С кодом, алгоритмами и обучающими наборами данных

Что такое контроль версий?

Системы контроля версий — это классификация инструментов программирования, которые помогают команде разработчиков управлять изменениями в исходном коде с течением времени. Системы контроля версий отслеживают каждое изменение кода в уникальной базе данных. Если произошла путаница, инженеры могут сравнить более ранние версии кода, чтобы исправить оплошность, при этом ограничив помехи для всех других коллег, работающих над тем же проектом.

Для любого проекта исходный код является самым важным активом, так как это архив бесценной информации и понимания проблемной области, которую инженеры собрали и усовершенствовали благодаря осторожным усилиям. Контроль версий защищает исходный код как от катастроф, так и от последствий человеческой ошибки и ее непредвиденных последствий.

Зачем использовать контроль версий?

Платформы управления версиями позволяют просматривать записи, выявлять различия и при необходимости объединять изменения перед фиксацией кода. Управление версиями — это также необычный метод мониторинга сборок приложений, поскольку он позволяет определить, какая версия в настоящее время разрабатывается, проверяется и находится в производстве. Точно так же, когда новые инженеры присоединяются к команде, они могут легко загрузить текущую адаптацию с помощью системы контроля версий и отслеживать текущую версию. Во время разработки у вас могут быть независимые версии кода, если вы предпочитаете разделять различные усилия по разработке. Когда все изменения внесены, можно объединить документы в окончательный рабочий вариант.

Контроль версий также позволяет легко сравнивать различные версии файлов, сокращая время, затрачиваемое на определение причины проблемы. В маловероятном случае, если клиент не одобрит изменения, вы можете выполнить последнюю рабочую запись, используя правильную версию.

Важность управления версиями модели

Если вы когда-либо вкладывали энергию в работу с машинным обучением, ясно одно: это итеративная процедура. Существуют различные части вашей модели — то, как вы используете свою информацию, гиперпараметры, параметры, расчетные решения, дизайн — и идеальное сочетание всего этого — это окончательная модель машинного обучения, которую можно получить только после серии проб и ошибок. Мероприятия.

Вот несколько причин, по которым управление версиями важно для проектов машинного обучения:

1. Поиск лучшей модели

На протяжении всей этой итеративной процедуры обновления и изменения различных частей вашей модели ваша точность в вашем наборе данных будет колебаться аналогичным образом. Чтобы отслеживать лучшие модели, которые вы создали, и связанные с ними компромиссы, вы должны иметь на практике систему управления версиями данных.

2. Отказоустойчивость

При внедрении новых версий моделей в продукты они могут выйти из строя по целому ряду причин. Вам нужно обновить свои модели, чтобы учитывать новые данные или увеличить скорость модели, но трудно быть уверенным, как они будут работать в режиме реального времени. В том случае, если у вас возникнут проблемы с производственной моделью, у вас должна быть возможность быстро вернуться к предыдущей рабочей версии.

3. Повышенная сложность и зависимость от файлов

При традиционном управлении версиями программного обеспечения необходимо отслеживать только два или три типа документов — ваш код и ваши условия. Однако с машинным обучением все более непредсказуемо. Прежде всего, у вас есть наборы данных (обычно не являющиеся частью обычного развертывания программного обеспечения). Вы должны следить за тем, на какой информации вы тренируетесь и тестируете, и меняется ли она через какое-то время.

Более того, модели часто пишутся на разных языках и зависят от множества структур, что делает отслеживание зависимостей гораздо более важным.

4. Постепенное поэтапное развертывание

Если и когда вы вносите критические обновления в свою производственную модель, эти значительные изменения редко развертываются сразу и за один раз. Для обеспечения отказоустойчивости и надлежащего тестирования новые модели обычно развертываются шаг за шагом, пока команды не будут уверены, что они работают должным образом. Управление версиями дает вам инструменты для развертывания нужных версий модели в нужное время.

Что такое МЛОпс?

MLOPs — это переписка между специалистами по данным и операционной или производственной командой. Это глубоко совместная работа, предназначенная для утилизации отходов, максимально автоматизированная и производящая более экстравагантные и все более надежные фрагменты знаний с помощью машинного обучения. Машинное обучение может быть явным преимуществом для бизнеса, но без какой-либо систематизации его можно считать просто научным экспериментом.

Какие проблемы решит MLOps?

Операционализация помогает сократить разрыв между получением информации и преобразованием этих знаний в реальную ценность для бизнеса. Использование подхода MLOps может помочь вашему бизнесу в следующих аспектах:

  • У вашей операционной группы есть бизнес-идея, а ваша команда по науке о данных обрабатывает данные, чтобы извлечь из них ценную информацию. В центре? Широкая бухта несовпадающего мастерства. MLOps объединяет способность обеих команд к созданию эффективной и точной модели машинного обучения, в которой используются навыки обеих команд.
  • MLOps ставит вашу операционную группу на передний край новых рекомендаций и лучших практик. Они могут взять на себя ответственность за версии, в то время как ваша команда по обработке и анализу данных сосредоточится на передаче инновационных моделей машинного обучения.
  • Узкое место, возникающее из-за запутанных, неинстинктивных алгоритмов, способствует лучшему распределению навыков и большей координации усилий группы операций и обработки данных. MLOps гарантирует, что процесс будет завершен совместно и эффективно.

В настоящее время Datatron является лидером рынка, поскольку он поддерживает различные модели машинного обучения, обрабатывает данные от ГБ до ТБ, работает на разных облачных платформах и позволяет переходить на различные альтернативы с открытым исходным кодом. Платформа помогает в управлении версиями, а также предоставляет различные инструменты, гарантирующие, что ваша модель машинного обучения всегда работает и работает с функциями, обеспечивающими завершение цикла модели прямо от стадии разработки до стадии производства.

Вывод

Контроль версий действует как машина времени для вашего проекта. Он может вернуться в прошлое и вернуть ваш проект в предыдущее согласованное состояние. С помощью инструмента MLOps, который выступает в качестве контроля версий, вы можете вернуть вашу модель машинного обучения в наиболее согласованное состояние, гарантируя, что вы получите наиболее точную модель с минимальными затратами рабочей силы.

Первоначально опубликовано на https://blog.datatron.com 27 мая 2020 г. Автор Викас Савант.