Šta je MLOps?

Mašinsko učenje (ML) preoblikuje industrije, od finansija i zdravstva do maloprodaje i zabave. Ali kako kompanije sve više integrišu ML u svoje operacije, oni se susreću sa novim izazovima u efikasnom postavljanju, upravljanju i skaliranju ML modela. Ovo je mesto gde MLOps - skraćenica za Machine Learning Operations - stupa na scenu. MLOps kombinuje mašinsko učenje, DevOps i najbolje prakse inženjeringa podataka kako bi pojednostavio i automatizovao životni ciklus ML modela, što olakšava dobijanje modela od razvoja do proizvodnje uz održavanje performansi i pouzdanosti modela.

U ovom vodiču ćemo pokriti sve što trebate znati o MLOps-u, uključujući njegove ključne koncepte, najbolje prakse, alate i kako to koristi organizacijama koje rade sa ML-om.

Šta je MLOps?

MLOps (Machine Learning Operations) je skup praksi, alata i okvira koji olakšavaju kontinuirani razvoj, primenu i praćenje modela mašinskog učenja u proizvodnim okruženjima. Baš kao što je DevOps revolucionirao razvoj softvera spajanjem razvoja i IT operacija, MLOps ima za cilj da premosti jaz između nauke o podacima i operativnih timova.

Cilj MLOps-a je da razvoj i primenu ML modela učini pojednostavljenim i ponovljivim kao razvoj softvera, omogućavajući efikasno skaliranje, praćenje i ažuriranje modela u proizvodnji.

Ključni koncepti u MLOps-u

1. Verzionisanje modela i upravljanje životnim ciklusom MLOps naglašava praćenje i upravljanje različitim verzijama ML modela tokom njihovog životnog ciklusa. Ovo uključuje praćenje podataka koji se koriste, parametara, hiperparametara i performansi modela u različitim fazama.

2. Kontinuirana integracija i kontinuirana primena (CI / CD) MLOps uključuje CI / CD cevovode, omogućavajući automatizovano testiranje, validaciju i primenu modela. Ovo osigurava da se modeli kontinuirano integrišu i raspoređuju dok se ažuriraju ili prekvalifikuju novim podacima.

3. Praćenje i povratne petlje Kada je model raspoređen, potrebno ga je pratiti za degradaciju performansi, poznatu kao drift modela. MLOps okviri podržavaju praćenje u realnom vremenu, uzbunjivanje i povratne petlje, koje pomažu u prekvalifikaciji ili finom podešavanju modela jer odstupaju od očekivanog ponašanja.

4. Upravljanje podacima i modelima u MLOps-u osigurava da su modeli u skladu sa propisima, posebno kada se rukuje osetljivim podacima. MLOps naglašava poreklo podataka, verzionisanje i sigurnost, što je od ključnog značaja za ispunjavanje industrijskih standarda i zaštitu privatnosti korisnika.

5. Automatizovano testiranje i validacija Automatizovano testiranje uključuje validaciju kvaliteta podataka, proveru tačnosti modela i obezbeđivanje da su rezultati modela objašnjivi i ispunjavaju poslovne ciljeve. Ovo smanjuje greške u proizvodnji, čineći ML modele pouzdanijim i pouzdanijim.

Značaj MLOps-a u tokovima posla mašinskog učenja

Kako se preduzeća sve više oslanjaju na ML modele za donošenje odluka u realnom vremenu, upravljanje čitavim ML cevovodom od unosa podataka do primene postaje od suštinskog značaja. Bez MLOps-a, organizacije se suočavaju sa izazovima kao što su:

• Duže vreme do tržišta: Bez pojednostavljenih procesa, dobijanje modela od razvoja do proizvodnje može biti dugotrajno.

• Model Drift i degradirane performanse: Modeli u proizvodnji su skloni da se kreću od svoje prvobitne tačnosti zbog promena u podacima tokom vremena.

• Operativna uska grla: Bez odgovarajuće orkestracije, primena, skaliranje i održavanje modela postaju resursno intenzivni.

• Nedosledno i nesigurno upravljanje modelima: Nedostatak upravljanja može dovesti do nedoslednih modela koji su izazov za reviziju ili bezbednost, posebno u visoko regulisanim industrijama.

MLOps pomaže u rešavanju ovih izazova promovisanjem standardizovanog, efikasnog pristupa upravljanju ML modelom.

Ključne faze životnog ciklusa MLOps-a

1. Priprema podataka i prethodna obrada Unos podataka, čišćenje i inženjering karakteristika su bitni koraci u MLOps cevovodu. Obezbeđivanjem kvaliteta i konzistentnosti podataka, MLOps cevovodi postavljaju temelje za tačnu obuku i validaciju modela.

2. Model obuke i validacije U ovoj fazi, ML modeli su obučeni na označenim podacima. Procesi validacije osiguravaju da su modeli tačni i usklađeni sa poslovnim ciljevima. Automatizovano podešavanje hiperparametara, izbor modela i validacija su ključni elementi MLOps-a ovde.

3. Raspoređivanja MLOps omogućava besprekornu primenu modela automatizacijom procesa uzimanja obučenog modela iz testnog okruženja u proizvodnju. Ovo može uključivati primenu modela na platformama u oblaku, rubnim uređajima ili u lokalnim okruženjima.

4. Nadgledanje i evidentiranje Monitoring uključuje praćenje performansi modela, latencije i zanošenja podataka. Evidentiranje svih akcija i metrika omogućava rešavanje problema, otkrivanje anomalija i kontinuirano poboljšanje modela.

5. Prekvalifikacija i upravljanje modelima Da bi modeli bili tačni, neophodni su cevovodi za prekvalifikaciju kada novi podaci postanu dostupni. MLOps okviri podržavaju rasporede prekvalifikacije, praćenje verzija modela i zamenu starih modela u proizvodnji sa ažuriranim.

Najbolje prakse u MLOps-u

1. Automatizujte podatke i modelirajte cevovode

Automatizacija cevovoda podataka smanjuje greške i obezbeđuje dosledan protok podataka. Slično tome, automatizacija obuke i primene modela omogućava kontinuiranu isporuku i smanjuje ručne intervencije.

2. Implementirati robustan nadzor i upozorenja

Koristite sisteme za praćenje kako biste otkrili probleme sa modelom i kvalitetom podataka. Upozorenja omogućavaju timovima da brzo deluju ako model počne da ima slabe rezultate, sprečavajući ga da utiče na poslovne odluke.

3. Održavajte kontrolu verzija za podatke, modele i kod

Praćenje svake verzije modela, verzije skupa podataka i verzije koda je ključno u MLOps-u. Kontrola verzija pomaže u praćenju problema nazad na određene modele ili skupove podataka i pojednostavljuje revizije.

4. Koristite alate za kontejnerizaciju i orkestraciju

Alati kao što su Docker i Kubernetes omogućavaju primenu modela u konzistentnim, skalabilnim okruženjima. Ovi alati olakšavaju povećanje i smanjenje resursa po potrebi, održavajući performanse modela.

5. Sprovođenje bezbednosnih i usklađenih standarda

Uključivanje okvira upravljanja i kontrole pristupa je od ključnog značaja za održavanje privatnosti i sigurnosti podataka. Ovi standardi osiguravaju da ML modeli budu u skladu sa propisima kao što su GDPR i HIPAA.

Popularni MLOps alati i okviri

1. MLflow

An open-source platforma za upravljanje životnim ciklusom ML-a, MLflov pruža mogućnosti za praćenje eksperimenta, raspoređivanje modela i registar modela.

2. Sortiraj

MLOps alat zasnovan na Kubernetes-u, Kubeflov pojednostavljuje primenu, obuku i nadgledanje ML modela na Kubernetes klasterima, čineći ga visoko skalabilnim i fleksibilnim.

3. TensorFlov Ektended (TFKS)

Izgrađen od strane Google-a, TFKS je a spremno za produktivno okruženje platforma za mašinsko učenje za primenu i upravljanje ML cevovode.

4. Mapa sajta

DataRobot je komercijalna platforma koja automatizuje end-to-end ML procese, od unosa podataka do primene, ugostiteljstvo za organizacije koje zahtevaju MLOps okruženje sa niskim kodom.

5. Apache protok vazduha

Protok vazduha je popularan alat za orkestriranje tokova posla, koji se često koristi u MLOps cevovodima za zakazivanje i upravljanje podacima i ML zadacima.

6. Amazon SageMaker

MLOps rešenje zasnovano na oblaku iz AVS-a, SageMaker pruža alate za izgradnju, obuku i primenu ML modela u velikoj meri, sa snažnom integracijom u AVS ekosistemu.

Prednosti usvajanja MLOps-a

1. Poboljšana produktivnost i efikasnost

Automatizacijom ponavljajućih zadataka i uspostavljanjem CI / CD praksi, MLOps značajno ubrzava životni ciklus ML-a. Naučnici podataka mogu se fokusirati na razvoj modela, dok operacije upravljaju raspoređivanjem, smanjujući uska grla.

2. Skalabilnost i fleksibilnost

MLOps omogućava organizacijama da skaliraju modele u različitim okruženjima (oblak, on-premise ili edge) i rukuju velikim količinama podataka. Ova fleksibilnost olakšava ispunjavanje zahteva poslovnih aplikacija.

3. Poboljšana tačnost i pouzdanost modela

Uz kontinuirano praćenje, MLOps pomaže u ranom hvatanju modela i problema sa kvalitetom, osiguravajući da raspoređeni modeli održavaju visoku preciznost i performanse. Automatizovani cevovodi za prekvalifikaciju takođe mogu ažurirati modele uz minimalnu intervenciju.

4. Bolja saradnja između timova

MLOps podstiče saradnju između nauke o podacima, DevOps-a i IT timova. Ovo smanjuje trenje i osigurava da se modeli raspoređuju uz doprinos svih zainteresovanih strana, poboljšavajući pouzdanost i održivost ML sistema.

5. Smanjeni troškovi i brže vreme na tržištu

Automatizovani procesi i cevovodi za višekratnu upotrebu u MLOps-u minimiziraju potrebu za ručnom intervencijom, štedeći vreme i resurse. To dovodi do bržeg primenu ML rešenja i bržeg vremena na tržištu.

Ključni slučajevi korišćenja za MLOps

• Otkrivanje finansijskih prevara: Kontinuirano praćenje i brza prekvalifikacija modela otkrivanja prevara omogućavaju finansijskim institucijama da ostanu ispred rastućih pretnji.

• Personalizovane preporuke: Platforme za e-trgovinu mogu koristiti MLOps za ažuriranje modela preporuka u realnom vremenu na osnovu ponašanja i preferencija korisnika.

• Prediktivno održavanje u proizvodnji: Proizvodne firme mogu da iskoriste MLOps da kontinuirano poboljšavaju modele koji predviđaju kvarove opreme, smanjujući zastoje i troškove održavanja.

• Zdravstvena dijagnostika: MLOps pomaže zdravstvenim radnicima da dijagnostičke modele ažuriraju sa najnovijim medicinskim podacima, poboljšavajući ishode nege pacijenata.

Zaključak

MLOps predstavlja ključnu evoluciju u pejzažu mašinskog učenja, pružajući Frejmvork i alati neophodni za efikasno upravljanje ML modelima u proizvodnji. Integrišući najbolje prakse iz DevOps-a, inženjeringa podataka i ML-a, MLOps omogućava organizacijama da efikasno i pouzdano primenjuju, prate i skaliraju ML modele. Za organizacije koje žele da maksimiziraju vrednost svojih ML inicijativa, ulaganje u MLOps je od suštinskog značaja za postizanje konzistentnih, skalabilnih i tačnih rezultata.

Bez obzira da li vaša organizacija tek počinje da primenjuje ML modele ili već ima zreo cevovod za mašinsko učenje, usvajanje MLOps-a može poboljšati produktivnost, pouzdanost i povrat ulaganja u ML tehnologije.

‍

‍