MLOps расшифровывается как Machine Learning Operations и относится к практике реализации разработки, развертывания, мониторинга и управления моделями ML (машинного обучения) в производственных средах. Основная цель MLOps — сократить разрыв между наукой о данных и ИТ-операциями, применяя определенные принципы и практики — от DevOps до рабочих процессов ML. В целом, MLOps включает в себя интеграцию инструментов и процессов для обеспечения надлежащей подготовки данных, обучения моделей, тестирования, проверки, развертывания и мониторинга, а также непрерывной итерации и улучшения моделей ML. Конечная цель внедрения MLOps — сделать модели машинного обучения надежными, масштабируемыми, безопасными и экономичными.

В этой статье мы объясним важность MLOps, предоставим углубленный анализ основных проблем, связанных с процессом MLOps, а именно, данных, моделей, инфраструктуры и людей/процессов, а также коснемся возможных решений. которые могут помочь справиться с этими проблемами.

Важность MLOps

Давайте кратко остановимся на важности MLOps с точки зрения его целей.

Масштабируемость

MLOps помогает обеспечить эффективное масштабирование моделей машинного обучения и обработку больших объемов данных и пользовательских запросов при необходимости. Это чрезвычайно важно для приложений, требующих принятия решений в реальном времени или обработки высокоскоростных потоков данных.

Надежность

С помощью MLOps модели ML должны быть во всех отношениях надежными и давать стабильные результаты с течением времени. Это важно для приложений, требующих высокой точности, в первую очередь обнаружения мошенничества и профилактического обслуживания.

Безопасность

Одна из целей MLOps — сделать модели машинного обучения безопасными и защищенными от угроз, включая утечку данных, кибератаки и злоумышленников, которые подвергают опасности приложения, работающие с конфиденциальными данными.

Эффективность затрат

MLOps помогает оптимизировать использование ресурсов, таких как вычислительная мощность, хранилище и пропускная способность данных, за счет автоматизации процессов и сокращения ручного труда. Это может привести к значительной экономии средств для компаний, которые полагаются на модели машинного обучения для принятия решений и аналитики.

В целом, MLOps помогает предприятиям максимально использовать модели машинного обучения благодаря упорядоченному подходу к управлению жизненным циклом машинного обучения, от ранних этапов разработки до развертывания и обслуживания.

Объяснение процесса MLOps

Теперь самое время сказать несколько слов о том, как выглядит процесс MLOps. Единого общепринятого мнения о том, на сколько этапов должен быть разделен процесс MLOps, не существует — кто-то условно делит его на три части, кто-то на девять. Для удобства читателя и в то же время ради внимания разделим его на следующие четыре (плюс один, нескончаемый) этап:

  • Сбор и подготовка данных;
  • Обучение и оценка моделей;
  • Развертывание модели;
  • мониторинг и управление;
  • Непрерывное улучшение.

Сбор и подготовка данных

На этом этапе данные собираются и предварительно обрабатываются, чтобы они были высокого качества, в достаточном количестве и подходили для обучения моделей.

Обучение и оценка модели

На этом этапе модели машинного обучения разрабатываются и обучаются с использованием подготовленных данных для дальнейшей оценки и проверки их точности, производительности и надежности.

Развертывание модели

Этот этап посвящен развертыванию обученных моделей машинного обучения в производственных средах, где их можно использовать для прогнозирования или аналитики в реальном времени.

Мониторинг и управление

Этот этап включает в себя мониторинг производительности ранее развернутых моделей и управление ими, чтобы гарантировать, что они функционируют должным образом, включая обнаружение и устранение таких проблем, как дрейф данных, разрушение модели и снижение производительности.

Постоянное улучшение

Последний этап связан с непрерывным улучшением моделей машинного обучения путем повторения данных, моделей и инфраструктуры.

Для реализации этих этапов MLOps опирается на ряд инструментов и технологий, таких как системы контроля версий, конвейеры непрерывной интеграции и развертывания (CI/CD), контейнеризация, инструменты оркестровки и мониторинга. Процесс MLOps также предполагает сотрудничество между специалистами по данным, ИТ-специалистами и заинтересованными сторонами бизнеса, чтобы гарантировать, что модели машинного обучения удовлетворяют потребности всех сторон и согласуются с общими бизнес-целями.

Основные проблемы процесса MLOps

Проблемы, связанные с данными, в процессе MLOps

Проблемы, связанные с данными, неизбежны, поскольку качество и доступность данных существенно влияют на точность и производительность моделей машинного обучения. Например, низкое качество данных, скорее всего, приведет к неточным или предвзятым моделям, которые не сработают. Для этого ваша команда MLOps должна делать все возможное, чтобы данные оставались чистыми и актуальными. Другая проблема, связанная с данными, связана с конфиденциальностью и безопасностью, которую можно решить путем внедрения протоколов безопасности, контроля доступа и механизмов шифрования. Данные также должны быть легко доступны в достаточном количестве и качестве, чтобы обеспечить точность и производительность моделей машинного обучения.

Проблемы, связанные с моделью

На качество и производительность моделей машинного обучения напрямую влияют различные проблемы. Прежде всего, выбранная модель должна соответствовать решаемой проблеме (проблемам) и иметь достаточную мощность и гибкость для извлечения уроков из данных. Затем модели машинного обучения должны быть прозрачными и легко интерпретируемыми, особенно когда они используются в чувствительных или критически важных приложениях. Другой проблемой, связанной с моделью, которой следует избегать любой ценой, является переобучение модели, которое обычно является следствием проблем, связанных с данными (отсутствие данных или большое количество зашумленных данных), и приводит к неудовлетворительной производительности для всех типов новых данных. Наконец, ваша модель может со временем устареть или стать неэффективной из-за изменений в данных или среде — это называется дрейфом модели.

Проблемы, связанные с инфраструктурой

То, что многие специалисты упускают из виду или принимают как должное, — это инфраструктура. Однако модели машинного обучения требуют специальной и стабильной инфраструктуры для обучения, тестирования и развертывания надлежащим образом. Часто модели машинного обучения со временем увеличиваются в размерах и усложняются, и, следовательно, требуется масштабируемость инфраструктуры для удовлетворения их постоянно растущих требований. Кроме того, вы должны помнить, что для эффективной работы моделей машинного обучения требуется определенное аппаратное и программное обеспечение, поэтому важно правильно управлять ресурсами. И само собой разумеется, что инфраструктура должна контролироваться, чтобы гарантировать ее защиту от системных сбоев, нехватки ресурсов или нарушений безопасности. И последнее, но не менее важное: модели машинного обучения создаются для определенной цели, а это означает, что они должны быть правильно развернуты и интегрированы с другими системами для обеспечения ценности для бизнеса — это, пожалуй, самая важная часть MLOps.

Проблемы, связанные с людьми и процессами

Оптимизация процесса MLOps требует скоординированных усилий нескольких специалистов, включая специалистов по данным, ИТ-операторов, бизнес-аналитиков и заинтересованных лиц из различных команд. Команда MLOps должна действовать как мост между ними, чтобы обеспечить их эффективное сотрудничество. Затем MLOps должны создать согласованные и удобные процессы и рабочие процессы, чтобы помочь эффективно разрабатывать, развертывать и управлять моделями ML.

Заключение: возможные решения проблем MLOps

Подведем итог: команды MLOps сталкиваются с многочисленными проблемами, включая проблемы, связанные с данными, моделями, инфраструктурой, людьми и процессами. Чтобы быть во всеоружии и быть готовыми к их решению, команды MLOps могут использовать различные инструменты и платформы, такие как инструменты управления и управления данными, инструменты управления версиями и тестирования моделей, платформы облачных вычислений и контейнеризации, инструменты управления проектами, а также средства связи и совместной работы.

OptScale, платформа с открытым исходным кодом MLOps и FinOps, разработана для инженеров ML/AI и Data и помогает преодолеть наиболее частые проблемы процесса MLOps. Решение оптимизирует производительность и стоимость облачной инфраструктуры.

OptScale полностью доступен для Apache 2.0 на GitHub → https://github.com/hystax/optscale.

💡 Вас также может заинтересовать наша недавняя статья Какая стратегия FinOps лучшая или почему наличие команды FinOps — пустая трата денег, в которой наши облачные эксперты разрушают мифы об общем подходе к внедрению FinOps → https:// hystax.com/what-is-the-best-finops-strategy-or-why-иметь-команду-finops-это-пустая трата денег

Узнайте:
● Сколько компаний действительно заинтересованы в построении процесса, а не только в мгновенном снижении затрат и отражении этого в своих прибылях и убытках
● Каков правильный размер команды FinOps
● Практические советы по построению правильной стратегии FinOps