По мере того, как машинное обучение (ML) становится все более распространенным в бизнесе и обществе, растет и потребность в точных и надежных операциях. Krista предлагает комплексные операции машинного обучения (MLOPs), чтобы помочь вашему бизнесу добиться успеха с помощью этой ценной технологии раньше, чем это сделают ваши конкуренты. Krista поможет вашей организации убедиться, что нужные активы машинного обучения находятся в нужном месте в нужное время, что является важной частью проектирования, создания и совершенствования систем поддержки принятия решений, которые позволяют вашей фирме получать наилучшие возможные результаты. Без хорошо продуманной и хорошо реализованной стратегии MLOps управление сложностями разработки и развертывания машинного обучения затруднено, подвержено ошибкам, медленно и дорого.
Что такое операции машинного обучения (MLOPs)?
MLOps — это совместный процесс между учеными и инженерами, занимающимися данными, для внедрения моделей машинного обучения. Цель состоит в том, чтобы позволить организации непрерывно извлекать пользу из своих данных и моделей машинного обучения.
Это включает в себя разработку, тестирование, развертывание и мониторинг моделей машинного обучения в производственных средах. MLOps помогает обеспечить безопасное развертывание моделей в производственных средах и соответствие требуемым стандартам качества. Это также помогает управлять дрейфом моделей (модели теряют точность с течением времени) и гарантировать, что модели всегда актуальны.
Зачем компаниям нужны MLOps?
Традиционный процесс разработки программного обеспечения не позволяет масштабировать высококачественные развертывания без использования DevOps, но сама по себе DevOps не подходит для разработки и развертывания моделей машинного обучения.
DevOps требует, чтобы правильный код находился в нужном месте в нужное время. MLOps требует, чтобы нужный код, данные и модели находились в нужном месте в нужное время. Кроме того, присущая машинному обучению природа черного ящика еще больше усложняет его работу, что еще больше затрудняет устранение неполадок и управление им по сравнению с традиционным программным обеспечением. В результате многие организации ищут новые способы эксплуатировать машинное обучение.
Компоненты MLOps
Три — это восемь основных компонентов MLOps. Эти компоненты включают в себя:
- DevOps (автоматическая подготовка инфраструктуры и развертывание кода)
- Инжиниринг данных
- Разработка функций
- Машинное обучение (обучение модели)
- Проверка модели
- Развертывание модели
- Мониторинг производственной модели
- Настройка модели (переобучение моделей с новыми данными)
DevOps:
DevOps — это набор передовых практик, сочетающих разработку программного обеспечения и ИТ-операции (Ops). DevOps — это практика, направленная на повышение качества, ускорение процесса разработки программного обеспечения и предоставление ценных услуг клиентам.
Модели машинного обучения нуждаются в вспомогательном программном обеспечении, чтобы пользователи могли взаимодействовать с ними; DevOps можно использовать для автоматизации процесса подготовки оборудования и развертывания приложения. Затем MLOps автоматизирует подготовку данных, обучение, тестирование, развертывание и мониторинг моделей машинного обучения. Автоматизируя эти процессы, группы машинного обучения и обработки данных могут быстрее создавать более надежные модели и быстрее выполнять итерации для новых моделей.
Глобальная рентабельность инвестиций (ROI) в машинное обучение составляет менее 2%. Другими словами, машинное обучение в том виде, в котором его использует большинство команд, стоит слишком дорого, чтобы создавать ценность для большинства вариантов использования для большинства предприятий. MLOps являются важной частью стратегий повышения качества и снижения затрат на инициативы в области машинного обучения.
Машинное обучение:
Машинное обучение — это технология искусственного интеллекта, ориентированная на использование алгоритмов, которые изучают сложные закономерности в данных для создания моделей (мини-компьютерных программ), которые предсказывают наиболее вероятный результат для заданного набора входных данных.
Существует два основных типа ML: контролируемое и неконтролируемое. Алгоритмы обучения с учителем обучаются с использованием помеченных данных (мы знаем «ответ»), тогда как алгоритмы обучения без учителя обучаются с использованием неразмеченных данных.
Обучение под наблюдением подразделяется на регрессию и классификацию. Алгоритмы регрессии предсказывают числа, такие как цена продажи дома. Алгоритмы классификации предсказывают, что это такое, например, является ли изображение животного лошадью, собакой или кошкой.
Неконтролируемое обучение разделяется на кластеризацию и уменьшение размерности. Алгоритмы кластеризации используются для группировки похожих точек данных, а алгоритмы уменьшения размерности используются для уменьшения количества признаков в наборе данных.
Инжиниринг данных:
В контексте MLOps проектирование данных означает подготовку необработанных данных для обучения модели, т. е. передачу их алгоритму машинного обучения. Это включает в себя все, от установки и настройки конвейеров качества данных, инженерных функций и управления версиями данных.
Это важная часть MLOps, поскольку она обеспечивает основу, на которой можно строить модели машинного обучения, особенно в масштабе.
Некоторые из наиболее популярных инструментов и технологий, используемых для обработки данных в MLOps, включают:
Инструменты управления конвейером данных:
Эти инструменты помогают организовывать конвейеры данных и управлять ими. Популярные примеры включают Apache Airflow и AWS Data Pipeline.
Инструменты управления версиями модели:
Эти инструменты помогают управлять версиями и развертываниями модели. Популярные примеры включают MLflow и TensorFlow Serving.
Инструменты мониторинга и регистрации:
Эти инструменты помогают отслеживать и регистрировать производительность моделей машинного обучения. Популярные примеры включают Prometheus и Grafana.
Платформы оркестровки и обработки:
Эти платформы помогают группам данных управлять процессом создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Krista — пример платформы MLOps и оркестрации процессов.
Как работает MLOps?
Основная идея MLOps состоит в том, чтобы рассматривать модель машинного обучения как программный продукт. Это означает, что процесс разработки, тестирования, развертывания и мониторинга моделей машинного обучения должен быть автоматизирован и рассматриваться аналогично другим проектам разработки программного обеспечения.
MLOP улучшают качество этих моделей, предоставляя набор передовых методов разработки, тестирования и развертывания моделей. MLOps также снижает риск развертывания ошибочных моделей машинного обучения в рабочей среде за счет автоматизации проверки моделей и упрощения автоматизированного тестирования.
Преимущества операций машинного обучения
К основным преимуществам MLOps относятся:
Расширение сотрудничества между учеными, инженерами, бизнес-аналитиками и руководителями:
MLOps не только улучшают сотрудничество между инженерами данных и учеными, занимающимися данными, но и с бизнес-лидерами.
Более быстрая доставка моделей машинного обучения в производство:
MLOps может помочь автоматизировать процесс доставки моделей машинного обучения в производство, экономя время и ресурсы при одновременном снижении затрат.
Улучшено качество модели:
Автоматизируя проверку модели, интеграционное тестирование и непрерывный мониторинг производительности, MLOps помогают обеспечить развертывание более качественных моделей в рабочей среде с меньшими затратами, что напрямую приводит к более высокой окупаемости инвестиций в эту сложную и ценную технологию.
Повышение прозрачности и подотчетности:
MLOps предоставляют специалистам по данным и бизнес-аналитикам более четкое представление о том, как их модели используются в производстве, и могут помочь привлечь их к ответственности за производительность моделей.
Снижение риска смещения модели машинного обучения:
Отслеживая модели в производстве, MLOps автоматически определяют, когда модель становится менее точной (дрейф), и предпринимают корректирующие действия, такие как переобучение модели с новыми данными.
Улучшена производительность модели:
Поскольку MLOps может помочь обеспечить развертывание в производстве только высококачественных моделей, это также может помочь улучшить производительность модели в таких проектах машинного обучения.
Проблемы с MLOps
Есть несколько проблем, с которыми сталкиваются компании при внедрении MLOps.
1. Машинное обучение — сложный процесс со множеством движущихся частей.
Машинное обучение — более сложный процесс, чем традиционное программное обеспечение, поскольку в нем больше движущихся частей, поэтому ценность автоматизации развертывания для машинного обучения еще выше, чем для традиционного программного обеспечения. Многие проблемы, связанные с согласованностью, качеством и скоростью, могут возникать на каждом этапе процесса, от сбора данных и разработки данных до обучения и проверки моделей, развертывания и мониторинга производства, аудита и соответствия нормативным требованиям, поэтому лучше всего использовать решение, которое может организовать сложные процессы в ваших командах и владеть результатами каждого шага в этих процессах.
2. Отсутствует стандартизация в области MLOps.
В области MLOps отсутствует стандартизация. Это означает, что нет четких передовых практик или рекомендаций. Из-за этого компаниям может быть сложно понять, с чего начать и как обеспечить успешное внедрение MLOps. Повторяемый метод и процесс могут помочь вам установить лучшие практики вместо ручного развертывания одного проекта за раз.
3. Нужен квалифицированный персонал
Есть потребность в квалифицированных кадрах. Для внедрения MLOps требуется команда опытных инженеров DevOps, инженеров по машинному обучению и специалистов по обработке и анализу данных. Нехватка квалифицированных ресурсов является проблемой для компаний, не имеющих собственного опыта. Современные платформы могут помочь снизить требования к техническим навыкам, чтобы помочь вам повысить эффективность с помощью талантов, которые есть у вас сегодня.
4. Модели машинного обучения могут быть сложными и сложными в развертывании
Модели машинного обучения могут быть сложными и сложными в развертывании. Это может затруднить ввод в действие этих моделей и обеспечение их правильного развертывания. Процессно-ориентированный подход, а не специальные методы развертывания, позволит вам масштабировать развертывание высококачественных моделей, которым доверяют ваши команды.
5. Есть риск утечки данных
Существует риск утечки данных. При внедрении MLOps компании должны быть осторожны, чтобы защитить конфиденциальные наборы данных от утечки. Это может быть проблемой, если не те люди имеют доступ к производственным данным или если производственные данные не защищены должным образом. Крайне важно внедрить управление доступом на основе ролей, чтобы ограничить утечку данных. Точно так же надежные автоматизированные конвейеры обработки данных снижают риск утечки конфиденциальных данных, что может привести к огромным штрафам в регулируемых отраслях.
6. Затраты на внедрение могут быть высокими
Затраты на внедрение могут быть высокими. Внедрение MLOps требует как аппаратных, так и программных ресурсов, что может быть дорогостоящим для компаний. Кроме того, наем квалифицированного персонала может быть дорогостоящим. Оркестрация и реализация ваших проектов машинного обучения с использованием платформ MLOps значительно снижает общие затраты.
7. Внедрение может занять много времени
Реализация может занять много времени. MLOps требует серьезного планирования и координации, чтобы гарантировать наличие всех необходимых ресурсов. Это может занять некоторое время, что может стать проблемой для компаний, которым необходимо быстро вывести свою продукцию на рынок. Однако использование процессно-ориентированной платформы, такой как Krista, позволяет использовать машинное обучение для создания машинного обучения и значительно сокращает время разработки и развертывания, ускоряя время до получения ценности для бизнеса.
Стандартные методы MLOps для достижения успеха
Несмотря на трудности, несколько стандартных приемов могут помочь обеспечить успех при реализации MLOps.
1. Сотрудничество:
Для успешного внедрения MLOps важно иметь команду экспертов, знакомых как с машинным обучением, так и с практиками DevOps. Инженеры машинного обучения, операционные группы, группы обработки данных и другие инженеры-программисты должны тесно сотрудничать, чтобы обеспечить плавность и эффективность процесса.
2. Конвейеры машинного обучения:
Важно иметь четко определенный конвейер машинного обучения, чтобы обеспечить надлежащее обучение и развертывание моделей. Эти конвейеры машинного обучения должны быть разработаны с помощью экспертов и протестированы, прежде чем они будут запущены в производство.
3. Мониторинг:
Мониторинг является важной частью MLOps и должен выполняться на каждом этапе процесса. Это поможет выявить любые проблемы на ранней стадии и предотвратить их превращение в серьезные проблемы.
4. Контроль версий:
Контроль версий имеет важное значение в MLOps, чтобы гарантировать, что весь код и данные правильно отслеживаются и могут быть легко восстановлены в случае необходимости. Это особенно важно для моделей машинного обучения, которые могут быть очень сложными, а также в регулируемых отраслях, где эти процессы проверяются.
5. Проверка:
Важно проверять такие модели перед их развертыванием в рабочей среде. Проверка данных может выполняться с использованием различных методов, таких как перекрестная проверка или наборы задержек.
6. Непрерывная интеграция и доставка:
Непрерывная интеграция и непрерывная поставка (CI/CD) являются ключевыми элементами MLOps и помогают обеспечить быстрое и простое внесение изменений. Это помогает избежать сбоев во всем процессе и поддерживает систему в актуальном состоянии.
7. Тестирование:
Тестирование необходимо в MLOps, чтобы гарантировать, что изменения не нарушат работу системы. Это можно сделать с помощью различных методов, таких как модульное, интеграционное и тестирование производительности.
8. Документация:
Документация важна в MLOps, чтобы гарантировать, что все понимают процесс и знают, как использовать систему, чтобы со временем они могли совершенствоваться. Это может быть техническая документация или руководства пользователя, но лучше всего хранить их на процессно-ориентированной платформе, которая записывает и документирует все шаги.
Машинное обучение на уровне DevOps
Термин DevOps был придуман в 2009 году, хотя эта практика существует гораздо дольше, и она оказалась очень успешной, помогая организациям увеличить рентабельность инвестиций в технологии за счет улучшения качества и скорости жизненного цикла разработки программного обеспечения. Хотя DevOps является основой для MLOps, в последние годы растет интерес к улучшению традиционного DevOps с помощью машинного обучения. Идея состоит в том, чтобы использовать машинное обучение для большей автоматизации процесса разработки программного обеспечения, такого как тестирование, развертывание и мониторинг.
Есть много потенциальных преимуществ использования машинного обучения в DevOps. Например, машинное обучение может помочь организациям автоматически выявлять проблемы в процессе разработки программного обеспечения и предлагать возможные решения. Кроме того, машинное обучение можно использовать для автоматического создания документации или тестовых случаев. Автоматизируя эти задачи, машинное обучение может помочь организациям сократить время и затраты, связанные с разработкой программного обеспечения.
Однако при использовании машинного обучения в DevOps необходимо учитывать некоторые проблемы. В частности, может быть сложно интегрировать машинное обучение в существующие процессы и инструменты DevOps. Кроме того, не хватает квалифицированных практиков, понимающих, как эффективно использовать машинное обучение в DevOps. В результате организациям важно тщательно взвесить, подходит ли им машинное обучение, прежде чем вкладывать в него значительные ресурсы.
Как внедрить MLOps в вашей организации
Krista — это платформа автоматизации на основе искусственного интеллекта, которая поможет вам организовать операции машинного обучения (MLOps). Криста помогает организациям внедрять передовые методы управления моделями машинного обучения на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения, от подготовки данных до обучения моделей и производства. Krista предлагает масштабируемый метод, который поможет вашей команде снизить затраты и ускорить развертывание в рабочей среде.
- Разработайте и внедрите стратегию для желаемых бизнес-результатов
- Определение и внедрение процессов в соответствии с вашим бизнесом и нормативными требованиями
- Демократизируйте разработку моделей и координацию процессов, чтобы устранить барьеры технических навыков.
- Автоматизируйте обучение, тестирование и непрерывное развертывание моделей
- Разрабатывайте модели и отслеживайте их производительность в производственной среде, а также органично интегрируйте их.
- Постоянно улучшайте свои системы машинного обучения и дизайн моделей с помощью управления диагностикой
Свяжитесь с нами сегодня, чтобы начать свое путешествие по MLOps!
Первоначально опубликовано на https://kristasoft.com 7 ноября 2022 г.
