В следующей серии мы углубимся в глубины знаний, связанных с MLOPS. От самых основ до вершины производства, мы не оставим камня на камне, предоставив вам целостное понимание MLOPS от введения до производства.

Оглавление:

  1. Абсолютные основы MLOPS
  2. Фазы Млопс
  3. Проблемы

1. Абсолютные основы MLOPS:

Операции машинного обучения (MLOPs) быстро становятся важным компонентом успешного развертывания проектов по обработке и анализу данных на предприятии. Это процесс, который помогает организациям и бизнес-лидерам создавать долгосрочную ценность и снижать риски, связанные с наукой о данных, машинным обучением и инициативами в области искусственного интеллекта. Тем не менее, это относительно новая концепция; так почему же он, казалось бы, взлетел в лексикон науки о данных за одну ночь? В этой вводной главе подробно рассматривается, что такое MLOps на высоком уровне, его проблемы, почему он стал необходимым для успешной стратегии обработки данных на предприятии и, что особенно важно, почему сейчас он выходит на первый план.

MLOPS, сочетание машинного обучения, DevOps и обработки данных, включает в себя совместную работу и интеграцию этих трех областей.

Машинное обучение. Машинное обучение лежит в основе MLOPS, предоставляя алгоритмы, статистические модели и методы, которые позволяют системам учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения. Он играет решающую роль в MLOPS, позволяя организациям использовать аналитические данные на основе данных, выполнять сложный анализ и разрабатывать прогнозные модели. Алгоритмы машинного обучения позволяют предприятиям автоматизировать задачи, выявлять закономерности и принимать обоснованные решения на основе собранных данных. В MLOPS машинное обучение служит основой для разработки интеллектуальных систем и внедрения инноваций.

DevOps.DevOps, сокращение от Development and Operations, фокусируется на совместной работе, общении и интеграции между командами разработчиков программного обеспечения и ИТ-операций. В контексте MLOPS методы DevOps играют решающую роль в обеспечении плавного и эффективного развертывания, мониторинга и управления моделями машинного обучения в производственных средах. Принципы DevOps, такие как непрерывная интеграция, непрерывная поставка и автоматизация инфраструктуры, позволяют организациям оптимизировать процесс развертывания модели машинного обучения, уменьшить количество ошибок и обеспечить масштабируемость и надежность. Сокращая разрыв между разработкой и эксплуатацией, DevOps обеспечивает плавную интеграцию моделей машинного обучения в реальные приложения.

Инженерия данных.Инженерия данных — это дисциплина, отвечающая за проектирование, создание и управление инфраструктурой данных, необходимой для эффективной обработки и анализа данных. В области MLOPS инженерия данных играет жизненно важную роль в сборе, хранении, предварительной обработке и управлении огромными объемами данных, используемых для обучения и развертывания моделей машинного обучения. Он включает в себя такие задачи, как извлечение, преобразование и загрузка данных (ETL), интеграция данных, обеспечение качества данных и управление данными. Инжиниринг данных гарантирует, что данные, используемые в операциях машинного обучения, являются чистыми, надежными и доступными, что позволяет организациям получать содержательную информацию и делать точные прогнозы.

Каждая из этих трех тем — машинное обучение, DevOps и обработка данных — вносит свой уникальный вклад в экосистему MLOPS. Машинное обучение обеспечивает возможности аналитики и прогнозирования, DevOps обеспечивает беспрепятственное развертывание и мониторинг моделей машинного обучения, а инженерия данных занимается инфраструктурой и управлением данными. Объединяя эти дисциплины, MLOPS позволяет организациям использовать мощь данных и машинного обучения, превращая их в ценные идеи и практические решения.

2. Этапы MLOPS

Фазы MLOPS относятся к последовательным шагам, включенным в процесс операций машинного обучения (MLOPS). Эти этапы описывают ключевые этапы и действия, необходимые для эффективного управления моделями машинного обучения и их развертывания в производственных средах. Существует три основных этапа:
1. Проектирование приложения на основе машинного обучения
2. Эксперименты и разработка машинного обучения
3. Операции машинного обучения.

Разработка приложений на основе машинного обучения включает в себя:

Понимание существующей проблемы или того, что нужно решить.

  • Получите ясность в отношении конкретной проблемы или цели, которую призвано решить приложение на основе машинного обучения.
  • Определите болевые точки, проблемы и требования, связанные с проблемной областью.

Чтобы лучше понимать свой бизнес.

  • Развить всестороннее понимание бизнес-контекста и целей.
  • Узнайте о потенциальном влиянии и преимуществах интеграции машинного обучения в приложение.

Ключевые компоненты разработки приложений на базе машинного обучения.

Сбор данных:

  • Определите соответствующие источники данных, необходимые для решения проблемы.
  • Определите методы и процессы сбора данных для сбора необходимых данных.

Анализ данных:

  • Выполните исследовательский анализ данных, чтобы получить представление о собранных данных.
  • Определите шаблоны, тенденции и корреляции, которые могут помочь в разработке модели машинного обучения.

Подготовка данных:

  • Очистите, предварительно обработайте и преобразуйте данные, чтобы обеспечить их качество и совместимость с алгоритмами машинного обучения.
  • Обрабатывайте отсутствующие значения, выбросы и несоответствия данных для создания надежного набора данных.

Разработка модели:

  • Выберите подходящую архитектуру модели машинного обучения и алгоритмы в зависимости от проблемы и характеристик данных.
  • Разработайте структуру модели, определив входные объекты, скрытые слои и выходные прогнозы.

Обучение моделей:

  • Обучите модель ML, используя подготовленный набор данных, чтобы изучить закономерности и сделать точные прогнозы.
  • Оптимизируйте гиперпараметры модели и настройте параметры обучения для повышения производительности.

Сосредоточившись на этих ключевых компонентах, процесс разработки приложений на основе машинного обучения становится более систематическим и структурированным. Это позволяет идентифицировать важные идеи, требования к данным и соображения по проектированию модели, что приводит к эффективной интеграции возможностей машинного обучения в архитектуру приложения.

Эксперименты и разработка машинного обучения

Экспериментирование и разработка машинного обучения включает:

  • Сосредоточение внимания исключительно на проверке действительности приложения ML.
  • На этом этапе рекомендуется применить подход Proof of Concept (POC) для проверки модели машинного обучения.

Ключевые компоненты для этого этапа:

Проверка модели:

  • Оцените производительность и точность модели машинного обучения, используя соответствующие методы проверки.
  • Оцените, насколько хорошо модель соответствует требованиям проблемы и желаемым результатам.

Показ модели:

  • Установите инфраструктуру и механизмы для обслуживания модели машинного обучения в производственной среде.
  • Настройте API или службы, чтобы включить интеграцию модели в рабочий процесс приложения.

Мониторинг модели:

  • Внедрите системы мониторинга для отслеживания производительности и поведения развернутой модели машинного обучения.
  • Постоянно контролируйте прогнозы модели, выявляйте аномалии и обеспечивайте ее надежность.

Переобучение модели:

  • Установите процесс повторного обучения модели ML для адаптации к изменениям в распределении данных или бизнес-требованиям.
  • Отслеживайте производительность модели с течением времени и планируйте повторное обучение для поддержания оптимальной точности.

Ключевые компоненты этого этапа помогают определить наиболее подходящий алгоритм для решения поставленной задачи. Проверяя модель, настраивая обслуживающую инфраструктуру, отслеживая ее производительность и внедряя механизмы переобучения, специалисты по машинному обучению могут убедиться, что разработанная модель соответствует желаемым стандартам и хорошо подготовлена ​​для развертывания в реальных сценариях.

ML-операции

Этот этап включает в себя машинное обучение в рабочей среде с использованием определенных методов DevOps:
1. Тестирование
2. Создание версий
3. Мониторинг

Точно так же существует три уровня реализации:
1. Ручной процесс
2. Автоматизация конвейера машинного обучения
3. Автоматизация конвейера CI/CD

ML-Operations предполагает интеграцию машинного обучения в производство с внедрением определенных практик DevOps. Он включает в себя три уровня реализации: ручной процесс, автоматизация конвейера машинного обучения и конвейер CI/CD.

Ручная обработка:

  • Этот подход полностью определяется специалистами по данным и подходит, когда модель редко меняется или требует переобучения.
  • Он включает в себя очень экспериментальный и итеративный процесс, в котором преобразование данных, проверка, тестирование модели и обучение выполняются вручную.

Автоматизация конвейера машинного обучения:

  • На этом уровне реализации модель обучается автоматически при появлении новых данных.
  • Конвейер спроектирован так, чтобы быть в курсе обновлений данных и инициировать необходимые шаги для переобучения модели, обеспечивая непрерывное обучение.

Конвейер CI/CD:

  • Конвейер CI/CD — это наиболее эффективный и надежный подход к развертыванию модели машинного обучения.
  • Это позволяет различным техническим экспертам исследовать новые идеи, связанные с проектированием функций, архитектурой модели и гиперпараметрами.
  • Основное отличие от двух других уровней заключается в том, что модели машинного обучения и компоненты их конвейера обучения создаются, тестируются и развертываются автоматически, что обеспечивает оптимизированный и эффективный процесс развертывания.

Внедряя ML-Operations и используя возможности методов DevOps, организации могут автоматизировать и оптимизировать развертывание моделей ML, обеспечивая более быструю и надежную интеграцию в производственные среды.

Задачи

Традиционные организации: разработка нескольких моделей машинного обучения и их развертывание в производственной среде — относительно новое явление.

До недавнего времени число моделей машинного обучения могло быть управляемым в небольших масштабах или меньшим интересом к пониманию этих моделей и их зависимостей на уровне всей компании.

С автоматизацией принятия решений модели становятся более важными, и параллельно управление рисками моделей становится более важным на верхнем уровне.

Реальность в условиях предприятия намного сложнее с точки зрения потребностей и инструментов.

Есть много причин, по которым управление циклом машинного обучения в масштабе является сложной задачей:

  1. Зависимости. Не только данные, но и бизнес нуждаются в изменениях.

Результаты должны постоянно передаваться обратно в бизнес, чтобы гарантировать, что реальность модели в производстве и на производственных данных соответствует ожиданиям. Критически, решить исходную проблему или достичь цели.

2. Не все говорят на одном языке: люди из бизнеса, специалистов по данным и ИТ-команд, ни одна из групп не использует одни и те же инструменты или даже одинаковые базовые навыки общения.

MLOPS: снижение риска

Оценка рисков. При рассмотрении MLOPS как способа снижения рисков:

  1. Риск того, что модель недоступна в течение заданного периода времени.
  2. Риск того, что модель вернет неверный прогноз для данного примера.
  3. Точность/справедливость модели со временем снижается, и навыки, необходимые для поддержания модели, теряются.

Риски обычно велики для моделей, широко развернутых и используемых вне организации.

Оценка риска основана на двух показателях: Вероятность и влияние Неблагоприятного события.

Меры по смягчению обычно основаны на сочетании двух факторов, т. е. Серьезности модели.

Оценка риска должна выполняться в начале каждого проекта и периодически переоцениваться, поскольку модели могут использоваться способами, которые изначально не были замечены.

Модели прогнозирования хороши настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются, а это означает, что обучающие данные должны хорошо отражать данные, встречающиеся в производственной среде.

Если производственная среда изменится, производительность модели, вероятно, снизится.

MLOPS: ответственный ИИ

Ответственное использование машинного обучения (чаще называемое ответственным ИИ) охватывает два основных аспекта:

  1. Намеренность: обеспечение того, чтобы модели разрабатывались и вели себя в соответствии с их назначением. Это включает в себя гарантию того, что данные, используемые для проектов ИИ, поступают из совместимых и объективных источников, а также совместный подход к проектам ИИ, который обеспечивает множественные сдержки и противовесы потенциальной систематической ошибке модели.

Преднамеренность также включает в себя объяснимость, то есть результаты систем ИИ должны быть объяснимы людьми.

2. Подотчетность: общее представление о том, какие термины используют какие данные, как и в каких моделях.

Это также включает в себя потребность в уверенности в том, что данные надежны и собираются в соответствии с правилами, а также в централизованном понимании того, какие модели используются для каких бизнес-процессов.

MLOPS для масштабирования:

MLOps важен не только потому, что помогает снизить риск моделей машинного обучения в производственной среде; это также важный компонент для массового развертывания усилий по машинному обучению (и, в свою очередь, получения выгоды от соответствующей экономии за счет масштаба).

Переход от одной или нескольких моделей в производственной среде к десяткам, сотням или тысячам, оказывающим положительное влияние на бизнес, требует дисциплины MLOps.

Надлежащие методы MLOps помогут командам как минимум:
• отслеживать версии, особенно эксперименты на этапе проектирования • понимать, лучше ли переобученные модели по сравнению с предыдущими версиями (и продвигать модели до производства, которые работают лучше)
• Обеспечьте (в определенные периоды времени — ежедневно, ежемесячно и т. д.), что производительность модели не ухудшается в производстве.

На этом мы подошли к концу первой части серии MLOPS. Спасибо за ваше драгоценное время. Пожалуйста, оставьте отзыв, если таковой имеется.

Я приглашаю вас присоединиться ко мне на LinkenIn для интересных проектов, сотрудничества и многого другого.