Версіонування моделей та відстеження експериментів: вичерпний посібник

У світі машинного навчання (ML), що швидко розвивається, управління вашими моделями та експериментами та розуміння їх є вирішальним для успіху. Версіонування моделей та відстеження експериментів є фундаментальними практиками, які забезпечують відтворюваність, співпрацю та ефективну ітерацію, що, зрештою, веде до більш надійних та впливових ML-рішень. Цей вичерпний посібник досліджуватиме концепції, інструменти та найкращі практики, що оточують ці життєво важливі аспекти життєвого циклу ML, надаючи інформацію як для окремих практиків, так і для великомасштабних команд підприємств.

Що таке версіонування моделей?

Версіонування моделей – це практика систематичного запису та управління різними версіями ваших моделей машинного навчання. Думайте про це як про контроль версій для вашого коду (наприклад, Git), але застосований до артефактів, згенерованих під час розробки моделі, зокрема:

• Код моделі: Вихідний код, який визначає архітектуру моделі та логіку навчання.
• Ваги моделі: Вивчені параметри моделі після навчання.
• Навчальні дані: Набір даних, використаний для навчання моделі.
• Метадані моделі: Інформація про модель, наприклад, її назва, опис, дата створення, автор та показники, досягнуті під час навчання.
• Середовище: Деталі програмного та апаратного середовища, використаного для навчання та запуску моделі (наприклад, версія Python, бібліотеки, операційна система).

Версіюючи ці артефакти, ви можете легко відстежувати зміни, відтворювати минулі результати та за потреби повертатися до попередніх версій моделі. Це особливо важливо в умовах спільної роботи, де над одним і тим самим проектом можуть працювати кілька спеціалістів з обробки даних та інженерів.

Чому важливе версіонування моделей?

Версіонування моделей пропонує численні переваги:

• Відтворюваність: Гарантує, що ви можете відтворити будь-яку версію моделі та пов’язані з нею результати. Це має вирішальне значення для налагодження, аудиту та відповідності нормативним вимогам. Уявіть, що вам потрібно продемонструвати аудиторам, як була побудована та працювала конкретна модель виявлення шахрайства в певний момент часу.
• Співпраця: Сприяє командній роботі, надаючи чітку історію змін моделі та дозволяючи кільком членам команди одночасно працювати над різними версіями. Це особливо корисно в географічно розподілених командах у різних часових поясах.
• Можливості відкату: Дозволяє легко повернутися до попередньої версії моделі, якщо нова версія вносить помилки або працює незадовільно. Наприклад, якщо нова версія механізму рекомендацій призводить до зменшення залучення користувачів, ви можете швидко відкотитися до попередньої, стабільної версії.
• Покращене управління моделлю: Надає центральне сховище для всіх версій моделей, полегшуючи відстеження та керування вашими моделями протягом їхнього життєвого циклу. Розгляньте велику організацію з сотнями розгорнутих моделей. Централізоване управління моделями має важливе значення для підтримки порядку та контролю.
• Розширене розуміння: Допомагає зрозуміти, як ваші моделі розвивалися з часом, і визначити фактори, які сприяють покращенню продуктивності. Порівнюючи різні версії моделі, ви можете отримати цінну інформацію про вплив різних змін.

Найкращі практики версіонування моделей

Щоб ефективно впровадити версіонування моделей, врахуйте ці найкращі практики:

• Використовуйте систему контролю версій: Використовуйте спеціальну систему контролю версій, таку як Git, або спеціалізований реєстр моделей, щоб відстежувати зміни артефактів вашої моделі.
• Встановіть домовленість про іменування: Прийміть послідовну домовленість про іменування для ваших версій моделі, щоб полегшити легку ідентифікацію та отримання. Наприклад, `model_name_v1.0.0`, де `v1.0.0` представляє основну, додаткову та виправлену версію.
• Документуйте зміни: Підтримуйте детальний журнал змін, внесених до кожної версії моделі, включаючи обґрунтування змін та очікуваний вплив. Це може бути досягнуто за допомогою повідомлень про фіксацію або спеціальної документації.
• Відстежуйте залежності: Записуйте всі залежності, необхідні для запуску ваших моделей, включаючи версії Python, бібліотеки та апаратні конфігурації. Інструменти на зразок Conda або Docker можуть допомогти керувати цими залежностями.
• Інтегруйте з вашим конвейєром CI/CD: Автоматизуйте процес версіонування моделей як частину вашого конвейєра безперервної інтеграції та безперервної доставки (CI/CD). Це гарантує, що нові версії моделей автоматично відстежуються та розгортаються.

Що таке відстеження експериментів?

Відстеження експериментів — це практика систематичного запису та управління деталями ваших експериментів машинного навчання. Це включає захоплення інформації про:

• Гіперпараметри: Налаштування, які використовуються під час навчання моделі.
• Показники: Заходи продуктивності, що використовуються для оцінки моделі (наприклад, точність, точність, повнота, F1-оцінка).
• Код: Конкретний код, використаний для запуску експерименту.
• Дані: Набір даних, використаний для навчання та оцінки.
• Артефакти: Будь-які файли, згенеровані під час експерименту, наприклад, контрольні точки моделі, графіки та звіти.

Відстеження експериментів дозволяє порівнювати різні експерименти, визначати найкращі моделі та розуміти вплив різних гіперпараметрів на продуктивність моделі. Це необхідно для ефективного налаштування гіперпараметрів та для визначення оптимальної конфігурації ваших моделей.

Чому важливе відстеження експериментів?

Відстеження експериментів пропонує кілька ключових переваг:

• Відтворюваність: Дозволяє відтворити будь-який експеримент та пов’язані з ним результати, забезпечуючи надійність та перевіряємість ваших висновків. Це має вирішальне значення для наукової строгості та для побудови довіри до ваших моделей.
• Підвищена ефективність: Допомагає швидко виявляти найбільш перспективні експерименти та уникати втрати часу на непродуктивні конфігурації. Візуально порівнюючи результати різних експериментів, ви можете зосередити свої зусилля на найбільш ефективних підходах.
• Покращена співпраця: Сприяє командній роботі, надаючи спільний запис усіх експериментів, дозволяючи членам команди вчитися на успіхах та невдачах один одного. Це сприяє обміну знаннями та прискорює процес розробки.
• Кращий вибір моделі: Забезпечує всебічну основу для вибору найкращої моделі на основі ретельних експериментів та об’єктивних показників.
• Спрощене налагодження: Полегшує виявлення та діагностику проблем, надаючи детальну інформацію про кожен експеримент, включаючи гіперпараметри, показники та артефакти.

Найкращі практики відстеження експериментів

Щоб впровадити ефективне відстеження експериментів, врахуйте ці найкращі практики:

• Використовуйте інструмент відстеження експериментів: Використовуйте спеціальний інструмент відстеження експериментів, наприклад MLflow, Weights & Biases або Comet, щоб автоматично записувати та керувати даними вашого експерименту.
• Записуйте все: Зафіксуйте всю відповідну інформацію про свої експерименти, включаючи гіперпараметри, показники, код, дані та артефакти. Чим більше інформації ви записуєте, тим легше буде відтворити та проаналізувати ваші результати.
• Організовуйте свої експерименти: Використовуйте чітку та послідовну домовленість про іменування для ваших експериментів, щоб полегшити легку ідентифікацію та отримання. Розгляньте можливість використання тегів або категорій для подальшої організації ваших експериментів.
• Візуалізуйте свої результати: Використовуйте візуалізації, щоб порівняти результати різних експериментів та виявити тенденції та закономірності. Інструменти відстеження експериментів часто надають вбудовані можливості візуалізації.
• Автоматизуйте процес відстеження: Інтегруйте відстеження експериментів у свої сценарії навчання, щоб автоматично записувати дані експериментів без ручного втручання.

Інструменти для версіонування моделей та відстеження експериментів

Кілька інструментів можуть допомогти вам реалізувати версіонування моделей та відстеження експериментів. Ось деякі популярні варіанти:

• MLflow: Платформа з відкритим вихідним кодом для керування наскрізним життєвим циклом машинного навчання. Він надає компоненти для відстеження експериментів, версіонування моделей, розгортання моделей та реєстру моделей. MLflow особливо добре підходить для команд, які використовують Apache Spark та інші технології великих даних.
• Weights & Biases: Комерційна платформа, яка надає повний набір інструментів для відстеження експериментів, оптимізації гіперпараметрів та візуалізації моделей. Weights & Biases відомий своїм зручним інтерфейсом та потужними функціями співпраці.
• Comet: Ще одна комерційна платформа, яка пропонує відстеження експериментів, реєстр моделей і можливості лінійного відстеження даних. Comet розроблений для підтримки всього життєвого циклу ML, від підготовки даних до розгортання моделі.
• DVC (Data Version Control): Система керування версіями з відкритим вихідним кодом для проектів машинного навчання. DVC зосереджується на відстеженні даних та артефактів моделі та бездоганно інтегрується з Git.
• Neptune.ai: Сховище метаданих для MLOps, що дозволяє відстежувати, версіонувати та порівнювати експерименти машинного навчання.
• Git: Хоча Git в першу чергу є системою керування версіями коду, його можна використовувати для версіонування коду моделі та пов’язаних файлів. Однак це не ідеально підходить для великих артефактів моделі або двійкових файлів. Git LFS (Large File Storage) може допомогти, але це не повне рішення для версіонування моделей.
• ModelDB: Система з відкритим вихідним кодом для версіонування, управління та співпраці над моделями машинного навчання.
• Kubeflow: Платформа машинного навчання з відкритим вихідним кодом для Kubernetes, яка надає компоненти для відстеження експериментів, розгортання моделей та оркестрування конвейєрів. Kubeflow розроблено для великомасштабного розгортання ML у хмарних середовищах.

Найкращий інструмент для вас залежатиме від ваших конкретних потреб і вимог. Враховуйте такі фактори, як розмір вашої команди, бюджет, технічна експертиза та складність ваших проектів ML.

Приклад: використання MLflow для відстеження експериментів

Ось основний приклад використання MLflow для відстеження експериментів у 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

# Завантажити набір даних Iris
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)

# Розпочати запуск MLflow
with mlflow.start_run() as run:
    # Визначити гіперпараметри
    C = 1.0
    solver = 'liblinear'

    # Записати гіперпараметри
    mlflow.log_param("C", C)
    mlflow.log_param("solver", solver)

    # Навчити модель
    model = LogisticRegression(C=C, solver=solver)
    model.fit(X_train, y_train)

    # Зробити прогнози
    y_pred = model.predict(X_test)

    # Обчислити точність
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

    # Записати показник
    mlflow.log_metric("accuracy", accuracy)

    # Записати модель
    mlflow.sklearn.log_model(model, "model")

    print(f"Accuracy: {accuracy}")

Цей фрагмент коду демонструє, як реєструвати гіперпараметри, показники та навчену модель за допомогою MLflow. Потім ви можете використовувати інтерфейс MLflow для відстеження та порівняння різних запусків.

Інтеграція версіонування моделей та відстеження експериментів

Найбільш ефективним підходом є інтеграція версіонування моделей та відстеження експериментів у єдиний робочий процес. Це означає прив’язку запусків експериментів до певних версій моделей. Під час навчання моделі під час експерименту результуюча модель має бути автоматично версіонована та пов’язана із запуском експерименту, який її створив.

Ця інтеграція надає кілька переваг:

• Повна трасування: Ви можете легко відстежити версію моделі до експерименту, який її створив, що дозволить вам зрозуміти умови, за яких була навчена модель.
• Спрощене управління моделями: Ви можете керувати своїми моделями та експериментами єдиним способом, що полегшує відстеження еволюції ваших проектів ML.
• Покращена відтворюваність: Ви можете відтворити будь-яку версію моделі, просто повторно запустивши пов’язаний експеримент.

Більшість сучасних платформ MLOps забезпечують вбудовану підтримку інтеграції версіонування моделей та відстеження експериментів. Наприклад, у MLflow ви можете зареєструвати модель після запуску експерименту, пов’язавши модель із запуском. Подібним чином, у Weights & Biases моделі автоматично пов’язуються із запусками експериментів, які їх створили.

Реєстр моделей: центральний центр управління моделями

Реєстр моделей – це централізоване сховище для зберігання та управління вашими моделями машинного навчання. Він забезпечує єдине джерело істини для всіх ваших моделей, полегшуючи відстеження їх версій, розгортань та продуктивності.

Основні функції реєстру моделей включають:

• Версіонування моделей: Відстежує різні версії ваших моделей, дозволяючи за потреби легко повернутися до попередніх версій.
• Метадані моделі: Зберігає метадані про ваші моделі, наприклад, їх назву, опис, автора, дату створення та експеримент, який їх створив.
• Лінійність моделі: Надає візуальне представлення лінійного ряду ваших моделей, показуючи їх залежності та кроки, задіяні у їх створенні.
• Розгортання моделей: Сприяє розгортанню ваших моделей у виробничих середовищах.
• Моніторинг моделей: Контролює продуктивність розгорнутих моделей та сповіщає вас про будь-які проблеми.

Популярні реєстри моделей включають MLflow Model Registry, AWS SageMaker Model Registry та Azure Machine Learning Model Registry.

Розширені теми версіонування моделей та відстеження експериментів

Отримавши міцну основу в основах версіонування моделей та відстеження експериментів, ви можете дослідити більш просунуті теми, наприклад:

• Оптимізація гіперпараметрів: Методи автоматичного пошуку оптимальних гіперпараметрів для ваших моделей. Це включає такі методи, як пошук сітки, випадковий пошук та байєсівська оптимізація.
• Автоматичне машинне навчання (AutoML): Інструменти та методи автоматизації всього конвеєра машинного навчання, від підготовки даних до розгортання моделі.
• Пояснювальний ШІ (XAI): Методи розуміння та пояснення рішень, прийнятих вашими моделями машинного навчання. Це особливо важливо для чутливих програм, де важлива прозорість.
• Федеративне навчання: Розподілений підхід машинного навчання, який дозволяє навчати моделі на децентралізованих даних без спільного використання самих даних.
• Безперервне навчання: Практика постійного перенавчання ваших моделей на нових даних, щоб підтримувати їх у актуальному стані та з часом покращувати їх продуктивність.

Приклади використання версіонування моделей та відстеження експериментів

Ось кілька прикладів використання версіонування моделей та відстеження експериментів у реальних програмах:

• Виявлення шахрайства: Банки та фінансові установи використовують версіонування моделей та відстеження експериментів для постійного вдосконалення своїх моделей виявлення шахрайства та адаптації до змінних схем шахрайства. Вони можуть проводити A/B-тестування різних архітектур моделей або наборів функцій для оптимізації показника виявлення та мінімізації хибнопозитивних результатів.
• Системи рекомендацій: Компанії електронної комерції використовують версіонування моделей та відстеження експериментів для персоналізації рекомендацій та покращення продажів. Вони можуть відстежувати продуктивність різних алгоритмів рекомендацій та налаштовувати гіперпараметри, щоб максимізувати показники кліків та коефіцієнти конверсії. Європейський інтернет-магазин може експериментувати з різними методами спільної фільтрації.
• Медична діагностика: Постачальники медичних послуг використовують версіонування моделей та відстеження експериментів для розробки та розгортання діагностичних інструментів на основі ШІ. Забезпечення відтворюваності та можливості аудиту є найважливішим у цьому контексті.
• Автономні транспортні засоби: Компанії з виробництва самокерованих автомобілів значною мірою покладаються на версіонування моделей та відстеження експериментів для навчання та перевірки своїх моделей сприйняття та контролю. Безпека є критичною проблемою, і суворе тестування та документування є важливими.
• Обробка природної мови (NLP): Компанії використовують версіонування моделей та відстеження експериментів для створення та розгортання моделей NLP для таких завдань, як аналіз настроїв, машинний переклад та чат-боти. Розглянемо глобальну організацію обслуговування клієнтів, яка використовує NLP для автоматичної маршрутизації запитів на основі настроїв.

Майбутнє версіонування моделей та відстеження експериментів

Версіонування моделей та відстеження експериментів – це галузі, що швидко розвиваються, що обумовлено збільшенням впровадження машинного навчання та зростаючою складністю проектів ML. Деякі ключові тенденції, на які варто звернути увагу, включають:

• Підвищена автоматизація: Все більше і більше завдань, пов’язаних із версіонуванням моделей та відстеженням експериментів, будуть автоматизовані, зменшуючи необхідні ручні зусилля та підвищуючи ефективність.
• Покращена інтеграція: Інструменти версіонування моделей та відстеження експериментів стануть більш тісно інтегровані з іншими інструментами MLOps, такими як конвеєри даних, платформи розгортання моделей та системи моніторингу.
• Розширена співпраця: Інструменти забезпечать кращу підтримку співпраці між спеціалістами з обробки даних, інженерами та іншими зацікавленими сторонами, що дозволить командам працювати більш ефективно разом.
• Більше уваги до пояснюваності: Версіонування моделей та відстеження експериментів відіграватимуть вирішальну роль у забезпеченні пояснювального ШІ, допомагаючи користувачам зрозуміти та довіряти рішенням, прийнятим їхніми моделями.
• Хмарні рішення: Все більше організацій будуть приймати хмарні рішення для версіонування моделей та відстеження експериментів, використовуючи масштабованість та гнучкість хмари.

Висновок

Версіонування моделей та відстеження експериментів є важливими практиками для ефективного управління проектами машинного навчання. Систематично записуючи свої моделі та експерименти та керуючи ними, ви можете забезпечити відтворюваність, покращити співпрацю та прискорити розробку високоякісних ML-рішень. Незалежно від того, чи є ви окремим спеціалістом з обробки даних або частиною великої команди підприємства, прийняття цих практик значно підвищить ефективність та вплив ваших зусиль з машинного навчання. Опануйте принципи, викладені в цьому посібнику, досліджуйте доступні інструменти та адаптуйте їх до своїх конкретних потреб, щоб розкрити весь потенціал ваших ініціатив машинного навчання.