Машинное обучение (ML) становится эффективным, когда его модели внедряются в производство. С другой стороны, организации обычно недооценивают сложность и проблемы внедрения машинного обучения в производство, выделяя большую часть своих ресурсов на разработку ML и рассматривая машинное обучение как обычное программное обеспечение.

В итоге программы машинного обучения не приносят результатов, что приводит к потере денег, нерациональному использованию ресурсов, а для преодоления этой проблемы разрабатывается концепция MLOps.

Что такое MLOps?

MLOps — это набор процедур, направленных на последовательное и эффективное внедрение и поддержку моделей машинного обучения (ML), используемых в производстве. Само слово представляет собой сочетание, обозначающее "Machine Learning (Машинное обучение)” и процесс непрерывной разработки "DevOps" в области программного обеспечения.

Модели машинного обучения оцениваются и совершенствуются в изолированных экспериментальных системах. Когда алгоритмы готовы к запуску, MLOps практикуется у Data Scientists — Специалистов по анализу данных, DevOps и инженеров машинного обучения для внедрения алгоритма в производственные системы.

Преимущества MLOps

MLOps может помочь предприятиям различными способами, и становится все более популярным среди компаний как способ повышения производительности и создания надежных моделей корпоративного уровня. Команды используют MLOps, чтобы изменить ситуацию в различных отраслях, начиная от инновационных новых фирм и заканчивая крупными подразделениями общественного транспорта. Ниже перечислены основные преимущества, которых разработчик может достичь с помощью MLOps.

Меньше времени на сбор и подготовку данных - На нашем примере, специалисты по анализу данных, системные интеграторы и инженеры по разработке решений должны были тратить много времени на повторяющиеся действия по сбору или подготовке данных, прежде чем они могли приступить к работе с моделью и применить кейсы на практике. Однако эти усилия были кропотливыми и дорогостоящими, поскольку перед созданием модели приходилось выделять много высококвалифицированных сотрудников. Минимизируя оперативную работу, MLOps может помочь специалистам по анализу данных и инженерам-программистам сэкономить время и деньги.

Масштабируемость: MLOps также обеспечивает огромную масштабируемость и управление, позволяя осуществлять надзор, контроль, управление и мониторинг тысяч моделей для непрерывной интеграции (CI), непрерывной доставки (CD) и развертывания.

Снижение рисков: На протяжении всего жизненного цикла модели MLOps предоставляет комплексные инструменты мониторинга, визуализации дрейфа данных и обнаружения метрик данных для поддержания высокой точности. Он использует методы аналитики и оповещения для обнаружения аномалий в разработке машинного обучения, что позволяет инженерам немедленно оценить серьезность проблемы и принять соответствующие меры.

Уменьшение предвзятости: MLOps помогает избежать предвзятости при разработке, которая может привести к искажению потребностей клиентов или юридической проверке организации. Технологии MLOps гарантируют, что отчеты о данных не содержат неточных данных. MLOps позволяет разрабатывать динамические системы, которые не ограничены рамками отчетности.

Простота развертывания высокоточных моделей — Технология MLOPs позволяет пользователям легко и уверенно развертывать высокоточные модели. Она использует преимущества автономной масштабируемости, управляемых кластеров CPU и GPU и облачного распределенного обучения. Вы можете быстро собирать модели, гарантируя отличное качество на каждом этапе с помощью профилирования и проверки этих моделей, а также переносить модели в производственную среду с помощью управляемого развертывания.

Этапы MLOps

Подготовка данных - Как известно, без данных нет машинного обучения. Прежде чем приступить к чему-либо другому, командам ML необходим доступ к историческим или онлайн данным из различных источников, а также возможность хранить и организовывать данные таким образом, чтобы обеспечить быстрый и простой анализ. Этот этап включает в себя сотрудничество между инженером по данным и специалистами по данным из различных источников, так как подразумевает сбор и подготовку данных для моделирования.

Разработка машинного обучения - При построении моделей специалисты по анализу данных обычно следуют следующим шагам: Извлечь данные из внешнего источника, затем провести их маркировку для выявления потенциальных закономерностей. Далее следует обучение и проверка модели. На этом этапе команды машинного обучения используют MLOps для создания конвейеров машинного обучения, которые автоматически собирают и подготавливают данные, выбирают оптимальные характеристики, обучают модели с использованием нескольких наборов параметров или алгоритмов, оценивают модели и проводят различные тесты моделей и систем.

Производственное развертывание - Используется для связи с реальным миром, а также с бизнес-приложением или внешними службами. Все ML-приложение должно быть развернуто без перебоев в работе. Если компоненты машинного обучения не рассматриваются как интегрированная часть приложения или производственного конвейера, развертывание может быть крайне затруднено. Этот этап обеспечивает безопасный и беспрепятственный переход на выбранный вами производственный сервер, будь то публичное облако или гибридное.

Мониторинг - Сервисы и приложения искусственного интеллекта (ИИ) быстро становятся неотъемлемым аспектом деятельности любой компании. Команды ML должны добавлять данные, код и отслеживать данные на предмет проблем с качеством, проверять модели на предмет дрейфа концепций и повышать точность моделей, используя, в частности, подходы AutoML и ансамбли. Этот этап включает в себя мониторинг модели и инфраструктуры.

Архитектурный дизайн MLOps

Ниже показан сквозной референс-дизайн для MLOps. Важно отметить, что жизненный цикл MLOps — это итеративный, а не линейный процесс. Неудачный тест или проблема с компиляцией являются примерами условий для возврата к более ранней стадии DevOps. MLOps наследует условия DevOps и добавляет новые, такие как автономная проверка модели и дрейф модели, уникальные для машинного обучения.

Типы инструментов MLOps

В процессе поиска решения, которое будет соответствовать вашим целям и поможет вам внедрить MLOps, вы увидите, что существует множество возможностей. Вам нужно будет рассмотреть варианты открытого и проприетарного программного обеспечения, а также SaaS и локальных решений.

Инструменты MLOps с открытым исходным кодом и проприетарные инструменты - Пользователи программного обеспечения с открытым исходным кодом могут свободно читать, изменять и распространять исходный код в своих целях. Исходный код проприетарного программного обеспечения недоступен широкой публике. Только фирмы, создающие это программное обеспечение, имеют возможность вносить в него изменения.

SaaS против on-premise инструментов MLOps - Доступ к программам предоставляется через программное обеспечение как услугу (SaaS). Через Интернет пользователи взаимодействуют с интерфейсом программного обеспечения. Для локальных программных решений используется внутренний хостинг. Обычно это создает хорошую безопасность, но расходы на администрирование и поддержание необходимой инфраструктуры выше.

У MLOps есть доступ ко всем этим возможностям. Ваше решение должно основываться на ваших индивидуальных целях, внутренних знаниях и финансовых ограничениях.

В следующей статье мы подробно рассмотрим различные инструменты MLOps: Как их скачать и как работать с ними? А также сможем понять, как выбрать подходящий инструмент MLOps в соответствии с вашими требованиями.

Заключение

В этой статье мы рассказали вам о MLOps и его преимуществах. Вы даже познакомились с архитектурным дизайном MLOps и различными этапами от подготовки данных до мониторинга.

В следующей части мы подробно рассмотрим различные инструменты MLOps и примеры их использования. Разные инструменты разрабатываются для разных целей, поэтому у вас будет возможность изучить несколько инструментов в одном месте.

Всех желающих приглашаем на открытый урок «Профессия Data Science: пишем свою первую нейронную сеть».