В нашу эпоху, когда каждое веб-приложение или сервис предлагают какую-то функцию, использующую машинное обучение, становится важным понять, как она разрабатывается и развертывается в масштабе. Развертывание машинного обучения следует принципам DevOps (операции разработчиков) и, следовательно, называется операциями машинного обучения (ML Ops). Это быстро развивающаяся дисциплина, которая фокусируется на эффективном развертывании, управлении и управлении моделями машинного обучения (ML) в производственных средах. По мере того, как модели ML все больше интегрируются в различные отрасли, ML Ops играет ключевую роль в обеспечении их надежности, масштабируемости и постоянной производительности. В этой статье рассматриваются основы ML Ops, его ключевые компоненты, проблемы и новые передовые практики. Подчеркивая значение ML Ops, эта статья призвана дать всестороннее представление об этой области и ее преобразующем влиянии на пересечение машинного обучения и операций.
Введение
С распространением принятия решений на основе данных и экспоненциальным ростом приложений машинного обучения ML Ops превратился в критически важную дисциплину. Традиционные методы разработки программного обеспечения часто терпят неудачу, когда дело доходит до решения уникальных задач, связанных с моделями машинного обучения в производственной среде. ML Ops устраняет этот пробел, объединяя принципы машинного обучения, разработки программного обеспечения и операций, чтобы создать оптимизированные процессы, которые обеспечивают эффективное развертывание моделей, мониторинг и управление.
Различия между DevOps и MLOps
Хотя оба используют многоэтапный рабочий процесс CI/CD, MLOP имеет некоторые ключевые отличия по сравнению с DevOps.
1. Вариант использования MLOps немного шире, чем DevOps, в том, что касается функциональных ролей в компании, это больше для специалистов по данным и инженеров ML, чтобы проверить свою гипотезу, ускорив жизненный цикл экспериментов.
2. Тестирование MLOps связано с созданием наборов данных для обучения и проверки помимо обычного модульного и интеграционного тестирования.
3. MLOps имеет петлю обратной связи, чтобы уменьшить перекос данных для обучения. Модели ML работают лучше всего, когда они делают выводы на основе данных, которые очень похожи на те, на которых они обучались. Таким образом, непрерывный цикл обратной связи имеет решающее значение для того, чтобы они были свежими и работали лучше.
4. MLOps предъявляет больше требований к автоматизации по сравнению с DevOps для рабочего процесса, поскольку он объединяет несколько функциональных и технических ролей и объединяет их для оптимизации общего процесса построения и развертывания модели.
5. Происхождение данных — еще один важный запрос на модель, поскольку отслеживание проблем до данных — сложная проблема.
Однако они похожи, когда речь идет о CI/CD системы управления версиями, модульном тестировании, интеграционном тестировании и непрерывной доставке исходного кода данных, функций и моделей.
Основные компоненты MLOps
Разработка модели
ML Ops начинается с совместной разработки моделей ML учеными и инженерами ML. Этот этап включает в себя предварительную обработку данных, разработку функций, обучение модели и оценку, уделяя особое внимание воспроизводимости и контролю версий.
Модель CI/CD
Этап развертывания включает в себя упаковку и развертывание моделей машинного обучения в производственных системах. MLOps использует технологии контейнеризации, такие как Docker и Kubernetes, для инкапсуляции моделей и их зависимостей, обеспечивая согласованность в разных средах. Автоматизированные конвейеры развертывания обеспечивают бесшовное и масштабируемое развертывание моделей.
Инфраструктура и оркестрация
ML Ops опирается на масштабируемую и надежную инфраструктуру для поддержки развертывания и выполнения моделей ML. Принципы «инфраструктура как код» (IaC) и облачные технологии, такие как Kubernetes, обеспечивают автоматическую подготовку, масштабирование и управление вычислительными ресурсами.
Наблюдаемость
Непрерывный мониторинг развернутых моделей машинного обучения имеет решающее значение для обнаружения ухудшения производительности, смещения данных или смещения модели. ML Ops использует различные методы, в том числе ведение журналов, метрики и распределенную трассировку, чтобы обеспечить наблюдаемость и облегчить своевременное устранение неполадок.
Версии модели и управление
ML Ops уделяет особое внимание правильному управлению версиями и управлению моделями ML. Системы контроля версий позволяют отслеживать изменения и при необходимости возвращаться к предыдущим версиям модели. Кроме того, ML Ops устанавливает рамки управления для обеспечения соответствия, справедливости и этичного использования моделей ML.
Проблемы в ML Ops
Совместная работа и общение
Эффективное сотрудничество между специалистами по данным, инженерами по машинному обучению и операционными командами жизненно важно, но сложно из-за различных наборов навыков, терминологии и приоритетов. ML Ops требует четких каналов связи и общего понимания, чтобы согласовать цели разработки модели и эксплуатационные требования.
Воспроизводимость и управление зависимостями
Воспроизводимость имеет решающее значение в ML Ops для обеспечения стабильной производительности модели. Управление зависимостями, включая библиотеки, платформы и данные, усложняется, поскольку модели развертываются в разных средах. Такие инструменты, как виртуальные среды и контейнеризация, помогают в управлении зависимостями.
Масштабируемость и оптимизация ресурсов
По мере того как модели машинного обучения становятся все более сложными, управление их требованиями к ресурсам и масштабируемостью становится критически важным. ML Ops решает эти проблемы за счет эффективного распределения ресурсов, автоматического масштабирования и методов оптимизации, обеспечивая экономичное и оперативное развертывание моделей. Мониторинг производительности и работоспособности развернутых моделей машинного обучения — постоянная задача. Команды ML Ops должны создать надежные системы мониторинга для обнаружения таких проблем, как дрейф данных, дрейф концепций или деградация модели. Регулярное техническое обслуживание, переобучение и обновление моделей необходимы для обеспечения постоянной точности и надежности.
Лучшие практики ML Ops
Непрерывная интеграция и развертывание (CI/CD)
Внедрение методов CI/CD позволяет автоматизировать тестирование, построение моделей и конвейеры развертывания, уменьшая количество ошибок и обеспечивая воспроизводимость.
Автоматизация инфраструктуры
Использование инструментов IaC и облачных технологий обеспечивает масштабируемое и автоматизированное выделение ресурсов инфраструктуры и управление ими.
Мониторинг и оповещения
Внедрение комплексных систем мониторинга и оповещения позволяет заблаговременно обнаруживать проблемы и своевременно устранять их.
Совместная работа и обмен знаниями
Поощрение межфункционального сотрудничества и развитие культуры обмена знаниями между специалистами по данным, инженерами по машинному обучению и операционными группами повышает эффективность операций машинного обучения.
Заключение
MLOps представляет собой важный мост между мирами машинного обучения и операций, решающий уникальные проблемы развертывания и управления моделями машинного обучения в производственных средах. Объединяя лучшие практики машинного обучения, разработки программного обеспечения и операций, ML Ops позволяет организациям использовать весь потенциал машинного обучения, обеспечивая при этом надежность, масштабируемость и постоянную производительность. Поскольку область ML Ops продолжает развиваться, дальнейшие исследования и инновации необходимы для решения возникающих проблем и оптимизации операционализации моделей ML.
Апурва Кумар – ведущий инженер-программист в Walmart Inc. Он имеет более чем 15-летний опыт работы в технологической отрасли в области искусственного интеллекта и инфраструктуры данных в таких компаниях, как Amazon, Yahoo, Uber и Samsung.
