versijavimo ir eksperimentų stebėjimo ateitis

Modelių versijavimas ir eksperimentų stebėjimas yra sparčiai besivystančios sritys, kurias skatina vis didesnis mašininio mokymosi įsisavinimas ir didėjantis MM projektų sudėtingumas. Kai kurios pagrindinės tendencijos, į kurias reikia atkreipti dėmesį, yra:

Išvada

Modelių versijavimas ir eksperimentų stebėjimas yra esminė praktika, skirta efektyviai valdyti mašininio mokymosi projektus. Sistemingai įrašydami ir valdydami modelius bei eksperimentus, galite užtikrinti atkuriamumą, pagerinti bendradarbiavimą ir paspartinti aukštos kokybės MM sprendimų kūrimą. Nesvarbu, ar esate atskiras duomenų mokslininkas, ar didelės įmonės komandos dalis, šių praktikų taikymas žymiai pagerins jūsų mašininio mokymosi pastangų efektyvumą ir poveikį. Priglobkite šiame vadove aprašytus principus, ištirkite turimus įrankius ir pritaikykite juos pagal savo konkrečius poreikius, kad išnaudotumėte visą savo mašininio mokymosi iniciatyvų potencialą.