Как с легкостью развертывать модели: ваше путешествие по машинному обучению, освоение MLOps 📦

Введение

Операции машинного обучения (MLOps) — это быстрорастущая область, целью которой является оптимизация процесса разработки, развертывания и обслуживания моделей машинного обучения в производственной среде. С ростом популярности машинного обучения и искусственного интеллекта как никогда важно иметь надежную и эффективную систему для управления жизненным циклом моделей машинного обучения. MLOps стремится преодолеть разрыв между наукой о данных и проектированием, позволяя компаниям легче выводить свои модели машинного обучения на рынок и извлекать из них выгоду для бизнеса.

Задача обучения

Вы узнаете окомплексных стратегиях, методах и советах по эффективному управлению моделями машинного обучения в производственной среде с помощью MLOps.
В этой статье мы рассмотрим такие темы, как автоматизация конвейера разработки, мониторинг и обслуживание моделей, лучшие практики масштабирования.
Реальные примеры использования, демонстрирующие важность MLOps при разработке и развертывании моделей машинного обучения.
Предоставление читателям знаний и навыков для улучшения их систем машинного обучения.
Сосредоточьтесь на повышении производительности, надежности и масштабируемости моделей машинного обучения в производственных средах.
Акцент на практические приложения и практическое руководство по внедрению лучших практик MLOps.

Как оптимизировать рабочий процесс машинного обучения?
Как автоматизировать рабочий процесс ML?
Как управлять развертыванием модели?
Инструменты и методы мониторинга и отладки моделей машинного обучения
Практические примеры
Заключение

Как оптимизировать рабочий процесс машинного обучения?

Модели машинного обучения проходят несколько этапов, прежде чем внедряются в производство. Эти этапы включают:

Подготовка данных. Это процесс очистки и форматирования данных, чтобы их можно было использовать для обучения модели машинного обучения. Этот шаг важен, так как качество данных напрямую влияет на точность модели.
Обучение модели. После очистки и предварительной обработки данных можно обучить модель. Это включает в себя использование набора алгоритмов, чтобы учиться на данных и делать прогнозы.
Оценка модели. После обучения модели ее проверяют, чтобы убедиться, что она работает правильно. Это можно сделать с помощью таких методов, как перекрестная проверка, A/B-тестирование или контрольное тестирование.
Развертывание модели. После обучения и проверки модель готова к развертыванию в рабочей среде. Это включает в себя упаковку модели и предоставление ее конечным пользователям через API или приложение.
Мониторинг модели.Модель необходимо отслеживать после развертывания, чтобы убедиться, что она по-прежнему работает правильно. Это может включать мониторинг точности модели, времени отклика и использования ресурсов.
Сопровождение модели.Модели нуждаются в обновлениях для учета изменений базовых данных с течением времени или при появлении новых данных. Именно здесь происходит переобучение и перераспределение модели.

Управление этими этапами и обеспечение их эффективного и действенного выполнения имеет решающее значение для MLOps. Однако важно отметить, что это не всегда просто, и на этих этапах могут возникнуть проблемы. Эти проблемы могут включать следующее:

Отслеживание различных версий моделей и данных
Обеспечение того, чтобы модели были развернуты в нужной среде и чтобы их конфигурации были правильными.
Отслеживание различных зависимостей и требований для разных моделей
Управление ресурсами для обучения и развертывания моделей
Обеспечение правильной работы моделей в производстве и устранение неполадок при их возникновении.

Чтобы преодолеть эти проблемы, важно иметь надежную и эффективную систему управления рабочим процессом машинного обучения. Вот тут-то и появляется MLOps.

Как автоматизировать рабочий процесс ML?

Автоматизация — ключевой аспект MLOps; он помогает оптимизировать разработку, развертывание и обслуживание моделей машинного обучения. Есть несколько преимуществ автоматизации в MLOps, в том числе:

Повышенная эффективность. Автоматизация повторяющихся задач может сэкономить время и снизить вероятность человеческой ошибки.
Улучшенная воспроизводимость. Автоматизированные рабочие процессы упрощают воспроизведение результатов, что важно для отладки и устранения неполадок.
Повышенная масштабируемость. Автоматизация позволяет обучать и развертывать несколько моделей одновременно, что важно для компаний, работающих с большими объемами данных.

Существует несколько популярных инструментов и методов автоматизации рабочего процесса машинного обучения, в том числе:

Jenkins. Jenkins – популярный инструмент с открытым исходным кодом для автоматизации рабочих процессов разработки программного обеспечения. Его можно использовать для автоматизации задач, например построения, тестирования и развертывания моделей машинного обучения.
Kubernetes. Kubernetes — это платформа оркестрации контейнеров, которую можно использовать для автоматизации развертывания моделей машинного обучения. Это позволяет масштабировать и управлять ресурсами, необходимыми для обучения и развертывания моделей.
Скрипты Python. Python – это популярный язык программирования для машинного обучения, который можно использовать для автоматизации задач, например подготовки данных, обучения моделей и оценки.

Например, вы можете использовать Jenkins для автоматизации процесса извлечения данных из базы данных, обучения модели и развертывания модели в рабочей среде. Вы можете использовать Kubernetes для автоматизации масштабирования ресурсов для обучения и развертывания моделей, а также использовать скрипты Python для автоматизации задач, например очистки данных и оценки моделей.
Стоит отметить, что хотя автоматизация может принести множество преимуществ, она требует осторожности. планирование и управление для обеспечения правильной автоматизации и развертывания правильной версии модели.

Вот несколько примеров кода, как автоматизировать различные этапы рабочего процесса машинного обучения с помощью скриптов Python:

Подготовка данных

import pandas as pd
# Load the data
data = pd.read_csv("data.csv")
# Split the data into train and test sets
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2)
# Preprocess the data
train_data = preprocess(train_data)
test_data = preprocess(test_data)
# Save the preprocessed data
train_data.to_csv("train_data.csv", index=False)
test_data.to_csv("test_data.csv", index=False)

Обучение моделей

import tensorflow as tf
# Load the preprocessed data
train_data = pd.read_csv("train_data.csv")
# Define the model
model = create_model()
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Train the model
model.fit(train_data.values, train_labels.values, epochs=10)
# Save the trained model
model.save("trained_model.h5")

Оценка модели

import tensorflow as tf
# Load the preprocessed data
test_data = pd.read_csv("test_data.csv")
# Load the trained model
model = tf.keras.models.load_model("trained_model.h5")
# Evaluate the model
metrics = model.evaluate(test_data.values, test_labels.values)
# Print the evaluation metrics
print("Accuracy:", metrics[1])
print("Loss:", metrics[0])

Развертывание модели

import tensorflow as tf
# Load the trained model
model = tf.keras.models.load_model("trained_model.h5")
# Convert the model to TensorFlow Serving format
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
# Save the TensorFlow Serving model
with open("model.tflite", "wb") as f:
f.write(tflite_model)
# Deploy the model using TensorFlow Serving
!tensorflow_model_server --model_base_path=/path/to/model --model_name=model --rest_api_port=8501

Как управлять развертыванием модели?

После того, как модель обучена и проверена, ее можно развернуть в рабочей среде. Это важный шаг; конечные пользователи могут получить доступ к модели и извлечь выгоду из ее прогнозов. Однако развертывание моделей в рабочей среде может оказаться сложной задачей и требует тщательного планирования и управления.

Существует несколько стратегий развертывания моделей в рабочей среде, в том числе:

A/B-тестирование. Это метод, при котором две версии модели развертываются в рабочей среде и проверяется производительность обеих моделей. Версия, которая работает лучше, затем используется в производстве.
Выпуски Canary: это метод, при котором новая версия модели развертывается для небольшого подмножества пользователей и проверяется ее производительность. Затем модель развертывается для остальных пользователей, если производительность приемлема.

Существует также несколько популярных инструментов для управления развертыванием модели, в том числе:

TensorFlow Serving.TensorFlow Serving — популярный инструмент с открытым исходным кодом для развертывания моделей машинного обучения. Он позволяет легко развертывать модели и предоставляет такие функции, как управление версиями и откат.
Seldon. Seldon — это платформа с открытым исходным кодом, позволяющая развертывать модели машинного обучения в Kubernetes. Он предоставляет такие функции, как A/B-тестирование, канареечные выпуски и мониторинг моделей.

Важно отметить, что при развертывании моделей необходимо проверить среду, в которой будут развернуты модели. Это включает в себя обеспечение того, чтобы была развернута правильная версия модели, чтобы модель была развернута в нужной среде и чтобы модель имела правильные конфигурации.

Например, вы можете использовать TensorFlow Serving для развертывания модели и использовать управление версиями, чтобы убедиться, что развернута правильная версия модели. Вы можете использовать Seldon для развертывания модели в Kubernetes и использовать A/B-тестирование для оценки производительности различных версий модели перед ее развертыванием в рабочей среде.

Вот несколько примеров кода для развертывания моделей машинного обучения с использованием различных инструментов:

Обслуживание Tensorflow

import tensorflow as tf
# Convert the model to TensorFlow Serving format
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
# Save the TensorFlow Serving model
with open("model.tflite", "wb") as f:
f.write(tflite_model)
# Start the TensorFlow Serving server
!tensorflow_model_server --model_base_path=/path/to/model --model_name=model --rest_api_port=8501

Кубернетес

from kubeflow import KFApp
# Create a Kubernetes deployment for the model
app = KFApp(model_class=model, name="my-model")
# Deploy the model to Kubernetes
app.deploy()

AWS SageMaker

import boto3
# Create a SageMaker session
session = boto3.Session(aws_access_key_id=aws_access_key_id,
                       aws_secret_access_key=aws_secret_access_key)
# Create a SageMaker client
sagemaker = session.client("sagemaker")
# Create a SageMaker model
sagemaker.create_model(ModelName="my-model",
                       ExecutionRoleArn=execution_role_arn,
                       PrimaryContainer={
                           "Image": container_image,
                           "ModelDataUrl": model_data_url
                       })
# Create a SageMaker endpoint configuration
sagemaker.create_endpoint_config(EndpointConfigName="my-config",
                                 ProductionVariants=[{
                                     "VariantName": "variant-1",
                                     "ModelName": "my-model",
                                     "InitialInstanceCount": 1,
"InstanceType": "ml.m4.xlarge"
}])
# Create a SageMaker endpoint
sagemaker.create_endpoint(EndpointName="my-endpoint",
EndpointConfigName="my-config")

Машинное обучение Azure

from azureml.core import Workspace
from azureml.core.model import Model
# Load the Azure Machine Learning workspace
ws = Workspace.from_config()
# Register the model in the workspace
model = Model.register(model_path="trained_model.h5",
                       model_name="my-model",
                       tags={"type": "classification"},
                       description="My trained model",
                       workspace=ws)
# Deploy the model to Azure Kubernetes Service
from azureml.core.webservice import AksWebservice, Webservice
# Create the AKS deployment configuration
aks_config = AksWebservice.deploy_configuration()
# Deploy the model to AKS
aks_service = Model.deploy(workspace=ws,
                           name="my-service",
                           models=[model],
                           deployment_config=aks_config)
# Wait for the deployment to complete
aks_service.wait_for_deployment()

Инструменты и методы мониторинга и отладки моделей машинного обучения

Мониторинг и отладка моделей машинного обучения в производственной среде — важный аспект MLOps. Это помогает убедиться, что модели работают правильно, и позволяет обнаруживать и решать проблемы, которые могут возникнуть.

Существует несколько аспектов мониторинга и отладки моделей машинного обучения, в том числе:

Производительность модели. Это включает в себя мониторинг точности модели, времени отклика и использования ресурсов, чтобы убедиться, что она работает правильно.
Дрейф модели. Это включает в себя мониторинг производительности модели с течением времени, чтобы обнаружить изменения в базовых данных или поведении модели.
Происхождение модели. Сюда входит отслеживание различных версий модели и данных, используемых для их обучения.

Существует несколько популярных инструментов для мониторинга и отладки моделей машинного обучения, в том числе:

TensorBoard: TensorBoard — это веб-инструмент, используемый для визуализации производительности моделей машинного обучения. Это позволяет отслеживать производительность модели, дрейф модели и происхождение модели.
Prometheus. Prometheus — это инструмент мониторинга с открытым исходным кодом, который можно использовать для мониторинга производительности моделей машинного обучения. Это позволяет группировать метрики и оповещения при превышении определенных пороговых значений.

Например, вы можете использовать TensorBoard для визуализации производительности модели с течением времени и обнаружения изменений в базовых данных или поведении модели. Вы можете использовать Prometheus для настройки оповещений при превышении определенных пороговых значений и получения уведомлений при снижении производительности модели.

Стоит отметить, что мониторинг и отладка моделей машинного обучения в производственной среде может быть сложной задачей и требует тщательного планирования и управления. Важно убедиться, что отслеживается правильная версия модели и правильно настроены инструменты мониторинга и отладки.

Вот несколько примеров кода, как настроить мониторинг и отладку моделей машинного обучения с помощью TensorBoard и Prometheus:

TensorBoard

import tensorflow as tf
# Create a summary writer
writer = tf.summary.create_file_writer("logs/")
# Create a metric to track the model's accuracy
accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()
# Create a metric to track the model's loss
loss = tf.keras.metrics.Mean()
# Create a metric to track the model's response time
response_time = tf.keras.metrics.Sum()
# Train the model
for epoch in range(num_epochs):
    for x_batch, y_batch in train_dataset:
        with tf.GradientTape() as tape:
            logits = model(x_batch)
            loss_value = loss(y_batch, logits)
        grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
        accuracy(y_batch, logits)
        response_time(time.time() - start_time)
    with writer.as_default():
        tf.summary.scalar("loss", loss.result(), step=epoch)
        tf.summary.scalar("accuracy", accuracy.result(), step=epoch)
        tf.summary.scalar("response_time", response_time.result(), step=epoch)
    loss.reset

Прометей

from prometheus_client import start_http_server, Summary
import random
import time
# Create a metric to track the model's accuracy
accuracy = Summary("accuracy", "Model accuracy")
# Create a metric to track the model's loss
loss = Summary("loss", "Model loss")
# Create a metric to track the model's response time
response_time = Summary("response_time", "Model response time")
# Start the Prometheus server
start_http_server(8000)
# Train the model
for epoch in range(num_epochs):
    for x_batch, y_batch in train_dataset:
        with tf.GradientTape() as tape:
            logits = model(x_batch)
            loss_value = loss(y_batch, logits)
        grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
        accuracy(y_batch, logits)
        response_time(time.time() - start_time)
# Add the metrics to Prometheus
accuracy.observe(accuracy.result())
loss.observe(loss.result())
response_time.observe(response_time.result())

Вот еще несколько примеров кода, которые демонстрируют, как настроить мониторинг и отладку моделей машинного обучения с помощью различных инструментов:

Млфлоу

import mlflow
# Start an MLflow run
with mlflow.start_run() as run:
    # Log the model's accuracy
    mlflow.log_metric("accuracy", accuracy.result())
    # Log the model's loss
    mlflow.log_metric("loss", loss.result())
    # Log the model's response time
    mlflow.log_metric("response_time", response_time.result())
    # Log the model's architecture
    mlflow.log_artifact(model.summary(), "model_summary.txt")

МодельХаб

from modelhub import ModelHub
# Initialize the ModelHub client
hub = ModelHub()
# Create a new model version
version = hub.create_version(model, "MyModel", "v1")
# Log the model's accuracy
version.log_metric("accuracy", accuracy.result())
# Log the model's loss
version.log_metric("loss", loss.result())
# Log the model's response time
version.log_metric("response_time", response_time.result())

Селдон

from seldon_core.metrics import SeldonMetrics
# Create a SeldonMetrics object
metrics = SeldonMetrics()
# Log the model's accuracy
metrics.log_metric("accuracy", accuracy.result())
# Log the model's loss
metrics.log_metric("loss", loss.result())
# Log the model's response time
metrics.log_metric("response_time", response_time.result())

MLflow и ModelHub — это инструменты с открытым исходным кодом, которые предоставляют широкий спектр функций для управления рабочим процессом машинного обучения. Они позволяют регистрировать метрики, артефакты и параметры и отслеживать производительность ваших моделей с течением времени.

Seldon — это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет развертывать модели машинного обучения в Kubernetes. Он предоставляет такие функции, как мониторинг и отладка развернутых моделей через SeldonMetrics.

Практические примеры

Тематические исследования — отличный способ увидеть, как MLOps применяется на практике, и получить представление о преимуществах, которых можно достичь. Несколько компаний успешно внедрили MLOps, в том числе:

Google. Компания Google использует MLOps уже несколько лет и разработала несколько инструментов и методов для автоматизации рабочего процесса машинного обучения. Это позволило им повысить эффективность и масштабируемость операций машинного обучения.
Netflix: Netflix использует MLOps для повышения производительности и персонализации своей системы рекомендаций. Это привело к значительному увеличению вовлеченности пользователей и доходов компании.
Uber: Uber использует MLOps для повышения производительности своих моделей машинного обучения для подбора водителей, ценообразования и безопасности. Это привело к значительному повышению эффективности и масштабируемости их операций.

Эти примеры показывают преимущества, которые могут быть достигнуты за счет использования MLOps. Автоматизировав рабочий процесс машинного обучения, управляя развертыванием моделей, мониторингом и отладкой моделей машинного обучения, эти компании повысили производительность и масштабируемость своих операций машинного обучения.

Стоит отметить, что эти компании столкнулись с разными проблемами при внедрении MLOps и им пришлось разработать разные подходы для их преодоления. Например, Google пришлось разработать несколько инструментов и методов для автоматизации рабочего процесса машинного обучения. Напротив, Netflix пришлось разработать рекомендательную систему, способную обрабатывать большой объем данных.

Эти тематические исследования дают ценную информацию о преимуществах, которые могут быть достигнуты за счет использования MLOps, и о проблемах, которые необходимо преодолеть для его успешного внедрения.

Заключение

В заключение, MLOps — это важнейшая область, позволяющая компаниям повышать эффективность, масштабируемость и производительность операций машинного обучения. В этом блоге мы выделили некоторые из основных выводов:

Автоматизация является ключевым аспектом MLOps, она помогает оптимизировать процесс разработки, развертывания и обслуживания моделей машинного обучения, повышая при этом эффективность и воспроизводимость.
Управление развертыванием модели — важный шаг, например, A/B-тестирование, канареечные выпуски и такие инструменты, как TensorFlow Serving и Seldon, чтобы убедиться, что правильная версия модели развернута в нужной среде.
Мониторинг и отладка моделей машинного обучения в производственной среде обеспечивают правильную работу моделей и позволяют обнаруживать и устранять проблемы, которые могут возникнуть.
Такие компании, как Google, Netflix и Uber, внедрившие MLOps, успешно демонстрируют преимущества MLOps и трудности, которые необходимо преодолеть для его успешного внедрения.

Понимая и внедряя эти ключевые выводы, компании могут повысить эффективность, масштабируемость и производительность своих операций машинного обучения и получить коммерческую ценность от своих моделей машинного обучения.