MLOps:优化ML工作流程的DevOps

在今天这个数据驱动的世界里,机器学习为公司优化流程、决策和创新开辟了巨大的潜力。 

但是,在生产环境中成功使用ML模型需要的不仅仅是高性能算法的开发。它是关于将机器学习无缝集成到软件开发生命周期中,并确保高效、可靠和可扩展的ML工作流程。

这就是MLOps的用武之地--一个新兴的子领域。 流程管理(DevOps它正是致力于这一目的。MLOps将DevOps的原则和实践与机器学习的具体要求相结合。它为组织提供工具、技术和方法,以有效地开发、训练、部署和管理ML模型。

无论你是数据科学家、开发人员还是运营团队成员,本文将为你提供有价值的见解,说明如何有效地将MLOps整合到你的工作流程中,以实现ML模型的全部潜力。 

mlops的定义

MLOps: 定义

MLOps作为DevOps的一个子领域,关注的是将机器学习无缝整合到整个 软件开发生命周期.它专注于生产环境中ML模型的高效和可扩展的部署、管理和监控。 

MLOps包括诸如ML模型的持续集成和部署、自动模型版本和验证、实施模型监控和调试以及协调 数据管道

它促进了以下方面的合作 数据科学家我们的目标是,为确保ML模型操作的敏捷性和可靠性,我们的团队将为客户提供更多的服务。 

MLOps旨在为ML开发和部署创建可重复的、可再现的和可控制的流程。它支持ML模型的扩展,并通过反馈循环和模型迭代实现其持续改进。 

MLOps还考虑到数据保护、安全和治理等方面,与ML应用中敏感数据的处理有关。 

它有助于确保生产环境中ML模型的性能、稳定性和可维护性,使机器学习在各行业中得到有效利用。

MLOps vs. AIOps

与MLOps不同,AIOps是像 由Gartner定义的,是一种使用机器学习驱动的先进算法的技术范式。其目标是自动化和优化各种IT操作流程,包括但不限于关联事件、检测异常情况和确定因果关系。 

通过整合这些动态组件,AIOps旨在简化操作,提高系统效率,主动解决潜在的问题,支持持续的服务改进和减少运营风险。

DevOps对ML生命周期的重要性

DevOps对于ML生命周期的重要性在于生产环境中ML模型的有效和可靠的部署、管理和扩展。 

DevOps原则和实践能够将ML无缝整合到整个软件开发过程中,并解决具体的ML挑战:

更快的部署

DevOps通过创建模型训练、验证、集成和部署的自动化流程来加速ML模型的交付。 

这使得模型能够更快地部署在生产环境中。

持续集成和部署(CI/CD):DevOps能够将ML模型整合到现有的CI/CD管道中。这使得模型可以在生产环境中持续测试、验证和部署。

可扩展性

DevOps实践支持ML模型的扩展,以跟上不断增长的数据量和要求。 

这包括使用可扩展的基础设施,如云平台,来扩展用于模型训练和推理的计算能力和资源。

模型监测和故障排除

DevOps提供了监测ML模型性能的机制,以便在早期阶段发现异常或退化。这使得错误能够被快速识别和纠正,以确保模型的质量和可靠性。

自动化的模型版本管理

DevOps实践能够有效地管理模型版本。 

对变化的自动跟踪和模型版本的可追溯性有利于模型管理和需要时的回滚。

团队之间的合作

DevOps促进了数据科学家、开发人员和运营团队之间的合作。 

这使得来自不同领域的专业知识可以结合起来,有效地管理整个ML生命周期,减少对个人的依赖。

重复性和可重复性

DevOps支持ML实验和工作流程的可重复性和可再现性。 

自动化流程和版本管理确保了实验和训练运行的一致性和可重复性。

将DevOps原则应用于ML生命周期,可以高效、可靠地开发和部署ML模型,这反过来又可以改善结果,加快创新,优化机器学习的使用。

MLOPS最佳实践

MLOps的关键概念和最佳实践

在MLOps中,有几个关键的概念和最佳实践,有助于创建高效和可靠的ML工作流程。 

这些是一些重要的概念和最佳做法:

  1. ML工作流程的自动化: ML工作流程的自动化是MLOps的一个核心概念。它包括数据清理、特征工程、模型训练、验证、部署和监测等步骤的自动化。自动化提高了效率,减少了易错性。
  2. 持续集成和部署(CI/CD): 将CI/CD实践应用于ML生命周期,可以实现ML模型的连续和自动集成、验证和部署。这使得模型的迭代更快,错误更早被发现。
  3. 模型的版本和管理: 对ML模型进行仔细的版本管理对于确保透明度、可追溯性和回滚能力非常重要。这包括跟踪模型版本、元数据和使用的数据,以及记录变化。
  4. ML工作负载的扩展: 可扩展性是MLOps的一个基本概念,以跟上不断增长的数据量和要求。可扩展的基础设施,如云平台或容器化技术,能够为ML模型的训练和推理提供资源弹性。
  5. 模型监测和故障排除: 对ML模型性能的持续监测对于早期发现异常、漂移或退化至关重要。监测工具和指标有助于发现问题并迅速修复错误。
  6. 实验的可重复性: 为了能够重现和比较结果,ML实验的可重复性非常重要。这包括使用代码、数据和超参数的版本控制,以及环境和配置的文档。
  7. 安全和数据保护: 安全和数据保护方面在MLOps中是非常重要的。必须考虑处理敏感数据,确保数据保护标准和实施安全机制,如访问控制和加密。
  8. 团队之间的合作: 数据科学家、开发人员、运营团队和其他利益相关者之间的合作是至关重要的。定期沟通、知识转移和密切协作能够有效地实施MLOps实践。

这些关键概念和最佳实践帮助组织优化他们的ML工作流程,提高效率,确保可靠性并保证ML模型在生产环境中的可扩展性。

mlops工具

实施MLOps的工具和技术

在实施MLOps的过程中,有几个相关的工具和技术。 

例如,这些都是:

集装箱化

像Docker这样的工具能够将ML模型、依赖关系和环境打包到容器中,以确保在不同环境中的一致和可移植执行。 

容器编排系统,如Kubernetes,促进了容器应用程序的扩展和管理。

版本控制

诸如Git这样的版本控制系统能够管理和跟踪代码变更、配置文件、模型权重和其他人工制品。 

这有利于团队合作,实验的可重复性和模型版本的可追溯性。

持续集成/连续部署(CI/CD)

CI/CD工具,如Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions或CircleCI,能够实现ML模型的构建、测试、验证步骤和部署的自动化。它们支持模型的持续集成和部署到生产环境中。

云平台

亚马逊网络服务(AWS)、谷歌云平台(GCP)或微软Azure等云平台为扩展、存储、处理和部署ML模型提供各种服务和资源。 

它们能使计算密集型资源得到利用,并为模型管理、监测和故障排除提供工具。

自动化的模型监测和故障排除

有一些专门的工具,如Prometheus、Grafana或TensorBoard,使其更容易监测和可视化ML模型的性能。 

它们有助于检测异常情况、漂移或错误,并能快速排除故障。

数据管道和工作流程管理

Apache Airflow或Kubeflow Pipelines等工具支持创建和管理复杂的数据管道和工作流程。 

它们使数据处理步骤、特征提取、模型训练和部署自动化。

模型注册和管理

专门的平台,如MLflow、TensorBoard或Neptune.ai,能够注册、管理和跟踪模型、指标、实验和超参数。 

他们为模型的组织和记录提供了一个中央联络点。

模型转移和推理

TensorFlow Serving、ONNX或Seldon等工具能够在生产环境中部署和扩展用于推理的ML模型。 

它们为模型推理提供接口和基础设施,并促进与应用和服务的整合。

工具和技术的选择取决于项目的具体要求和使用的基础设施。评估和选择最适合支持组织的MLOps实践和基础设施的工具很重要。

实施MLOps的挑战和解决方案

在实施MLOps时,会出现一些挑战。下面是一些常见的挑战和可能的解决方案:

ML工作流程的复杂性

实施MLOps需要整合各种步骤和工具,如数据清理、特征工程、模型训练、验证、部署和监测。这些工作流程的复杂性可能是一种挑战。

解决方案: 一种选择是使用Airflow或Kubeflow Pipelines等工具对ML工作流进行自动化和协调。这可以使工作流程得到有效和标准化的执行。

模型的版本控制和管理

管理模型版本和跟踪变化可能很困难,特别是当几个团队同时在做模型或者需要在生产中跟踪模型的变化时。

解决方案: 对代码、配置文件和模型权重使用版本控制系统,如Git,可以实现有效的模型版本管理。建立明确的流程来管理和记录模型版本是很重要的。

规模化和资源管理

扩展ML工作负载和有效利用资源可能是一个挑战,特别是对于大型数据集和复杂的模型。

解决方案: 云平台为ML模型的训练和推理提供可扩展的资源和服务。容器化技术(如Docker)和协调系统(如Kubernetes)的使用使得模型可以在多种资源上进行扩展,并有效利用计算能力。

模型监测和故障排除

监测ML模型的性能并实时检测异常或错误可能是一种挑战。

解决方案: 将监测工具和指标整合到MLOps工作流程中,可以对模型性能进行持续监测。可以设置仪表盘和警报,以检测异常情况并快速解决错误。

团队之间的合作

由于专业知识和工作方式的不同,数据科学家、开发人员和运营团队之间的合作可能具有挑战性。

解决方案: 建立一个合作和知识共享的文化是至关重要的。定期会议、明确的沟通和使用共享工具和平台有助于促进合作。

安全和数据保护

在实施MLOps时,保护敏感数据和确保ML模型的安全性是重要的方面。

解决方案: 实施安全机制,如访问控制、数据加密和匿名化,以及考虑数据保护准则是至关重要的。安全和数据保护方面应该从一开始就被纳入MLOps的工作流程中。

实施MLOps的挑战可能因项目和公司的不同而不同。重要的是在早期识别这些挑战,并制定适当的方法,以确保MLOps工作流程的顺利进行。

绿色背景,带Konfuzio标志

Konfuzio:在文件处理中简化MLOps的实施

Konfuzio 作为一个公司,它提供了促进MLOps实施的解决方案。Konfuzio公司在自动化方面的专长是 文件处理 和机器学习,并提供一个平台,帮助公司从不同类型的文件中提取和分析结构化和非结构化数据。

Konfuzio 可以通过提供提高文档处理效率和准确性的工具和技术,帮助优化 ML 生命周期。这可以自动从发票、合同或医疗报告等文档中提取信息并进行分类。

通过将Konfuzio技术与MLOps实践相结合,组织可以使他们的ML工作流程无缝衔接,从数据提取和模型训练到部署和监控。 

因此,Konfuzio有助于在文件处理方面促进MLOps的实施,提高公司的生产力和效率。

结论:MLOps是有效使用机器学习的一个成功因素

MLOps已经成为DevOps的一个重要子集,能够将机器学习无缝集成到软件开发生命周期中。通过应用MLOps实践和技术,组织可以提高其ML工作流程的效率、可扩展性和可靠性。

ML工作流程的自动化、持续集成和部署(CI/CD)、模型版本化、ML模型的扩展、模型监控和故障排除是MLOps中的一些关键概念和最佳实践。 

使用相关的工具和技术,如容器化、版本控制、云平台和监控工具,是成功实施MLOps的关键。

采用MLOps使组织能够更有效地开发、部署和管理ML模型。它导致了更短的部署时间、更高的敏捷性和更好的结果。MLOps是充分实现机器学习在各行业的价值和推动创新的重要一步。

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