MLOps: набор инструментов для повышения эффективности проектов ИИ

Проекты искусственного интеллекта могут оказаться в числе 90%, которые терпят неудачу из-за распространенных ошибок реализации. В этой статье от разработчиков компании DST Global вы узнаете, как изменить разработку с помощью правильных инструментов MLOps.

Многочисленные многообещающие проекты в области искусственного интеллекта не увенчались успехом. Обычно это происходит не из-за качества моделей машинного обучения (ML) . Плохая реализация и системная интеграция губят 90% проектов . Организации могут сохранить свои усилия в области искусственного интеллекта. Им следует принять адекватные методы MLOps и выбрать правильный набор инструментов. В этой статье обсуждаются практики и инструменты MLOps, которые могут спасти тонущие проекты ИИ и повысить надежность, потенциально удвоив скорость запуска проектов.

Коротко о MLOps

MLOps — это сочетание разработки приложений машинного обучения (Dev) и операционной деятельности (Ops). Это набор практик, которые помогают автоматизировать и оптимизировать развертывание моделей машинного обучения. В результате весь жизненный цикл машинного обучения становится стандартизированным.

MLOps сложен. Это требует гармонии между управлением данными, разработкой моделей и операциями. Возможно, также потребуются изменения в технологиях и культуре внутри организации. При правильном внедрении MLOps позволяет профессионалам автоматизировать утомительные задачи, такие как маркировка данных, и сделать процессы развертывания прозрачными. Это помогает обеспечить безопасность данных проекта и их соответствие законам о конфиденциальности данных.

Организации улучшают и масштабируют свои системы машинного обучения с помощью методов MLOps. Это делает сотрудничество между учеными и инженерами, работающими с данными, более эффективным и способствует инновациям.

Когда ML встречается с DevOps: как понять MLOps

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) в последние годы захватили мир, став важнейшими компонентами практически любой отрасли, от розничной торговли и развлечений до здравоохранения и банковского дела. Эти технологии способны радикально преобразовать предприятия за счет автоматизации операций, снижения затрат и ускорения принятия решений за счет анализа огромных объемов данных. В последнее время резко возросло количество проектов искусственного интеллекта и машинного обучения, что затрудняет эффективное управление проектами машинного обучения. Именно так MLOps вышли на центральное место в технологической индустрии.

Что такое MLOps?

MLOps, или операции машинного обучения, — это методология оптимизации жизненных циклов машинного обучения с целью ускорения создания приложений на базе искусственного интеллекта. Он следует технологиям DevOps для быстрой и надежной разработки программного обеспечения в секторе машинного обучения. MLOps, как и DevOps , способствует совместному мышлению, обеспечивая постоянное общение между учеными, разработчиками программного обеспечения и экспертами по данным. Он охватывает все аспекты процесса машинного обучения: от сбора данных и создания моделей до окончательного развертывания и постоянного улучшения проекта.

Что такое искусственный интеллект и машинное обучение?

Несмотря на тесную связь, ИИ и МО — это две разные концепции, которые не следует путать. ИИ — это общий термин, охватывающий широкий спектр подходов и методов, позволяющих компьютерным системам имитировать человеческий интеллект. Машинное обучение, в свою очередь, является подобластью ИИ, которая позволяет компьютеру автоматически обучаться на структурированных данных. Основное внимание уделяется алгоритмам обучения с большими наборами данных для создания сложных моделей машинного обучения, способных выполнять сложные задачи, такие как анализ больших данных , сортировка изображений и генерация человеческой речи.

Что включает в себя жизненный цикл ML?

Практически все проекты ML в ходе своего циклического жизненного цикла проходят следующие этапы:

- Сбор данных. Создание высококачественного набора данных — важная часть жизненного цикла машинного обучения, который включает в себя сбор таких данных, как текст, изображения, звуки или видео.

- Подготовка и обработка данных: рандомизация, организация данных в наборы данных, удаление ошибок и дубликатов и преобразование их в удобный формат.

- Разработка модели: выбор эффективной архитектуры модели, создание модели, ее обучение на наборе данных, настройка и оценка.

- Развертывание модели: внедрение обученной модели машинного обучения в реальную систему и определение того, улучшит ли она свою производительность, используя доступные данные.

- Мониторинг: наблюдение за системой для обеспечения и поддержания желаемого уровня производительности посредством раннего обнаружения и исправления.

Как MLOps улучшает жизненный цикл машинного обучения?

MLOps используют методы DevOps для создания оптимального и стандартизированного подхода к машинному обучению. На всех этапах процесса ML он в значительной степени опирается на следующие практики:

- Контроль версий: он широко используется в разработке программного обеспечения и включает в себя отслеживание, хранение и управление изменениями, вносимыми в код с течением времени. В машинном обучении мы пошли еще дальше, сосредоточив внимание на ключевых компонентах машинного обучения — данных и моделях — для обеспечения отслеживаемости, воспроизводимости, отката, отладки и совместной работы. Контроль версий данных необходим для разработки модели, а контроль версий модели необходим на протяжении всего жизненного цикла модели.

- Непрерывная интеграция и непрерывное развертывание (CI/CD) : эти методы вращаются вокруг непрерывного процесса проверки, переоценки и выявления проблем с моделью ML, что позволяет изменять модель при получении новых данных. CI /CD также автоматизирует некоторые части конвейера машинного обучения, такие как этапы разработки, сборки и тестирования.

- Мониторинг и ведение журнала. Мониторинг модели машинного обучения отвечает за постоянное отслеживание производительности развернутой модели в производстве, предоставление критической обратной связи и обеспечение точности прогнозирования модели и ее получения с течением времени. Ведение журнала создает запись событий приложения, которую можно использовать для определения источника проблем с производительностью, возникающих на любом этапе разработки модели.

- Модельное управление и соблюдение требований: эти методы направлены на снижение рисков, связанных с плохой работой модели, что может привести к различным проблемам, начиная от неправильного принятия решений и плохого опыта клиентов до нарушений национальных и международных законов и правил. Например, во многих странах многие предприятия должны соблюдать строгие правила безопасности персональных данных.

- Инфраструктура и масштабируемость. Сочетание ресурсов, инструментов и процессов, необходимых для создания, обучения и запуска моделей ML, известно как инфраструктура ML. Он обеспечивает успешную реализацию каждого этапа рабочего процесса машинного обучения, помогая специалистам по данным и командам инженеров управлять различными ресурсами и эксплуатировать их, а также оптимизируя процессы обучения и развертывания. Масштабируемость ML означает способность приложений ML обрабатывать любые объемы данных, оставаясь при этом экономически эффективными и экономящими время при обслуживании миллионов пользователей.

- Автоматизированное тестирование. Автоматизируя модульное и интеграционное тестирование, специалисты по MLOps могут добиться долгосрочных результатов. Автоматизация ускоряет модульные тесты, которые основаны на концепции разделения кода на блоки и тестирования каждого из них отдельно. Это также улучшает интеграционное тестирование, которое используется для того, чтобы увидеть, как компоненты взаимодействуют друг с другом. Его основная цель — обеспечить взаимодействие объединенных блоков друг с другом и соответствие системы всем стандартам модели.

Что необходимо для начала карьеры MLOps?

Любой, кто хочет взять на себя задачу направления своей карьеры в этот динамичный сектор искусственного интеллекта в 2023 году, должен быть знаком с фундаментальными практиками, концепциями, инструментами и платформами, используемыми в MLOps. Они заключаются в следующем:

- Инжиниринг данных, машинное обучение и разработка программного обеспечения: важно понимать основы языка программирования Python, а также фреймворков машинного обучения TensorFlow и PyTorch.

- DevOps : очень важно знать принципы DevOps, системы контроля версий, конвейеры CI/CD и облачные платформы, такие как AWS или Google Cloud.

- Инструменты MLOps . Крайне важно быть знакомым с инструментами для управления сквозным рабочим процессом ML, который включает MLflow, Kubeflow и Apache Airflow.

- Практика . Чтобы добиться успеха в MLOps, необходимо создавать, тестировать и развертывать модели машинного обучения ML в реальных сценариях. Начинание с небольших личных проектов может помочь подготовить почву для работы в крупных технологических компаниях.

- Сообщество . Погружение в жизнь сообщества, участие в конкурсах и хакатонах, а также сотрудничество с другими профессионалами необходимы для того, чтобы оставаться в курсе событий MLOps, приобретать новые навыки и добиваться успеха.

- Сертификаты . Крайне важно получить сертификаты ML и DevOps от поставщиков облачных услуг, чтобы составить сильное резюме и получить работу мечты.

Разработчики DST Global объясняют почему MLOps так важен?

MLOps — это набор эффективных практик, которые представляют собой переход к оптимизации жизненных циклов машинного обучения, что приводит к более быстрой и гибкой разработке, тестированию и обслуживанию приложений искусственного интеллекта. Его основными преимуществами являются эффективность, масштабируемость и снижение рисков.

Создание проектов ИИ из проблем

Профессионалы MLOps преобразуют необработанные бизнес-задачи в четкие и измеримые цели машинного обучения. Они проектируют конвейеры машинного обучения и управляют ими, обеспечивая тщательное тестирование и подотчетность на протяжении всего жизненного цикла проекта искусственного интеллекта.

На начальном этапе проекта ИИ, называемого « Обнаружение вариантов использования», ученые, работающие с данными, работают с предприятиями, чтобы определить проблему. Они переводят это в формулировку проблемы ML и устанавливают четкие цели и ключевые показатели эффективности.

Затем ученые, работающие с данными, объединяются с инженерами по обработке данных. Они собирают данные из различных источников , а затем очищают, обрабатывают и проверяют эти данные.

Когда данные готовы для моделирования, специалисты по данным проектируют и развертывают надежные конвейеры машинного обучения, интегрированные с CI/CD процессами . Эти конвейеры поддерживают тестирование и экспериментирование, а также помогают отслеживать данные, происхождение модели и связанные ключевые показатели эффективности во всех экспериментах.

На этапе производственного развертывания модели машинного обучения развертываются в выбранной среде: облаке, локальной или гибридной среде.

Ученые, работающие с данными, контролируют модели и инфраструктуру, используя ключевые показатели для выявления изменений в данных или производительности модели . Обнаружив изменения, они обновляют алгоритмы, данные и гиперпараметры, создавая новые версии конвейеров машинного обучения. Они также управляют памятью и вычислительными ресурсами, обеспечивая масштабируемость и бесперебойную работу моделей.

Инструменты MLOps соответствуют проектам искусственного интеллекта

Представьте себе специалиста по данным, разрабатывающего приложение искусственного интеллекта для улучшения процесса проектирования продукта клиента. Это решение ускорит этап создания прототипа, предоставляя альтернативные конструкции, созданные ИИ, на основе заданных параметров.

Ученые, работающие с данными, решают разнообразные задачи: от проектирования инфраструктуры до мониторинга модели ИИ в режиме реального времени. Им нужны правильные инструменты и понимание того, как их использовать на каждом этапе.

Лучшая производительность LLM, более умные приложения AI

В основе точного и адаптируемого решения искусственного интеллекта лежат векторные базы данных и следующие ключевые инструменты для повышения эффективности LLM:

- Guardrails с открытым исходным кодом — это пакет Python , который помогает ученым, работающим с данными, добавлять проверки структуры, типа и качества к результатам LLM. Он автоматически обрабатывает ошибки и предпринимает действия, например повторный запрос LLM, если проверка не удалась. Он также обеспечивает гарантии структуры и типов вывода, таких как JSON.

- Специалистам по данным нужен инструмент для эффективной индексации, поиска и анализа больших наборов данных. Именно здесь на помощь приходит LlamaIndex . Платформа предоставляет мощные возможности для управления и извлечения информации из обширных информационных хранилищ.

- Платформа DUST позволяет создавать и развертывать приложения на базе LLM без исполняемого кода. Он помогает анализировать выходные данные модели, поддерживает итеративные улучшения конструкции и отслеживает различные версии решения.

Отслеживание экспериментов и управление метаданными модели

Ученые, работающие с данными, экспериментируют, чтобы лучше понять и со временем улучшить модели ML. Им нужны инструменты для настройки системы, которая повысит точность и эффективность моделей на основе реальных результатов.

- MLflow — это мощный инструмент с открытым исходным кодом, полезный для контроля всего жизненного цикла машинного обучения. Он предоставляет такие функции, как отслеживание экспериментов, управление версиями модели и возможности развертывания. Этот пакет позволяет специалистам по обработке данных регистрировать и сравнивать эксперименты, отслеживать показатели и систематизировать модели и артефакты машинного обучения.

- Comet ML — это платформа для отслеживания, сравнения, объяснения и оптимизации моделей и экспериментов ML. Ученые, работающие с данными, могут использовать Comet ML с Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow или HuggingFace — это предоставит информацию для улучшения моделей ML.

- Amazon SageMaker охватывает весь жизненный цикл машинного обучения. Он помогает маркировать и подготавливать данные, а также создавать, обучать и развертывать сложные модели машинного обучения. Используя этот инструмент, ученые, работающие с данными, быстро развертывают и масштабируют модели в различных средах.

- Microsoft Azure ML — это облачная платформа, которая помогает оптимизировать рабочие процессы машинного обучения. Он поддерживает такие платформы, как TensorFlow и PyTorch, а также может интегрироваться с другими службами Azure. Этот инструмент помогает ученым, работающим с данными, в отслеживании экспериментов, управлении моделями и их развертывании.

- DVC (контроль версий данных) — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для обработки больших наборов данных и экспериментов по машинному обучению. Этот инструмент делает рабочие процессы обработки данных более гибкими, воспроизводимыми и совместными. DVC работает с существующими системами контроля версий, такими как Git, упрощая отслеживание изменений специалистами по обработке данных и обмен информацией о ходе работы над сложными проектами искусственного интеллекта.

Оптимизация и управление рабочими процессами машинного обучения

Ученые, работающие с данными, нуждаются в оптимизированных рабочих процессах, чтобы добиться более плавных и эффективных процессов в проектах ИИ. Следующие инструменты могут помочь:

- Prefect — это современный инструмент с открытым исходным кодом, который специалисты по данным используют для мониторинга и координации рабочих процессов. Легкий и гибкий, он имеет возможности управления конвейерами машинного обучения (пользовательский интерфейс Prefect Orion и Prefect Cloud).

- Metaflow — мощный инструмент для управления рабочими процессами. Он предназначен для науки о данных и машинного обучения. Это позволяет сосредоточиться на разработке моделей без хлопот, связанных с MLOps.

- Kedro — это инструмент на основе Python, который помогает ученым, работающим с данными, поддерживать воспроизводимость, модульность и простоту обслуживания проекта. Он применяет ключевые принципы разработки программного обеспечения к машинному обучению (модульность, разделение задач и управление версиями). Это помогает специалистам по данным создавать эффективные масштабируемые проекты.

Управление данными и версиями конвейера

Рабочие процессы машинного обучения требуют точного управления данными и целостности конвейера. Благодаря подходящим инструментам ученые, работающие с данными, всегда справляются с этими задачами и уверенно справляются даже с самыми сложными задачами, связанными с данными.

- Pachyderm помогает специалистам по данным автоматизировать преобразование данных и предлагает надежные функции для управления версиями данных, их происхождения и сквозных конвейеров. Эти функции могут беспрепятственно работать в Kubernetes. Pachyderm поддерживает интеграцию с различными типами данных: изображениями, журналами, видео, CSV и несколькими языками (Python, R, SQL и C/C++). Он масштабируется для обработки петабайт данных и тысяч рабочих мест.

- LakeFS — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для масштабирования. Он добавляет контроль версий в стиле Git в объектное хранилище и поддерживает контроль версий данных в эксабайтном масштабе. Этот инструмент идеально подходит для обработки обширных озер данных. Ученые, работающие с данными, используют этот инструмент для управления озерами данных с такой же легкостью, как и с кодом.

Тестируйте модели машинного обучения на качество и справедливость

Ученые, работающие с данными, сосредоточены на разработке более надежных и справедливых решений ML. Они тестируют модели, чтобы минимизировать предвзятости. Правильные инструменты помогают им оценивать ключевые показатели, такие как точность и AUC, поддерживать анализ ошибок и сравнение версий, документировать процессы и легко интегрироваться в конвейеры машинного обучения.

- Deepchecks — это пакет Python, который помогает с моделями машинного обучения и проверкой данных. Это также упрощает проверку производительности модели, целостности данных и несоответствий распределения.

- Truera — это современная платформа анализа моделей, которая помогает ученым, работающим с данными, повысить доверие и прозрачность моделей машинного обучения. Используя этот инструмент, они могут понять поведение модели, выявить проблемы и уменьшить предвзятость. Truera предоставляет функции для отладки моделей, их объяснимости и оценки справедливости.

- Kolena — это платформа, которая повышает сплоченность и доверие команды посредством тщательного тестирования и отладки. Он обеспечивает онлайн-среду для регистрации результатов и аналитических данных. Основное внимание уделяется модульному тестированию и проверке ML в масштабе, что является ключом к согласованной производительности модели в различных сценариях.

Оживите модели

Ученые, работающие с данными, нуждаются в надежных инструментах для эффективного развертывания моделей машинного обучения и надежного предоставления прогнозов. Следующие инструменты помогают им добиться плавности и масштабируемости операций машинного обучения:

- BentoML — это открытая платформа, которая помогает ученым, работающим с данными, выполнять операции машинного обучения в производстве. Это помогает оптимизировать упаковку моделей и оптимизировать рабочие нагрузки обслуживания для повышения эффективности. Это также помогает ускорить настройку, развертывание и мониторинг служб прогнозирования.

- Kubeflow упрощает развертывание моделей машинного обучения в Kubernetes (локально, локально или в облаке). С помощью этого инструмента весь процесс становится простым, портативным и масштабируемым. Он поддерживает все: от подготовки данных до предоставления прогнозов.

Упростите жизненный цикл машинного обучения с помощью комплексных платформ MLOps

Комплексные платформы MLOps необходимы для оптимизации жизненного цикла машинного обучения, предлагая оптимизированный подход к разработке, развертыванию и эффективному управлению моделями машинного обучения. Вот некоторые ведущие платформы в этой области:

- Amazon SageMaker предлагает комплексный интерфейс, который помогает специалистам по данным обрабатывать весь жизненный цикл машинного обучения. Он упрощает предварительную обработку данных, обучение моделей и экспериментирование, расширяя сотрудничество между учеными, работающими с данными. Благодаря таким функциям, как встроенные алгоритмы, автоматическая настройка моделей и тесная интеграция с сервисами AWS, SageMaker является лучшим выбором для разработки и развертывания масштабируемых решений машинного обучения.

- Платформа Microsoft Azure ML создает среду для совместной работы, поддерживающую различные языки программирования и платформы. Он позволяет ученым, работающим с данными, использовать готовые модели, автоматизировать задачи машинного обучения и легко интегрироваться с другими службами Azure, что делает его эффективным и масштабируемым выбором для облачных проектов машинного обучения.

- Google Cloud Vertex AI предоставляет универсальную среду как для автоматизированной разработки моделей с помощью AutoML, так и для обучения пользовательских моделей с использованием популярных платформ. Интегрированные инструменты и легкий доступ к сервисам Google Cloud делают Vertex AI идеальным средством для упрощения процесса машинного обучения, помогая командам по обработке данных легко и масштабно создавать и развертывать модели.

Заключение

MLOps — это не просто очередной хайп. Это важная область, которая помогает профессионалам быстрее, точнее и проще обучать и анализировать большие объемы данных. Мы можем только предполагать, как это будет развиваться в течение следующих десяти лет, но ясно, что искусственный интеллект, большие данные и автоматизация только начинают набирать обороты.