Развитие MLOps в поддержке ML-проектов - вызовы для DevOps

Развитие MLOps в поддержке ML-проектов: Вызовы для DevOps

Развитие MLOps в поддержке ML-проектов представляет собой важное направление в области Data Science, которое ставит перед DevOps инженерами ряд вызовов. С появлением технологии MLOps - сочетания машинного обучения и практик непрерывной разработки (DevOps) - возникает необходимость надежного и эффективного развертывания моделей машинного обучения в промышленной среде. Стремительный рост количества ML-проектов за последние годы демонстрирует востребованность данной области, однако множество проектов так и остаются на стадии тестирования, не дойдя до продакшена. Одним из ключевых факторов успешного внедрения AI и ML-проектов является разработка и применение эффективных инструментов MLOps, способных обеспечить бесшовную интеграцию и развертывание таких решений. Необходимость постоянного обновления и адаптации инструментария, а также поиск подходящих технологических решений для конкретных компаний представляют собой главные вызовы для инженеров и специалистов по разработке в области MLOps.

Зачем нужны MLOps

Каждый Data Science проект требует правильного и эффективного развертывания и поддержания моделей машинного обучения в промышленной среде. Развитие MLOps - это ключевой аспект успешного развития проектов, аналогично тому, как садовник использует инструменты для ухода за растениями. Существует множество ML-инструментов, и выбор подходящих инструментов представляет собой серьезный вызов для инженеров. Группировка инструментов по функциональности и этапам развития DS-проекта помогает эффективнее подбирать необходимые ресурсы для успешного завершения проектов в области машинного обучения.

Этапы жизненного цикла ML-проекта

Жизненный цикл ML-проекта включает шесть ключевых этапов, начиная с анализа бизнеса. На этом этапе формулируются бизнес-гипотезы и разрабатывается техническое задание для дата-саентистов. Важно также вовлечение заказчика и исполнителя для определения метрик и правил обучения модели. Следующим этапом является исследование, где проводятся эксперименты, документируются результаты и поддерживается процесс разработки. Обработка данных и разметка становятся неотъемлемой частью обучения модели, требуя использование специализированных инструментов и коммуникацию с разметчиками данных. Далее происходит масштабирование обучения и трекинг экспериментов с активным обучением, что необходимо для улучшения эффективности и точности модели. Наконец, последние этапы включают развертывание модели, проведение тестирования и сопровождение, где важно мониторить и оценивать качество модели, обучать ее в соответствии с изменениями в окружающей среде и обеспечивать автоматизацию процесса оценки и обучения модели для дальнейшего успеха проекта.

Примеры End2End инструментов

Некоторые инструменты End2End, которые охватывают весь жизненный цикл проекта, включают в себя Databricks, Microsoft Azure и Kubeflow. Databricks способствует ускорению разработки ML на протяжении всего проекта, Azure упрощает и ускоряет процесс, а Kubeflow облегчает жизненный цикл ML с помощью контейнеризированных DS-инструментов. Каждый из этих инструментов имеет свои уникальные характеристики, которые могут быть применены на различных этапах развития проектов в области машинного обучения.

Анализ бизнеса и исследование

На этапе анализа бизнеса специалисты должны грамотно формулировать бизнес-гипотезы и документировать все в системе, например, в Confluence. Это можно сравнить с посадкой зернышек, от которых зависит будущее расцветание проекта. Важно провести анализ тщательно и систематически, учитывая различные варианты и расчеты. С другой стороны, этап исследования можно сравнить с проращиванием зерен, где необходимо иметь гибкий инструментарий для быстрого и эффективного проведения экспериментов. Дата-саентисты должны иметь возможность оперативно обрабатывать данные, проводить анализ и эксперименты, документировать результаты для последующего обращения, а также сравнивать и делиться результатами с коллегами.

Этапы обучения модели

Обучение модели в рамках ML-проекта включает несколько важных этапов. Вначале идет разметка данных, где обработка данных и присвоение меток играют ключевую роль. Затем следует формирование кода для обучения моделей, где дата-сайентистам необходимо предоставить удобные инструменты для работы. Масштабирование обучения играет свою роль, так как не всегда обучение возможно на одной машине, поэтому важно создать вычислительные кластеры и обеспечить изоляцию ресурсов. Трекинг экспериментов и активное обучение также важны, поскольку следует учитывать различные параметры и логировать результаты для выбора лучших экспериментов. И, наконец, важен этап развертывания модели, где необходимо учитывать тестирование на живых данных, теневое развертывание, А/Б-тестирование и использование "многоруких бандитов" для выбора наилучшей модели в процессе эксплуатации.

Развертывание и тестирование модели

Для успешного развертывания и тестирования модели машинного обучения необходимо тщательное настройка потоков данных, контроль времени обработки запросов и привязка результатов предсказаний к конкретной версии модели. В процессе развертывания модели следует учитывать основные аспекты, такие как сопоставление данных, обработка запросов в реальном времени или отложенно, а также обеспечение обратной связи от окружающей среды. Важно продумать механизмы контроля и оценки качества модели в продакшене, чтобы своевременно выявлять и реагировать на возможные проблемы. Разворачивание новой модели и тестирование ее на «живых данных» является ключевым шагом в процессе, который позволяет получить реальные результаты и оценить эффективность модели в реальной среде.

Сопровождение

На этапе эксплуатации модели машинного обучения необходимо постоянно мониторить риск ее работы. Изменение среды и предпочтений пользователей может привести к деградации качества предсказаний, что делает важным постоянный контроль и анализ работы модели. Для успешного сопровождения модели важно иметь четкие механизмы взаимодействия с командой дата-сайентистов. Автоматизация процессов оценки качества модели и обучения позволяет оперативно реагировать на изменения, обеспечивая надежную и эффективную работу модели в продакшене.

Заключение

Развитие области MLOps продолжает расти и развиваться, несмотря на отсутствие универсальных стандартов. В настоящее время существует широкий спектр инструментов, но многие из них решают лишь отдельные аспекты проблемы. В будущем предполагается появление best practices и готовых решений, которые сделают процесс управления и развертывания моделей машинного обучения более эффективным и гармоничным. Это направление является актуальным и перспективным в области Data Science, и мы надеемся, что со временем появится более структурированный и единый подход к работе в области MLOps.