Modeļu apkalpošana: galvenais ceļvedis reāllaika secinājumos

Dinamiskajā mašīnmācīšanās vidē modeļu ieviešana produkcijā reāllaika secinājumiem ir vissvarīgākā. Šis process, kas pazīstams kā modeļu apkalpošana, ietver apmācītu mašīnmācīšanās modeļu padarīšanu pieejamus kā pakalpojumus, kas var apstrādāt ienākošos pieprasījumus un atgriezt prognozes reāllaikā. Šis visaptverošais ceļvedis pēta modeļu apkalpošanas nianses, aptverot arhitektūras, ieviešanas stratēģijas, optimizācijas metodes un uzraudzības prakses, visu no globālas perspektīvas.

Kas ir modeļu apkalpošana?

Modeļu apkalpošana ir apmācītu mašīnmācīšanās modeļu ieviešanas process vidē, kur tie var saņemt ievades datus un sniegt prognozes reāllaikā. Tā pārvar plaisu starp modeļu izstrādi un reālo pielietojumu, ļaujot organizācijām izmantot savus mašīnmācīšanās ieguldījumus, lai veicinātu uzņēmējdarbības vērtību. Atšķirībā no pakešu apstrādes, kas periodiski apstrādā lielus datu apjomus, reāllaika secinājumi prasa ātru reakcijas laiku, lai apmierinātu tūlītējas lietotāju vai sistēmas vajadzības.

Modeļu apkalpošanas sistēmas galvenās sastāvdaļas:

• Modeļu repozitorijs: Centralizēta vieta modeļu versiju glabāšanai un pārvaldībai.
• Secinājumu serveris: Galvenā sastāvdaļa, kas ielādē modeļus, saņem pieprasījumus, veic secinājumus un atgriež prognozes.
• API vārteja: Ieejas punkts ārējiem klientiem, lai mijiedarbotos ar secinājumu serveri.
• Slodzes līdzsvarotājs: Izkliedē ienākošos pieprasījumus starp vairākām secinājumu servera instancēm mērogojamības un augstas pieejamības nodrošināšanai.
• Monitoringa sistēma: Seko līdzi veiktspējas rādītājiem, piemēram, latentumam, caurlaidspējai un kļūdu līmenim.

Modeļu apkalpošanas arhitektūras

Pareizas arhitektūras izvēle ir būtiska, lai izveidotu robustu un mērogojamu modeļu apkalpošanas sistēmu. Parasti tiek izmantoti vairāki arhitektūras modeļi, katram no tiem ir savi kompromisi.

1. REST API arhitektūra

Šī ir visizplatītākā un plaši pieņemtā arhitektūra. Secinājumu serveris atklāj REST API galapunktu, kuru klienti var izsaukt, izmantojot HTTP pieprasījumus. Dati parasti tiek serializēti JSON formātā.

Plusi:

• Vienkārši ieviest un saprast.
• Plaši atbalstīta dažādās programmēšanas valodās un ietvaros.
• Viegli integrējama ar esošajām sistēmām.

Mīnusi:

• Var būt mazāk efektīva lielām datu kravām HTTP virsizmaksas dēļ.
• Bezvalstiskā daba var prasīt papildu mehānismus pieprasījumu izsekošanai.

Piemērs: Finanšu iestāde izmanto REST API, lai apkalpotu krāpšanas atklāšanas modeli. Kad notiek jauns darījums, darījuma detaļas tiek nosūtītas uz API, kas atgriež prognozi, norādot krāpšanas varbūtību.

2. gRPC arhitektūra

gRPC ir augstas veiktspējas, atvērtā koda attālinātā procedūru izsaukuma (RPC) ietvars, ko izstrādājis Google. Tas izmanto Protocol Buffers datu serializācijai, kas ir efektīvāks nekā JSON. Tas arī izmanto HTTP/2 transportam, kas atbalsta tādas funkcijas kā multipleksēšana un straumēšana.

Plusi:

• Augsta veiktspēja binārās serializācijas un HTTP/2 dēļ.
• Atbalsta straumēšanu lielām datu kravām vai nepārtrauktām prognozēm.
• Stingri tipizētas saskarnes definīcijas, izmantojot Protocol Buffers.

Mīnusi:

• Sarežģītāk ieviest nekā REST API.
• Prasa, lai klients un serveris izmantotu gRPC.

Piemērs: Globāls loģistikas uzņēmums izmanto gRPC, lai apkalpotu maršruta optimizācijas modeli. Modelis saņem atrašanās vietas atjauninājumu straumi no piegādes transportlīdzekļiem un nepārtraukti nodrošina optimizētus maršrutus reāllaikā, uzlabojot efektivitāti un samazinot piegādes laiku.

3. Ziņojumu rindu arhitektūra

Šī arhitektūra izmanto ziņojumu rindu (piemēram, Kafka, RabbitMQ), lai atsaistītu klientu no secinājumu servera. Klients publicē ziņojumu rindā, un secinājumu serveris patērē ziņojumu, veic secinājumu un publicē prognozi citā rindā vai datu bāzē.

Plusi:

• Asinhrona apstrāde, kas ļauj klientiem turpināt darbu, negaidot atbildi.
• Mērogojama un noturīga, jo ziņojumus var buferizēt rindā.
• Atbalsta sarežģītu notikumu apstrādi un straumju apstrādi.

Mīnusi:

• Lielāks latentums salīdzinājumā ar REST vai gRPC.
• Nepieciešama ziņojumu rindu sistēmas iestatīšana un pārvaldība.

Piemērs: Starptautisks e-komercijas uzņēmums izmanto ziņojumu rindu, lai apkalpotu produktu ieteikumu modeli. Lietotāju pārlūkošanas aktivitāte tiek publicēta rindā, kas liek modelim ģenerēt personalizētus produktu ieteikumus. Pēc tam ieteikumi tiek parādīti lietotājam reāllaikā.

4. Bezservera arhitektūra

Bezservera skaitļošana ļauj palaist kodu, nenodrošinot vai nepārvaldot serverus. Modeļu apkalpošanas kontekstā jūs varat ieviest savu secinājumu serveri kā bezservera funkciju (piemēram, AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions). Tas piedāvā automātisku mērogošanu un maksu par lietošanu.

Plusi:

• Automātiska mērogošana un augsta pieejamība.
• Maksa par lietošanu, samazinot infrastruktūras izmaksas.
• Vienkāršota ieviešana un pārvaldība.

Mīnusi:

• Aukstie starti var radīt latentumu.
• Ierobežots izpildes laiks un atmiņas ierobežojumi.
• Piesaiste konkrētam piegādātājam.

Piemērs: Globāls ziņu apkopotājs izmanto bezservera funkcijas, lai apkalpotu sentimenta analīzes modeli. Katru reizi, kad tiek publicēts jauns raksts, funkcija analizē tekstu un nosaka sentimentu (pozitīvu, negatīvu vai neitrālu). Šī informācija tiek izmantota, lai kategorizētu un prioritizētu ziņu rakstus dažādiem lietotāju segmentiem.

Ieviešanas stratēģijas

Pareizas ieviešanas stratēģijas izvēle ir būtiska, lai nodrošinātu vienmērīgu un uzticamu modeļu apkalpošanas pieredzi.

1. Kanārijputniņa ieviešana

Kanārijputniņa ieviešana ietver jaunas modeļa versijas izlaišanu nelielai lietotāju apakškopai. Tas ļauj pārbaudīt jauno modeli produkcijas vidē, neietekmējot visus lietotājus. Ja jaunais modelis darbojas labi, varat to pakāpeniski ieviest lielākam lietotāju skaitam.

Plusi:

• Samazina risku ieviest kļūdas vai veiktspējas problēmas visiem lietotājiem.
• Ļauj salīdzināt jaunā modeļa veiktspēju ar veco modeli reālās pasaules apstākļos.

Mīnusi:

• Nepieciešama rūpīga uzraudzība, lai savlaicīgi atklātu problēmas.
• Var būt sarežģītāk ieviest nekā citas ieviešanas stratēģijas.

Piemērs: Globāls kopbraukšanas uzņēmums izmanto kanārijputniņa ieviešanu, lai testētu jaunu braukšanas maksas prognozēšanas modeli. Jaunais modelis sākotnēji tiek ieviests 5% lietotāju. Ja jaunais modelis precīzi prognozē cenas un negatīvi neietekmē lietotāju pieredzi, tas tiek pakāpeniski ieviests pārējiem lietotājiem.

2. Zilā/zaļā ieviešana

Zilā/zaļā ieviešana ietver divu identisku vidi uzturēšanu: zilo vidi ar pašreizējo modeļa versiju un zaļo vidi ar jauno modeļa versiju. Kad zaļā vide ir pārbaudīta un verificēta, datplūsma tiek pārslēgta no zilās vides uz zaļo vidi.

Plusi:

• Nodrošina tīru un vieglu atgriešanās mehānismu.
• Samazina dīkstāvi ieviešanas laikā.

Mīnusi:

• Nepieciešami divreiz vairāk infrastruktūras resursu.
• Var būt dārgāka nekā citas ieviešanas stratēģijas.

Piemērs: Starptautiska banku iestāde izmanto zilo/zaļo ieviešanas stratēģiju savam kredītriska novērtēšanas modelim. Pirms jaunā modeļa ieviešanas produkcijas vidē, viņi to rūpīgi pārbauda zaļajā vidē, izmantojot reālās pasaules datus. Kad tas ir apstiprināts, viņi pārslēdz datplūsmu uz zaļo vidi, nodrošinot netraucētu pāreju ar minimāliem pakalpojumu traucējumiem.

3. Ēnas ieviešana

Ēnas ieviešana ietver produkcijas datplūsmas nosūtīšanu gan vecajam, gan jaunajam modelim vienlaikus. Tomēr lietotājam tiek atgrieztas tikai vecā modeļa prognozes. Jaunā modeļa prognozes tiek reģistrētas un salīdzinātas ar vecā modeļa prognozēm.

Plusi:

• Ļauj novērtēt jaunā modeļa veiktspēju reālās pasaules apstākļos, neietekmējot lietotājus.
• Var izmantot, lai atklātu smalkas atšķirības modeļa uzvedībā.

Mīnusi:

• Nepieciešami pietiekami resursi, lai apstrādātu papildu datplūsmu.
• Var būt grūti analizēt reģistrētos datus.

Piemērs: Globāls meklētājdzinējs izmanto ēnas ieviešanu, lai testētu jaunu ranžēšanas algoritmu. Jaunais algoritms apstrādā visus meklēšanas vaicājumus paralēli esošajam algoritmam, bet lietotājam tiek parādīti tikai esošā algoritma rezultāti. Tas ļauj meklētājdzinējam novērtēt jaunā algoritma veiktspēju un identificēt jebkādas potenciālās problēmas pirms tā ieviešanas produkcijā.

4. A/B testēšana

A/B testēšana ietver datplūsmas sadalīšanu starp divām vai vairākām dažādām modeļa versijām un mērīšanu, kura versija darbojas labāk, pamatojoties uz konkrētiem rādītājiem (piemēram, klikšķu skaitu, konversijas līmeni). Šī stratēģija tiek bieži izmantota, lai optimizētu modeļa veiktspēju un uzlabotu lietotāju pieredzi.

Plusi:

• Uz datiem balstīta pieeja modeļa izvēlei.
• Ļauj optimizēt modeļus konkrētiem biznesa mērķiem.

Mīnusi:

• Nepieciešama rūpīga eksperimentālā plānošana un statistiskā analīze.
• A/B testu veikšana var būt laikietilpīga.

Piemērs: Globāla e-mācību platforma izmanto A/B testēšanu, lai optimizētu savu kursu ieteikumu dzinēju. Viņi piedāvā dažādas ieteikumu algoritma versijas dažādām lietotāju grupām un seko līdzi rādītājiem, piemēram, kursu reģistrācijas rādītājiem un lietotāju apmierinātības vērtējumiem. Versija, kas nodrošina visaugstākos reģistrācijas rādītājus un apmierinātības vērtējumus, tiek ieviesta visiem lietotājiem.

Veiktspējas optimizācija

Modeļa veiktspējas optimizēšana ir būtiska, lai sasniegtu zemu latentumu un augstu caurlaidspēju reāllaika secinājumos.

1. Modeļa kvantizācija

Modeļa kvantizācija samazina modeļa izmēru un sarežģītību, pārveidojot svarus un aktivācijas no peldošā komata skaitļiem uz veseliem skaitļiem. Tas var ievērojami uzlabot secinājumu ātrumu un samazināt atmiņas patēriņu.

Piemērs: Modeļa pārveidošana no FP32 (32 bitu peldošais komats) uz INT8 (8 bitu vesels skaitlis) var samazināt modeļa izmēru par 4x un uzlabot secinājumu ātrumu par 2-4x.

2. Modeļa atzarošana

Modeļa atzarošana noņem nevajadzīgus svarus un savienojumus no modeļa, samazinot tā izmēru un sarežģītību, būtiski neietekmējot precizitāti. Tas var arī uzlabot secinājumu ātrumu un samazināt atmiņas patēriņu.

Piemērs: Liela valodu modeļa atzarošana, noņemot 50% tā svaru, var samazināt tā izmēru par 50% un uzlabot secinājumu ātrumu par 1.5-2x.

3. Operatoru sapludināšana

Operatoru sapludināšana apvieno vairākas operācijas vienā operācijā, samazinot atsevišķu operāciju palaišanas un izpildes virsizdevumus. Tas var uzlabot secinājumu ātrumu un samazināt atmiņas patēriņu.

Piemērs: Konvolūcijas operācijas sapludināšana ar ReLU aktivizācijas funkciju var samazināt operāciju skaitu un uzlabot secinājumu ātrumu.

4. Aparatūras paātrināšana

Specializētas aparatūras, piemēram, GPU, TPU un FPGA, izmantošana var ievērojami paātrināt secinājumu ātrumu. Šie aparatūras paātrinātāji ir paredzēti, lai veiktu matricas reizināšanu un citas operācijas, kas parasti tiek izmantotas mašīnmācīšanās modeļos, daudz ātrāk nekā CPU.

Piemērs: GPU izmantošana secinājumiem var uzlabot secinājumu ātrumu 10-100x salīdzinājumā ar CPU.

5. Pakešapstrāde

Pakešapstrāde ietver vairāku pieprasījumu apstrādi kopā vienā paketē. Tas var uzlabot caurlaidspēju, amortizējot modeļa ielādes un secinājumu veikšanas virsizdevumus.

Piemērs: 32 pieprasījumu apstrāde paketē var uzlabot caurlaidspēju 2-4x salīdzinājumā ar katra pieprasījuma individuālu apstrādi.

Populāri modeļu apkalpošanas ietvari

Vairāki atvērtā koda ietvari vienkāršo modeļu apkalpošanas procesu. Šeit ir daži no populārākajiem:

1. TensorFlow Serving

TensorFlow Serving ir elastīga, augstas veiktspējas apkalpošanas sistēma, kas paredzēta mašīnmācīšanās modeļiem, īpaši TensorFlow modeļiem. Tā ļauj ieviest jaunas modeļu versijas, nepārtraucot pakalpojumu, atbalsta A/B testēšanu un labi integrējas ar citiem TensorFlow rīkiem.

2. TorchServe

TorchServe ir modeļu apkalpošanas ietvars PyTorch. Tas ir izstrādāts tā, lai būtu viegli lietojams, mērogojams un gatavs produkcijai. Tas atbalsta dažādas funkcijas, piemēram, dinamisku pakešapstrādi, modeļu versiju kontroli un pielāgotus apstrādātājus.

3. Seldon Core

Seldon Core ir atvērtā koda platforma mašīnmācīšanās modeļu ieviešanai Kubernetes vidē. Tā nodrošina tādas funkcijas kā automatizēta ieviešana, mērogošana, monitorings un A/B testēšana. Tā atbalsta dažādus mašīnmācīšanās ietvarus, tostarp TensorFlow, PyTorch un scikit-learn.

4. Clipper

Clipper ir prognozēšanas apkalpošanas sistēma, kas koncentrējas uz pārnesamību un zemu latentumu. To var izmantot ar dažādiem mašīnmācīšanās ietvariem un ieviest dažādās platformās. Tā piedāvā adaptīvu vaicājumu optimizāciju uzlabotai veiktspējai.

5. Triton Inference Server (agrāk TensorRT Inference Server)

NVIDIA Triton Inference Server ir atvērtā koda secinājumu apkalpošanas programmatūra, kas nodrošina optimizētu veiktspēju uz NVIDIA GPU un CPU. Tā atbalsta plašu AI ietvaru klāstu, tostarp TensorFlow, PyTorch, ONNX un TensorRT, kā arī dažādus modeļu tipus, piemēram, neironu tīklus, tradicionālos ML modeļus un pat pielāgotu loģiku. Triton ir izstrādāts augstai caurlaidspējai un zemam latentumam, padarot to piemērotu prasīgām reāllaika secinājumu lietojumprogrammām.

Monitorings un novērojamība

Monitorings un novērojamība ir būtiski, lai nodrošinātu jūsu modeļu apkalpošanas sistēmas veselību un veiktspēju. Galvenie rādītāji, kas jāuzrauga, ietver:

• Latentums: Laiks, kas nepieciešams, lai apstrādātu pieprasījumu.
• Caurlaidspēja: Apstrādāto pieprasījumu skaits sekundē.
• Kļūdu līmenis: Pieprasījumu procentuālā daļa, kas beidzas ar kļūdu.
• CPU noslodze: Secinājumu servera patērēto CPU resursu apjoms.
• Atmiņas patēriņš: Secinājumu servera patērēto atmiņas resursu apjoms.
• Modeļa novirze: Ievades datu sadalījuma vai modeļa prognožu izmaiņas laika gaitā.

Rīkus, piemēram, Prometheus, Grafana un ELK kaudzi, var izmantot, lai apkopotu, vizualizētu un analizētu šos rādītājus. Brīdinājumu iestatīšana, pamatojoties uz iepriekš definētiem sliekšņiem, var palīdzēt ātri atklāt un atrisināt problēmas.

Piemērs: Mazumtirdzniecības uzņēmums izmanto Prometheus un Grafana, lai uzraudzītu sava produktu ieteikumu modeļa veiktspēju. Viņi iestata brīdinājumus, lai paziņotu, ja latentums pārsniedz noteiktu slieksni vai ja kļūdu līmenis ievērojami palielinās. Tas ļauj viņiem proaktīvi identificēt un risināt jebkādas problēmas, kas varētu ietekmēt lietotāju pieredzi.

Modeļu apkalpošana malu skaitļošanā

Malu skaitļošana ietver mašīnmācīšanās modeļu izvietošanu tuvāk datu avotam, samazinot latentumu un uzlabojot reaģētspēju. Tas ir īpaši noderīgi lietojumprogrammām, kurām nepieciešama reāllaika datu apstrāde no sensoriem vai citām ierīcēm.

Piemērs: Viedajā rūpnīcā mašīnmācīšanās modeļus var izvietot malu ierīcēs, lai analizētu datus no sensoriem reāllaikā un atklātu anomālijas vai prognozētu iekārtu bojājumus. Tas ļauj veikt proaktīvu apkopi un samazina dīkstāvi.

Drošības apsvērumi

Drošība ir kritisks modeļu apkalpošanas aspekts, īpaši strādājot ar sensitīviem datiem. Apsveriet šādus drošības pasākumus:

• Autentifikācija un autorizācija: Ieviesiet autentifikācijas un autorizācijas mehānismus, lai kontrolētu piekļuvi secinājumu serverim.
• Datu šifrēšana: Šifrējiet datus pārsūtīšanas laikā un miera stāvoklī, lai aizsargātu tos no nesankcionētas piekļuves.
• Ievades validācija: Validējiet ievades datus, lai novērstu injekcijas uzbrukumus.
• Regulāras drošības revīzijas: Veiciet regulāras drošības revīzijas, lai identificētu un novērstu ievainojamības.

Piemērs: Veselības aprūpes sniedzējs ievieš stingras autentifikācijas un autorizācijas politikas, lai kontrolētu piekļuvi savam medicīniskās diagnostikas modelim. Tikai pilnvarots personāls drīkst piekļūt modelim un iesniegt pacientu datus secinājumu veikšanai. Visi dati tiek šifrēti gan pārsūtīšanas laikā, gan miera stāvoklī, lai atbilstu privātuma noteikumiem.

MLOps un automatizācija

MLOps (Mašīnmācīšanās operācijas) ir prakses kopums, kura mērķis ir automatizēt un racionalizēt visu mašīnmācīšanās dzīves ciklu, sākot no modeļu izstrādes līdz ieviešanai un monitoringam. MLOps principu ieviešana var ievērojami uzlabot jūsu modeļu apkalpošanas sistēmas efektivitāti un uzticamību.

Galvenie MLOps aspekti ietver:

• Automatizēta modeļu ieviešana: Automatizējiet jaunu modeļu versiju ieviešanas procesu produkcijā.
• Nepārtraukta integrācija un nepārtraukta piegāde (CI/CD): Ieviesiet CI/CD cauruļvadus, lai automatizētu modeļu atjauninājumu testēšanu un ieviešanu.
• Modeļu versiju kontrole: Sekojiet līdzi un pārvaldiet dažādas savu modeļu versijas.
• Automatizēts monitorings un brīdinājumi: Automatizējiet modeļu veiktspējas monitoringu un iestatiet brīdinājumus, lai paziņotu par jebkādām problēmām.

Nobeigums

Modeļu apkalpošana ir būtiska mašīnmācīšanās dzīves cikla sastāvdaļa, kas ļauj organizācijām izmantot savus modeļus reāllaika secinājumiem. Izprotot dažādās arhitektūras, ieviešanas stratēģijas, optimizācijas metodes un uzraudzības prakses, jūs varat izveidot robustu un mērogojamu modeļu apkalpošanas sistēmu, kas atbilst jūsu konkrētajām vajadzībām. Tā kā mašīnmācīšanās turpina attīstīties, efektīvas un uzticamas modeļu apkalpošanas nozīme tikai pieaugs.