Предприятия продолжают трансформировать свою деятельность, чтобы повысить производительность и предоставить потребителям незабываемые впечатления. Этот цифровой переход ускоряет сроки взаимодействия, транзакций и решений. Кроме того, он генерирует множество данных с совершенно новой информацией об операциях, клиентах и ​​конкуренции. Машинное обучение помогает компаниям использовать эти данные для получения конкурентного преимущества. Модели ML (машинного обучения) могут обнаруживать закономерности в огромных объемах данных, что позволяет им принимать более быстрые и точные решения в большем масштабе, чем люди. Это позволяет людям и приложениям предпринимать быстрые и разумные действия.

По мере того, как все больше компаний экспериментируют с данными, они понимают, что разработка модели машинного обучения (ML) — это лишь один из многих шагов в жизненном цикле ML.

Что такое жизненный цикл машинного обучения?

Жизненный цикл машинного обучения включает в себя разработку, развертывание и поддержку модели машинного обучения для конкретного приложения. Типичный жизненный цикл включает в себя:

Установите бизнес-цель

Первый шаг в этом процессе начинается с определения бизнес-цели внедрения модели машинного обучения. Например, бизнес-целью для кредитной фирмы может быть прогнозирование кредитного риска в определенном количестве кредитных заявок.

Сбор данных и аннотация

Следующим этапом жизненного цикла машинного обучения является сбор и подготовка данных в соответствии с определенной бизнес-целью. Обычно это самый длительный этап в процессе разработки.

Разработчики будут выбирать наборы данных для обучения и тестирования модели в зависимости от типа модели машинного обучения. Возьмите кредитный риск в качестве примера. Если кредитор хочет собрать информацию из отсканированных документов, он может использовать модель распознавания изображений; для анализа данных Это могут быть фрагменты числовых или текстовых данных, полученных от соискателей кредита.

Самый ответственный этап после сбора данных — «обработка» аннотаций. Современные модели ИИ (искусственного интеллекта) требуют очень специфического анализа данных и инструкций. Аннотации помогают разработчикам повысить согласованность и точность, сводя к минимуму предвзятость, чтобы избежать сбоев после развертывания.

Разработка моделей и обучение

Процесс построения является наиболее ресурсоемким элементом жизненного цикла машинного обучения. Этот этап будет в основном управляться программистами команды разработчиков, которые эффективно разработают и соберут алгоритм.

Однако разработчики должны постоянно что-то проверять в процессе обучения. Крайне важно как можно быстрее обнаруживать любые основные смещения в обучающих данных. Предположим, что модель изображения не может распознавать документы, что вынуждает ее неправильно классифицировать их. В этой ситуации параметры должны указать модели, что нужно сосредоточиться на шаблонах изображения, а не на пикселях.

Протестируйте и подтвердите модель

Модель должна быть полностью функциональной и работать, как и планировалось на этапе тестирования. Отдельный набор данных проверки используется для оценки во время обучения. Цель состоит в том, чтобы увидеть, как модель реагирует на данные, которые она никогда раньше не видела.

Развертывание модели

Наконец пришло время развернуть модель машинного обучения после обучения. На данный момент команда разработчиков сделала все возможное, чтобы модель функционировала оптимально. Модель может работать с необработанными данными с малой задержкой от реальных пользователей, и ей доверяют для точной их оценки.

Возвращаясь к сценарию кредитного риска, модель должна надежно предвидеть неплательщиков кредита. Разработчики должны быть уверены, что модель будет соответствовать ожиданиям кредитных фирм и работать должным образом.

Мониторинг модели

Производительность модели отслеживается после развертывания, чтобы убедиться, что она остается неизменной с течением времени. Например, если модель машинного обучения для прогнозирования дефолта по кредиту не обновлялась регулярно, она не могла обнаружить новый тип дефолта. Крайне важно отслеживать модели, чтобы обнаруживать и исправлять ошибки. Любые ключевые результаты мониторинга могут быть использованы для улучшения производительности модели.

Подъем MLOps

Как мы видели выше, управление полным жизненным циклом в масштабе является сложной задачей. Проблемы такие же, как и те, с которыми сталкиваются команды разработчиков приложений при создании приложений и управлении ими. DevOps — это отраслевой стандарт управления операциями во время цикла разработки приложения. Чтобы решить эти проблемы с помощью машинного обучения, предприятия должны использовать подход в стиле DevOps к жизненному циклу машинного обучения. Этот метод известен как MLOps.

Что такое МЛОпс?

MLOps — это сокращение от Machine Learning + Operations. Это новая дисциплина, требующая сочетания лучших практик в области науки о данных, машинного обучения, DevOps и разработки программного обеспечения. Это помогает уменьшить разногласия между специалистами по данным и группами ИТ-эксплуатантов, чтобы улучшить разработку, развертывание и управление моделями. По данным Congnilytica, к 2025 году рынок решений MLOps вырастет почти на $4 млрд.

Специалисты по данным тратят большую часть своего времени на подготовку и очистку данных в учебных целях. Кроме того, обученные модели необходимо проверить на точность и стабильность.

Здесь на помощь приходят инструменты MLOps. Правильный инструмент может помочь вам управлять всем, от подготовки данных до развертывания готового к продаже продукта. Чтобы сэкономить ваше время, я составил список лучших корпоративных облачных платформ и облачных платформ с открытым исходным кодом.

10 лучших инструментов/платформ MLOps для управления жизненным циклом машинного обучения

1. Amazon SageMaker

  • Amazon SageMaker предоставляет решения для операций машинного обучения (MLOps), помогающие пользователям автоматизировать и стандартизировать процессы на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения.
  • Это позволяет специалистам по данным и инженерам по машинному обучению повышать производительность за счет обучения, тестирования, устранения неполадок, развертывания и управления моделями машинного обучения.
  • Это помогает интегрировать рабочие процессы машинного обучения с конвейерами CI/CD, чтобы сократить время производства.
  • Оптимизированная инфраструктура позволяет сократить время обучения с часов до минут. Специально созданные инструменты могут повысить производительность команды до десяти раз.
  • Он также поддерживает ведущие фреймворки машинного обучения, наборы инструментов и языки программирования, такие как Jupyter, Tensorflow, PyTorch, mxnet, Python, R и т. д.
  • Он имеет функции безопасности для администрирования и применения политик, безопасности инфраструктуры, защиты данных, авторизации, аутентификации и мониторинга.

2. Машинное обучение Azure

  • Службы машинного обучения Azure — это облачная платформа для обработки данных и машинного обучения.
  • Благодаря встроенным средствам управления, безопасности и соответствия требованиям пользователи могут запускать рабочие нагрузки машинного обучения где угодно.
  • Быстро создавайте точные модели для классификации, регрессии, прогнозирования временных рядов, обработки естественного языка и задач компьютерного зрения.
  • Используя Azure Synapse Analytics, пользователи могут выполнять интерактивную подготовку данных с помощью PySpark.
  • Предприятия могут повысить производительность с помощью Microsoft Power BI и таких сервисов, как Azure Synapse Analytics, Azure Cognitive Search, Azure Data Factory, Azure Data Lake, Azure Arc, Azure Security Center и Azure Databricks.

3. Блоки данных MLflow

  • Управляемый MLflow построен на основе MLflow, платформы с открытым исходным кодом, разработанной Databricks.
  • Это помогает пользователям управлять полным жизненным циклом машинного обучения с надежностью, безопасностью и масштабированием предприятия.
  • Отслеживание MLFLOW использует Python, REST, R API и Java API для автоматической регистрации параметров, версий кода, метрик и артефактов при каждом запуске.
  • Пользователи могут записывать переходы между этапами, а также запрашивать, просматривать и утверждать изменения в рамках конвейеров CI/CD для улучшения контроля и управления.
  • Благодаря контролю доступа и поисковым запросам пользователи могут создавать, защищать, организовывать, искать и визуализировать эксперименты в рабочей области.
  • Быстрое развертывание на Databricks через Apache Spark UDF для локального компьютера или нескольких других производственных сред, таких как Microsoft Azure ML и Amazon SageMaker, и создание образов Docker для развертывания.

4. Расширенный TensorFlow (TFX)

  • TensorFlow Extended — это промышленная платформа машинного обучения, разработанная Google. Он предоставляет общие библиотеки и платформы для интеграции машинного обучения в рабочий процесс.
  • Расширенный TensorFlow позволяет пользователям организовывать рабочие процессы машинного обучения на различных платформах, включая Apache, Beam и KubeFlow.
  • TensorFlow — это передовая разработка для улучшения рабочего процесса TFX, а TensorFlow помогает пользователям анализировать и проверять данные машинного обучения.
  • Анализ моделей TensorFlow предлагает метрики для огромных объемов распределенных данных и помогает пользователям оценивать модели TensorFlow.
  • Метаданные TensorFlow предоставляют метаданные, которые могут быть созданы вручную или автоматически во время анализа данных и полезны при обучении моделей машинного обучения с использованием TF.

5. МЛФлоу

  • MLFlow — это проект с открытым исходным кодом, целью которого является предоставление общего языка для машинного обучения.
  • Это платформа для управления полным жизненным циклом машинного обучения.
  • Он предоставляет комплексное решение для групп, занимающихся наукой о данных.
  • Пользователи могут легко управлять моделями в рабочей или локальной среде с помощью кластеров Hadoop, Spark или Spark SQL, работающих на Amazon Web Services (AWS).
  • MLflow предоставляет набор облегченных API-интерфейсов, которые можно комбинировать с любым существующим приложением или библиотекой машинного обучения (TensorFlow, PyTorch, XGBoost и т. д.).

6. Облачный ML-движок Google

  • Google Cloud ML Engine – это управляемая служба, упрощающая создание, обучение и развертывание моделей машинного обучения.
  • Он предоставляет единый интерфейс для обучения, обслуживания и мониторинга моделей машинного обучения.
  • Bigquery и облачное хранилище помогают пользователям подготавливать и хранить свои наборы данных. Затем они могут пометить данные с помощью встроенной функции.
  • Cloud ML Engine может выполнять настройку гиперпараметров, которая влияет на точность прогнозов.
  • Используя функцию Auto ML с простым в использовании пользовательским интерфейсом, пользователи могут выполнять задачу без написания кода. Кроме того, пользователи могут бесплатно запускать блокнот с помощью Google Colab.

7. Контроль версий данных (DVC)

  • DVC — это инструмент для обработки данных и машинного обучения с открытым исходным кодом, написанный на Python.
  • Он разработан, чтобы сделать модели машинного обучения общедоступными и воспроизводимыми. Он обрабатывает большие файлы, наборы данных, модели машинного обучения, метрики и код.
  • DVC управляет моделями машинного обучения, наборами данных и промежуточными файлами и связывает их с кодом. Сохраняет содержимое файлов в Amazon S3, Microsoft Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, Aliyun OSS, SSH/SFTP, HDFS и т. д.
  • DVC описывает правила и процессы для совместной работы, обмена результатами, а также сбора и запуска готовой модели в производственной среде.
  • DVC может соединять шаги ML в DAG (направленный ациклический граф) и запускать полный конвейер от начала до конца.

  • H2O Driverless AI — это облачная платформа машинного обучения, которая позволяет создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения всего за несколько кликов.
  • Он поддерживает языки программирования R, Python и Scala.
  • Беспилотный ИИ может получать доступ к данным из различных источников, включая Hadoop HDFS, Amazon S3 и другие.
  • Беспилотный искусственный интеллект автоматически выбирает графики данных на основе наиболее релевантной статистики данных, разрабатывает визуализации и предоставляет статистически значимые графики данных на основе наиболее важных статистических данных.
  • Беспилотный искусственный интеллект можно использовать для извлечения информации из цифровых фотографий. Это позволяет использовать отдельные фотографии и изображения в сочетании с другими типами данных в качестве прогностических характеристик.

9. Кубический поток

  • Kubeflow — это облачная платформа для операций машинного обучения — конвейеров, обучения и развертывания.
  • Он является частью Cloud Native Computing Foundation (CNCF), включая Kubernetes и Prometheus.
  • Пользователи могут использовать этот инструмент для создания собственного стека MLOps, используя любое количество облачных провайдеров, таких как Google Cloud или Amazon Web Services (AWS).
  • Kubeflow Pipelines — это комплексное решение для развертывания и управления сквозными рабочими процессами машинного обучения.
  • Он также расширяет поддержку PyTorch, Apache MXNet, MPI, XGBoost, Chainer и других. Он также интегрируется с Istio, Ambassador для входа и Nuclio для управления конвейерами обработки данных.

10. Метапоток

  • Metaflow — это библиотека на основе Python, созданная Netflix, чтобы помочь специалистам по данным и инженерам управлять реальными проектами и повышать производительность.
  • Он предоставляет унифицированный API для стека, который необходим для выполнения проектов по науке о данных от прототипа до производства.
  • Пользователи могут эффективно обучать, развертывать и управлять моделями машинного обучения; Metaflow объединяет библиотеки машинного обучения на основе Python, Amazon SageMaker, Deep Learning и Big Data.
  • Metaflow включает в себя графический пользовательский интерфейс, который помогает пользователю спроектировать рабочую среду в виде направленного ациклического графа (D-A-G).
  • Он может автоматически контролировать и отслеживать все эксперименты и данные.

Новое на рынке

Сноупарк от Снежинки

  • Snowpark для Python предлагает ученым, работающим с данными, простой способ выполнения программирования в стиле DataFrame для хранилища данных Snowflake.
  • Он может настроить полноценные конвейеры машинного обучения для периодического запуска.
  • Snowpark играет важную роль на последних двух этапах жизненного цикла машинного обучения (развертывание модели и мониторинг).
  • Snowpark предоставляет простой в использовании API для запроса и обработки данных в конвейере данных.
  • С момента своего появления Snowpark превратился в одно из лучших приложений для работы с данными, которое позволяет разработчикам легко создавать сложные конвейеры данных.
  • Благодаря видению Snowflake будущего и расширяемой поддержке приложение станет лучшим выбором для решения сложных задач с данными и машинного обучения в ближайшие годы.

Заключение

Каждый бизнес движется к тому, чтобы стать полноценным предприятием с машинным обучением. Соответствующий инструмент может помочь организациям в управлении всем, от подготовки данных до развертывания продукта, готового к выходу на рынок. Эти инструменты также могут помочь автоматизировать повторяющиеся задачи сборки и развертывания с наименьшим количеством возможных ошибок, чтобы вы могли сосредоточиться на более важных задачах, таких как исследования. Предприятия должны учитывать такие факторы, как размер команды, цена, безопасность и поддержка, а также лучше понимать удобство использования при выборе инструмента MLOps.