Руководство по инструментам MLOps: Weights & Biases, Comet и другие

Операции машинного обучения (MLOps) – это набор практик и принципов, направленных на унификацию процессов разработки, развертывания и поддержки моделей машинного обучения в производственных средах. Он сочетает принципы DevOps, такие как непрерывная интеграция, непрерывная поставка и непрерывный мониторинг, с уникальными задачами управления моделями машинного обучения и наборами данных.

По мере того, как внедрение машинного обучения в различных отраслях продолжает расти, также растет спрос на надежные инструменты MLOps. Эти инструменты помогают оптимизировать весь жизненный цикл проектов машинного обучения, от подготовки данных и обучения моделей до развертывания и мониторинга. В этом всестороннем руководстве мы рассмотрим некоторые из лучших инструментов MLOps, включая Weights & Biases, Comet и другие, а также их функции, случаи использования и примеры кода.

Что такое MLOps?

MLOps, или операции машинного обучения, – это междисциплинарная область, которая сочетает принципы машинного обучения, программной инженерии и практик DevOps для оптимизации развертывания, мониторинга и поддержки моделей машинного обучения в производственных средах. Устанавливая стандартизированные рабочие процессы, автоматизируя повторяющиеся задачи и реализуя надежные механизмы мониторинга и управления, MLOps позволяет организациям ускорить разработку моделей, повысить надежность развертывания и максимизировать ценность, получаемую из инициатив машинного обучения.

Создание и поддержка конвейеров машинного обучения

При создании любого продукта или услуги на основе машинного обучения обучение и оценка модели на нескольких реальных образцах не означают конец ваших обязанностей. Вам необходимо сделать эту модель доступной для конечных пользователей, отслеживать ее и повторно обучать для улучшения производительности, если это необходимо. Традиционный конвейер машинного обучения (ML) – это коллекция различных стадий, включая сбор данных, подготовку данных, обучение и оценку модели, настройку гиперпараметров (при необходимости), развертывание и масштабирование модели, мониторинг, безопасность и соответствие требованиям, а также непрерывная интеграция и доставка.

Типы инструментов MLOps

Инструменты оркестровки конвейеров

Оркестровка конвейеров в контексте машинного обучения означает процесс управления и координации различных задач и компонентов, участвующих в конвейере машинного обучения, от предобработки данных и обучения модели до развертывания и мониторинга модели.

Фреймворки обучения моделей

Эта стадия включает процесс создания и оптимизации прогностических моделей с помощью размеченных и неразмеченных данных. Во время обучения модели изучают основные закономерности и отношения в данных, корректируя свои параметры для минимизации разницы между прогнозируемыми и фактическими результатами.

Платформы развертывания и обслуживания моделей

После завершения командой разработки обучения модели необходимо сделать эту модель доступной для вывода в производственной среде, где эти модели могут генерировать прогнозы.

Инструменты мониторинга и наблюдаемости

Разработка и развертывание моделей не является одноразовым процессом. Когда вы разрабатываете модель на определенной распределении данных, вы ожидаете, что модель будет делать прогнозы для того же распределения данных в производстве. Это не идеально, поскольку распределение данных склонно меняться в реальном мире, что приводит к ухудшению прогностической силы модели, что называется дрейфом данных.

Платформы сотрудничества и отслеживания экспериментов

Предположим, что вы работаете над разработкой системы машинного обучения вместе с командой коллег-ученых. Если вы не используете механизм, который отслеживает, какие модели уже были попробованы, кто работает над какой частью конвейера и т. д., будет трудно определить, какие модели уже были попробованы вами или другими.

Хранение и версионирование данных

При работе с конвейерами машинного обучения вы делаете значительные изменения в сырых данных на стадии предобработки. По какой-то причине, если вы не можете сразу же обучить свою модель, вы хотите сохранить эти предобработанные данные, чтобы избежать повторной работы.

Вычислительные ресурсы и инфраструктура

Когда вы говорите об обучении, развертывании и масштабировании моделей, все сводится к вычислениям и инфраструктуре.

Лучшие инструменты и платформы MLOps для 2024 года

Хотя Weights & Biases и Comet являются известными стартапами MLOps, существует множество других инструментов, поддерживающих различные аспекты жизненного цикла машинного обучения.

• MLflow: MLflow – это открытая платформа, которая помогает управлять整个 жизненным циклом машинного обучения, включая отслеживание экспериментов, воспроизводимость, развертывание и центральный реестр моделей.
• Kubeflow: Kubeflow – это открытая платформа, предназначенная для упрощения развертывания моделей машинного обучения на Kubernetes.
• BentoML: BentoML – это инструмент с приоритетом Python для развертывания и поддержки моделей машинного обучения в производстве.
• TensorBoard: Разработанный командой TensorFlow, TensorBoard – это открытый инструмент визуализации для экспериментов машинного обучения.
• Evidently: Evidently AI – это открытая библиотека Python для мониторинга моделей машинного обучения во время разработки, проверки и в производстве.
• Amazon SageMaker: Amazon Web Services SageMaker – это комплексное решение MLOps, которое охватывает обучение моделей, отслеживание экспериментов, развертывание моделей, мониторинг и многое другое.

Что такое Weights & Biases?

Weights & Biases (W&B) – это популярная платформа для отслеживания и визуализации экспериментов машинного обучения, которая помогает ученым и практикам машинного обучения управлять и анализировать свои модели с легкостью.

Ключевые функции Weights & Biases

1. Отслеживание и журналирование экспериментов: W&B позволяет пользователям журналировать и отслеживать эксперименты, захватывая важную информацию, такую как гиперпараметры, архитектура модели и детали набора данных.

Что такое Comet?

Comet – это облачная платформа машинного обучения, где разработчики могут отслеживать, сравнивать, анализировать и оптимизировать эксперименты.

Ключевые функции Comet

1. Пользовательские визуализации: Comet позволяет пользователям создавать пользовательские визуализации для своих экспериментов и данных.
2. Мониторинг в реальном времени: Comet предоставляет статистику и графики о текущих экспериментах в реальном времени.
3. Сравнение экспериментов: С помощью Comet пользователи могут легко сравнивать свои эксперименты, включая код, метрики, прогнозы, идеи и многое другое.
4. Отладка и отслеживание ошибок: Comet позволяет пользователям отлаживать ошибки модели, ошибки окружения и другие проблемы, которые могут возникнуть во время обучения и оценки.
5. Мониторинг модели: Comet позволяет пользователям отслеживать свои модели и получать уведомления, когда возникают проблемы или ошибки.
6. Сотрудничество: Comet поддерживает сотрудничество внутри команд и с деловыми заинтересованными сторонами.
7. Интеграция с фреймворками: Comet может легко интегрироваться с популярными фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch и другие.

Выбор правильного инструмента MLOps

При выборе инструмента MLOps для вашего проекта важно учитывать такие факторы, как знакомство команды с определенными фреймворками, требования проекта, сложность модели (моделей) и среда развертывания.

Лучшие практики для эффективных MLOps

Чтобы максимизировать преимущества инструментов MLOps и обеспечить успешное развертывание и поддержку моделей, важно следовать лучшим практикам.

1. Последовательное журналирование: Обеспечьте, чтобы все соответствующие гиперпараметры, метрики и артефакты были последовательно журналированы на протяжении экспериментов.
2. Сотрудничество и обмен: Используйте функции сотрудничества инструментов MLOps, чтобы делиться экспериментами, визуализациями и идеями с членами команды.
3. Документация и заметки: Поддерживайте всестороннюю документацию и заметки внутри инструмента MLOps, чтобы захватить детали экспериментов, наблюдения и идеи.
4. Непрерывная интеграция и доставка (CI/CD): Реализуйте конвейеры CI/CD для ваших моделей машинного обучения, чтобы обеспечить автоматическое тестирование, развертывание и мониторинг.

Примеры кода и случаи использования

Чтобы лучше понять практическое использование инструментов MLOps, давайте рассмотрим некоторые примеры кода и случаи использования.

Отслеживание экспериментов с Weights & Biases

Weights & Biases предоставляет бесшовную интеграцию с популярными фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch и TensorFlow.

import wandb
import torch
import torchvision

# Инициализируйте W&B
wandb.init(project="image-classification", entity="my-team")

# Загрузите данные и модель
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(...)
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

# Настройте цикл обучения
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(10):
for inputs, labels in train_loader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()

# Журналируйте метрики
wandb.log({"loss": loss.item()})

# Сохраните модель
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")
wandb.save("model.pth")

Мониторинг модели с Evidently

Evidently – это мощный инструмент для мониторинга моделей машинного обучения в производстве.

import evidently
import pandas as pd
from evidently.model_monitoring import ModelMonitor
from evidently.model_monitoring.monitors import DataDriftMonitor, PerformanceMonitor

# Загрузите эталонные данные
ref_data = pd.read_csv("reference_data.csv")

# Загрузите данные производства
prod_data = pd.read_csv("production_data.csv")

# Загрузите модель
model = load_model("model.pkl")

# Создайте мониторы данных и производительности
data_monitor = DataDriftMonitor(ref_data)
perf_monitor = PerformanceMonitor(ref_data, model)

# Мониторьте данные и производительность
model_monitor = ModelMonitor(data_monitor, perf_monitor)
model_monitor.run(prod_data)

# Сгенерируйте отчет HTML
model_monitor.report.save_html("model_monitoring_report.html")

Развертывание с BentoML

BentoML упрощает процесс развертывания и обслуживания моделей машинного обучения.

import bentoml
from bentoml.io import NumpyNdarray
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Обучите модель
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)

# Определите сервис BentoML
class LogisticRegressionService(bentoml.BentoService):
@bentoml.api(input=NumpyNdarray(), batch=True)
def predict(self, input_data):
return self.artifacts.clf.predict(input_data)

@bentoml.artifacts([LogisticRegression.artifacts])
def pack(self, artifacts):
artifacts.clf = clf

# Упакуйте и сохраните модель
svc = bentoml.Service("logistic_regression", runners=[LogisticRegressionService()])
svc.pack().save()

# Разверните модель
svc = LogisticRegressionService.load()
svc.start()

Заключение

В быстро развивающейся области машинного обучения инструменты MLOps играют важную роль в оптимизации всего жизненного цикла проектов машинного обучения, от экспериментирования и разработки до развертывания и мониторинга.