Создание модели машинного обучения похоже на создание алгоритма, который может выполнять такие задачи, как классификация и регрессия. Но когда дело доходит до производства, эта модель машинного обучения становится просто блоком. Очевидно, что этот блок полезен во всей архитектуре, но сам по себе он является просто алгоритмом принятия решений. Чтобы сделать эту модель высокопроизводительной, нам необходимо спланировать множество вещей или создать больше блоков в окружении, которые могут помочь процессу завершиться эффективно и результативно. MLOps — это набор практик, которые помогают оптимизировать процедуры моделирования машинного обучения до развертывания в рабочей среде. Давайте узнаем больше о MLOps.

Что такое МЛОпс?

MLOps можно рассматривать как набор практик/стратегий/концепций/потоков, которые мы должны использовать, когда модель машинного обучения будет развернута в производстве. Мы можем разделить слово MLOps на две части: машинное обучение и DevOps.

Говоря о машинном обучении, мы можем сказать, что это набор практик, которые в основном помогают машинам понимать и создавать методы, которые могут обучаться. DevOps также представляет собой сочетание двух слов: разработка программного обеспечения и ИТ-эксплуатация. Целью DevOps является предоставление сценария, в котором жизненные циклы разработки различного программного обеспечения могут быть сокращены, а непрерывность доставки может поддерживаться с более высоким качеством.

Глядя на приведенное выше разделение, мы можем сказать, что MLOps — это способ планирования процессов таким образом, чтобы можно было поддерживать разработку программ машинного обучения, а расписание могло обеспечить непрерывность производства. Проще говоря, мы можем сказать, что MLOps — это набор правил и положений, которые образуют цикл между исследовательским анализом данных, подготовкой данных, обучением, тестированием, развертыванием, выводом и мониторингом.

Давайте рассмотрим основные этапы, о которых должна позаботиться команда специалистов по данным, когда модель отправляется в производство.

Все шаги, описанные выше, относятся к жизненному циклу модели и имеют разные пространства. Надлежащая связь между ними необходима, чтобы сделать модель машинного обучения высокопроизводительной в производстве при выполнении бизнес-цели.

DevOps против MLOps

Мы также можем сказать, что DevOps и MLOps отличаются, потому что программное обеспечение DevOps заменяется машинным обучением, но они похожи из-за своей цели. Используя набор практик, определенных в MLOps, мы стремимся повысить автоматизацию создания и проверки моделей машинного обучения и улучшить качество производственных моделей, принимая во внимание бизнес-требования и нормативные требования.

Однако принцип DevOps появился раньше принципа MLOps, и мы также можем сказать, что MLOps — это идея, извлеченная из DevOps, поэтому основы обоих методов одинаковы. Но конечно извлеченные части всегда сложны и тут MLOps сложны в следующих моментах.

  1. Разработка: обеспечение работы программного обеспечения в соответствии с требованиями и обеспечение работы модели машинного обучения в соответствии с требованиями всегда будет иметь большую разницу между ними. Модели машинного обучения приобретают такие функции, как гиперпараметры, качество и количество данных, которые необходимы для установки на оптимальном уровне, чтобы модель могла обеспечить более высокую производительность. Это делает разработку модели трудоемкой и требует больших усилий и знаний о модели, данных и требуемых результатах.
  2. Состав команды: при разработке программного обеспечения мы можем найти команду, полную разработчиков программного обеспечения, в то время как для развертывания модели в рабочей среде требуется команда, состоящая из многих специалистов по данным, инженеров по машинному обучению и инженеров-программистов. Потому что MLOps состоит из процессов в различных областях, таких как исследовательский анализ данных, разработка моделей, эксперименты и разработка программного обеспечения.
  3. Тестирование. Тестирование конвейеров и модели машинного обучения сложно и занимает некоторое время, которое зависит от размера и сложности данных и модели.
  4. Развертывание. В машинном обучении участвуют различные типы развертывания, такие как автономное и онлайн-развертывание. Автономное развертывание может показаться простым, но когда дело доходит до онлайн-разработки, которая включает в себя многоэтапные конвейеры для автоматического обучения модели по мере поступления данных и повторного развертывания модели, усложняется часть развертывания моделей машинного обучения.
  5. Управление эффективностью: это также усложняется в случае MLOps, поскольку в профиле данных могут происходить постоянные изменения. Поскольку данные являются одним из основных компонентов точности моделей машинного обучения, изменения в профиле данных могут снизить эффективность модели. Кроме того, требуется много усилий, чтобы протолкнуть конвейеры данных, чтобы из конвейеров можно было извлечь неточные данные.

Существуют некоторые методы, такие как управление исходным кодом, модульное тестирование, интеграционное тестирование, а модуль непрерывной доставки и пакеты имеют схожие трудности в обоих случаях.

Преимущества MLOps

Основные преимущества MLOps заключаются в следующем:

  • Эффективность.Одна из основных целей MLOps — сократить цикл разработки модели машинного обучения, повысить эффективность работы групп обработки данных за счет более быстрой разработки моделей и обеспечения высокопроизводительного развертывания моделей. и более быстрое производство.
  • Масштабируемость. MLOps может помочь в масштабировании управления и мониторинга тысяч моделей машинного обучения. Лучшие практики могут быть разработаны и использованы для управления и мониторинга непрерывной интеграции, доставки и развертывания.
  • Снижение риска: модели машинного обучения лучше всего работают, когда они подвергаются критическому наблюдению и проверке, а MLOps может помочь в поддержании этого, обеспечивая прозрачность между поступлением и ответом на запросы.

Принципы и практика для MLOps

В приведенных выше разделах мы рассмотрели этапы и цикл компонентов цикла моделирования. Используя эти шаги и компоненты, мы можем установить принципы и практики для MLOps. Основные принципы и методы, которые MLOps могут применять при разработке, следующие:

  1. Исследовательский анализ данных (EDA): это простой процесс, с помощью которого данные объясняют себя аналитику данных и специалисту по данным. Этот процесс помогает в изучении данных. Итеративное изучение данных дает нам уверенность в том, какая часть данных может помочь в реализации бизнес-перспективы.
  2. Подготовка данных: модель принимает данные в различных формах. Возможно, есть вероятность, что генерируемые данные не соответствуют форме, поддерживаемой моделью. Таким образом, требуется преобразование данных в соответствии с моделью, а подготовка данных для модели может потребовать усилий от команды обработки данных.
  3. Разработка функций: подготовленные данные не всегда являются лучшим требованием модели. Иногда наличие бесполезных столбцов в данных ухудшает производительность модели, и для предотвращения ухудшения производительности модели требуется разработка функций, которая помогает извлекать из данных только важные функции.
  4. Обучение и настройка модели: после нахождения наиболее подходящих данных для обучения модели требуется ее точная настройка. Если все сделано так хорошо, модель может стать высокопроизводительной. В настоящее время для импорта в конвейер требуются различные пакеты и модули библиотек. Еще один вариант, который можно выбрать, — это AutoML, который помогает автоматически настраивать и выбирать модель.
  5. Тестирование модели и управление ею:отслеживайте производительность модели, используя данные проверки и тестирования для проверки модели. Управляйте версиями, артефактами и переходами модели на протяжении ее жизненного цикла. Совместно используйте этот отчет с моделями, используя некоторые платформы с открытым исходным кодом, такие как Kubeflown от Kubernetes.
  6. Вывод модели и обслуживание: после предоставления правила тестирования и управления установите правила для управления и анализа обновлений модели, времени запроса вывода и других производственных требований. Выполните тестирование и контроль качества модели. На этом этапе можно использовать инструменты CI/CD для автоматизации конвейера тестирования.
  7. Развертывание и мониторинг модели: наиболее подходящую модель можно отправить в рабочую среду после автоматизации разрешений и кластеризации. Включите конечные точки модели REST API.
  8. Автоматическое переобучение модели: установите оптимальные правила для предоставления предупреждений в таких ситуациях, когда модель начинает дрейфовать из-за наличия ошибочных данных обучения и логического вывода.

Заключительные слова

В этой статье мы обсудили MLOps, который представляет собой набор практик, похожих на DevOps, но применение моделей машинного обучения вместо программного обеспечения отличает его. Наряду с этим мы обсудили разницу между DevOps и MLOps, преимущества MLOps, а также принципы и практики для MLOps.