MLflow: Schlüsselrolle in der Machine-Learning-Entwicklung

MLflow spielt als integriertes Werkzeugset, das die Herausforderungen der Modellexperimentation, -verfolgung und -bereitstellung meistert, eine wichtige Rolle für die effiziente Entwicklungvon Modellen.

Von der ersten Idee bis zur produktiven Umgebung bietet MLflow dafür eine durchgängige Plattform, die Klarheit und Struktur in den komplexen Prozess der Modellentwicklung bringt. 

In diesem Blogartikel erfahren Sie, welche Funktionen MLflow bereithält, und sehen, wie es die Effizienz im gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens steigert. 

Dabei erfahren Sie, wie Experiment Tracking, Model Registry und Deployment-Funktionen von MLflow nicht nur die Zusammenarbeit im Team fördern, sondern auch die Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit von ML-Projekten revolutionieren. 

mlflow definition

MLflow – Definition

MLflow ist eine Open-Source-Plattform, die entwickelt wurde, um die Herausforderungen im gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu bewältigen. 

Sie bietet eine konsistente und flexible Umgebung, um Modelle zu entwickeln, zu verfolgen, zu reproduzieren, zu verpacken und bereitzustellen. 

MLflow bietet eine ganzheitliche Lösung für den gesamten Lebenszyklus der Modellentwicklung.

Durch Experiment-Tracking werden Parameter, Metriken und Artefakte systematisch protokolliert, was die Reproduzierbarkeit fördert. Die Strukturierung von Code in MLflow-Projekten schafft konsistente Umgebungen für eine reibungslose Teamzusammenarbeit und die einfache Reproduktion von Modellen. Die standardisierte Modellverpackung von MLflow ermöglicht die Portabilität von Modellen, unabhängig von der genutzten Bibliothek. Die Model Registry dient als zentraler Speicherort für die Versionierung, Dokumentation und gemeinsame Nutzung von Modellen. Schließlich erleichtert MLflow die Bereitstellung von Modellen in verschiedenen Umgebungen, wodurch die Integration in produktive Systeme vereinfacht wird.

MLflow Pipelines

MLflow Pipelines sind ein Feature der MLflow-Plattform, das die Automatisierung und Orchestrierung des gesamten maschinellen Lernlebenszyklus ermöglicht. 

Mit Pipelines können Benutzer komplexe Arbeitsabläufe erstellen, die Experimente, Modelltraining, Evaluierung und Bereitstellung umfassen. 

Die Pipelines ermöglichen eine klare Strukturierung von Aufgaben, von der Datenverarbeitung bis zur Modellbereitstellung. 

Durch die Integration mit MLflow Tracking und Registry bietet dieses Feature eine kohärente Umgebung für die Verwaltung, Reproduzierbarkeit und Nachvollziehbarkeit von ML-Projekten. 

MLflow Pipelines fördern die Zusammenarbeit im Team, erhöhen die Produktivität und ermöglichen eine effiziente Implementierung von maschinellem Lernen in produktiven Umgebungen.

Insgesamt bietet MLflow eine umfassende Lösung, um den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen zu verwalten und zu optimieren.

mlflow functions

So funktioniert MLflow

MLflow besteht aus mehreren Komponenten, die gemeinsam den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen abdecken. 

Hier ist eine kurze und präzise Beschreibung der Funktionsweise von MLflow:

Experiment-Tracking

Experiment-Tracking in MLflow ermöglicht die systematische Protokollierung von Parametern, Metriken und Artefakten während der Modellentwicklung. Es hilft Forschern, den Fortschritt ihrer Experimente zu verfolgen und die Wirksamkeit verschiedener Ansätze zu vergleichen.

Beispiel: 

Ein Datenwissenschaftler trainiert mehrere Modelle mit unterschiedlichen Hyperparametern und zeichnet Metriken wie Genauigkeit und Verlust auf. MLflow verfolgt diese Metriken, um festzustellen, welche Hyperparameter die besten Ergebnisse liefern.

Projekte (Projects)

MLflow Projects unterstützen die Strukturierung von Machine-Learning-Code in wiederholbaren Projekten. Diese Struktur fördert die Wiederverwendbarkeit von Code und ermöglicht eine einfache Reproduzierbarkeit von Experimenten.

Beispiel:

Ein Team von Datenwissenschaftlern verwendet MLflow Projects, um sicherzustellen, dass alle Mitglieder denselben Code für ein bestimmtes Experiment ausführen. Dies erleichtert die Zusammenarbeit und stellt sicher, dass die Ergebnisse reproduzierbar sind.

Modell-Verpackung (Models)

MLflow ermöglicht die standardisierte Verpackung von Modellen, unabhängig von der verwendeten Bibliothek oder dem Framework. Dies fördert die Portabilität von Modellen über verschiedene Umgebungen hinweg.

Beispiel: 

Ein Modell, das mit scikit-learn trainiert wurde, wird von MLflow verpackt. Dieses verpackte Modell kann dann in einer anderen Umgebung geladen und verwendet werden, unabhängig davon, ob diese Umgebung TensorFlow oder PyTorch verwendet.

Modell-Registry

Die Model Registry von MLflow fungiert als zentraler Speicherort zur Verwaltung von Modellversionen. Teams können Modelle hier versionieren, dokumentieren und teilen.

Beispiel: 

Ein Datenwissenschaftsteam verwendet die Model Registry, um verschiedene Versionen eines Modells zu verwalten. Dies erleichtert die Zusammenarbeit und ermöglicht es, zu einem späteren Zeitpunkt auf ältere Modellversionen zurückzugreifen.

Deployment-Unterstützung

MLflow unterstützt die einfache Bereitstellung von Modellen in verschiedenen Umgebungen, wie Cloud-Plattformen, Containern oder serverlosen Architekturen.

Beispiel: 

Ein Unternehmen setzt MLflow ein, um ein trainiertes Modell in einer Cloud-Plattform zu implementieren und so Echtzeitvorhersagen für Benutzeranfragen zu generieren.

Insgesamt bietet MLflow eine strukturierte und konsistente Umgebung für die Entwicklung, Verfolgung, Verpackung, Verwaltung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen. Diese Funktionen tragen dazu bei, den Entwicklungsprozess zu optimieren, die Reproduzierbarkeit zu fördern und die Zusammenarbeit im Team zu verbessern.

Sie können KI nicht nur im Sinne des maschinellen Lernens nutzen, sondern sie auch als Unterstützung in vielen weiteren Bereichen anwenden. Sie können beispielsweise die KI Texte schreiben lassen und so effizienter arbeiten.

Vorteile der Nutzung von MLflow

Vorteile der Nutzung von MLflowBeschreibung
1. Experiment-TrackingSystematische Protokollierung von Parametern, Metriken und Artefakten für eine nachvollziehbare und reproduzierbare Modellentwicklung.
2. Projekte (Projects)Strukturierung des Codes in wiederholbaren Projekten für eine konsistente Umgebung und einfache Reproduzierbarkeit.
3. Modell-Verpackung (Models)Standardisierte Verpackung von Modellen unabhängig von der Bibliothek, was die Freigabe, Portabilität und Integration in verschiedene Umgebungen erleichtert.
4. Modell-RegistryZentraler Speicherort zur Verwaltung von Modellversionen, fördert die Zusammenarbeit im Team und ermöglicht die klare Verwaltung von Modellversionen.
5. Deployment-UnterstützungEinfache Bereitstellung von Modellen in verschiedenen Umgebungen, darunter Cloud-Plattformen, Container und serverlose Architekturen, für eine nahtlose Integration in produktive Systeme.
6. Konsistenz und ZusammenarbeitBietet eine konsistente Umgebung für die gesamte Lebensdauer von Machine-Learning-Modellen und verbessert die Zusammenarbeit im Team.
7. WiederverwendbarkeitMLflow erleichtert die Wiederverwendung von Code und Modellen, was zu einer effizienteren Modellentwicklung führt.
8. ReproduzierbarkeitUnterstützt die Wiederholbarkeit von Experimenten und Projekten, um sicherzustellen, dass Ergebnisse reproduzierbar sind und leicht überprüft werden können.
9. Flexibilität und KompatibilitätFunktioniert plattformübergreifend und ist mit verschiedenen Bibliotheken und Frameworks kompatibel, was Flexibilität in der Modellentwicklung bietet.

Die Verwendung von MLflow bietet somit eine Reihe von Vorteilen, die den gesamten Lebenszyklus der Modellentwicklung optimieren und erleichtern.

mlflow use cases

Use Cases MLflow

Use Case 1: Hyperparameter-Optimierung für Bildklassifikation in der Medizin

Problem:

Ein Medizinunternehmen möchte ein Modell für die automatische Klassifizierung von medizinischen Bildern entwickeln. Das Hauptproblem besteht darin, die besten Hyperparameter für das neuronale Netzwerk zu finden, um die Genauigkeit der Klassifizierung zu maximieren.

Lösung:

Verwendung von MLflow zur Durchführung von Experimenten mit verschiedenen Hyperparameter-Konfigurationen. Tracking von Metriken wie Genauigkeit und Verlust, um die Leistung jeder Konfiguration zu bewerten und die besten Hyperparameter zu ermitteln.

Beispiel:

# Train the model and log metrics
accuracy, loss = train_model()
# Log metrics in MLflow
mlflow.log_metric("accuracy", accuracy)
mlflow.log_metric("loss", loss)

Durch die Verwendung von MLflow können verschiedene Hyperparameter-Konfigurationen systematisch getestet und die Ergebnisse in der MLflow Tracking-Komponente festgehalten werden.

Use Case 2: Modellversionierung und Bereitstellung in einer E-Commerce-Plattform

Problem:

Ein E-Commerce-Unternehmen hat ein Modell für Produktvorschläge entwickelt und möchte sicherstellen, dass verschiedene Versionen des Modells getestet und leicht in der Produktionsumgebung bereitgestellt werden können.

Lösung:

Anwendung von MLflow zur Modellversionierung und Bereitstellung. Verwendung der MLflow Model Registry, um verschiedene Modellversionen zu verwalten, zu dokumentieren und einfach zwischen ihnen zu wechseln.

Beispiel:

# MLflow Model Registry in the command line
# Register a new model
mlflow models register -m runs:/<run-id>/model -n "ProductRecommendationModel_v1"
# Activate another version
mlflow models set-version "ProductRecommendationModel_v2" -v 2

Durch die Nutzung der Model Registry von MLflow kann das Unternehmen problemlos zwischen verschiedenen Modellversionen wechseln und sicherstellen, dass nur getestete Modelle in der Produktion verwendet werden.

Use Case 3: Produktionsbereitstellung von maschinellem Lernen in einer Cloud-Plattform

Problem:

Ein Unternehmen möchte ein trainiertes maschinelles Lernmodell in einer Cloud-Plattform bereitstellen und benötigt eine effiziente Methode zur Verwaltung von Abhängigkeiten und zur Aktualisierung des Modells.

Lösung:

Einsatz von MLflow zur einfachen Bereitstellung von Modellen in Cloud-Plattformen. MLflow kann Containerisierung unterstützen und ermöglicht eine nahtlose Integration mit verschiedenen Cloud-Diensten.

Beispiel:

# MLflow in Docker container
mlflow models build-docker -m runs:/<run-id>/model -n "my_model_image"
# Upload container to a container registry
docker push my_container_registry/my_model_image
# Deploy the model in the cloud platform
cloud_platform.deploy("my_model_image")

Durch die Verwendung von MLflow kann das Unternehmen das Modell leicht in einem Container verpacken und in der Cloud bereitstellen, wobei alle Abhängigkeiten und Konfigurationen ordnungsgemäß verwaltet werden.

Diese Use Cases veranschaulichen die vielseitige Anwendung von MLflow in verschiedenen Szenarien, um Herausforderungen im Zusammenhang mit der Entwicklung, Verwaltung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen zu bewältigen.

grüner kasten mit konfuzio logo

Besonderer Anwendungsfall: Integration von Konfuzio und MLflow im Finanzsektor

Problem:

Ein Finanzinstitut erhält eine große Menge unterschiedlicher Dokumente, darunter Rechnungen, Verträge und Finanzberichte, über verschiedene Kanäle wie E-Mails und Post. Die manuelle Bearbeitung dieser Dokumente ist zeitaufwendig, fehleranfällig und beeinträchtigt die operative Effizienz. 

Das Institut sucht nach einer Lösung, um die automatische Extraktion relevanter Informationen aus diesen Dokumenten zu ermöglichen und gleichzeitig die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen sicherzustellen.

Lösung:

Kombination der intelligenten Dokumentenverarbeitung von Konfuzio mit den Funktionen zur Experimentverfolgung und Modellverwaltung von MLflow. 

Konfuzio übernimmt die automatische Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Dokumenten wie Rechnungen und Verträgen. 

MLflow wird verwendet, um Experimente im Zusammenhang mit dem Training von Dokumentenverarbeitungsmodellen zu verfolgen und verschiedene Versionen der Modelle zu verwalten.

Ablauf

  1. Dokumentenverarbeitung mit Konfuzio:
    1. Konfuzios OCR-Software extrahiert Text und Informationen aus verschiedenen Finanzdokumenten.
    2. Das System kategorisiert Dokumente automatisch, z. B. nach Rechnungen oder Verträgen, basierend auf ihrem Inhalt.
  2. Integration mit MLflow:
    1. MLflow wird verwendet, um Experimente im Zusammenhang mit dem Training von Dokumentenverarbeitungsmodellen zu verfolgen.
    2. Verschiedene Konfigurationen und Hyperparameter für Dokumentenverarbeitungsmodelle werden systematisch mithilfe von MLflow getestet.
  3. Experimentenverfolgung:
    1. MLflow protokolliert Parameter, Metriken und Artefakte aus jedem Experiment und bietet einen umfassenden Überblick über die Leistung des Modells.
  4. Modellversionierung:
    1. Das MLflow Model Registry wird eingesetzt, um verschiedene Iterationen des mit Konfuzio entwickelten Dokumentenverarbeitungsmodells zu versionieren und zu verwalten.
  5. Bereitstellung und Automatisierung:
    1. Das am besten abschneidende Modell kann mit Hilfe der Bereitstellungsfunktionen von MLflow nahtlos in den Arbeitsablauf des Finanzinstituts integriert werden.

Vorteile der Kombination von Konfuzio und MLflow

  • Effizienz: Konfuzios Dokumentenverarbeitung automatisiert die Extraktion relevanter Informationen, reduziert den manuellen Aufwand und die Bearbeitungszeit.
  • Experimentation und Optimierung: MLflow ermöglicht es Datenwissenschaftlern, mit verschiedenen Konfigurationen zu experimentieren und die Genauigkeit und Effizienz des Dokumentenverarbeitungsmodells zu optimieren.
  • Skalierbarkeit: Die kombinierte Lösung verarbeitet große Mengen von Dokumenten  und passt sich an sich ändernde Dokumentenformate und -layouts an.

Durch die Integration von Konfuzio und MLflow erreicht das Finanzinstitut eine End-to-End-Lösung zur Automatisierung der Dokumentenverarbeitung und gewährleistet Effizienz, Compliance und Anpassungsfähigkeit in einer dynamischen Finanzumgebung.

Sie interessieren sich im Detail für das Potenzial, das Konfuzio im MLflow-Bereich aufweist? Dann behalten Sie unseren Blog im Blick – bald folgt ein Artikel zur In-Depth Anwendung von MLflow im Konfuzio-Programm!

Fazit – MLflow als Schlüsselwerkzeug für Effizienz und Innovation im Maschinenlernen

MLflow stellt ein entscheidendes Werkzeug im Bereich des maschinellen Lernens dar, das die komplexen Herausforderungen der Modellentwicklung, Experimentierung und Bereitstellung adressiert. 

Sein umfassendes Funktionsspektrum, basierend auf Experiment Tracking, Model Registry und Deployment-Funktionen, optimiert den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Die Vielseitigkeit der Plattform zeigt sich in ihrer Kompatibilität mit verschiedenen maschinellen Lernbibliotheken und Cloud-Plattformen, was Flexibilität in der Implementierung ermöglicht. 

Während Organisationen sich mit der Komplexität des maschinellen Lernens auseinandersetzen, erweist sich MLflow als leistungsstarkes Werkzeug, das Teams befähigt, Modelle effizient zu iterieren, zu optimieren und bereitzustellen. 

Mit MLflow wird der Weg von der Experimentierung bis zur Produktion zu einem nahtlosen, gut dokumentierten Prozess, der das Feld des maschinellen Lernens in Richtung gesteigerter Effizienz und Innovation vorantreibt.

Sie haben Fragen zur Umsetzung von MLflow und wie Konfuzio Ihnen dabei helfen kann? Schreiben Sie uns jetzt und einer unserer Experten wird sich umgehend bei Ihnen melden, um Sie bei der erfolgreichen Implementierung zu unterstützen.

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Avatar von Janina Horn

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