Оптимизируйте конвейер машинного обучения с помощью рабочих процессов Argo

Машинное обучение стало неотъемлемой частью многих предприятий, от здравоохранения до финансов и розничной торговли. Однако разработка и развертывание моделей машинного обучения может быть сложным и трудоемким процессом, требующим координации между несколькими командами и технологиями. Вот тут и приходит на помощь Argo. Argo — это механизм рабочего процесса с открытым исходным кодом для Kubernetes, который может помочь оптимизировать конвейер машинного обучения, упрощая управление различными этапами разработки и развертывания модели.

В этой статье мы рассмотрим, как Argo может помочь вам управлять конвейером машинного обучения, от предварительной обработки данных до обучения модели и развертывания. Мы также рассмотрим некоторые рекомендации по эффективному использованию Argo.

Что такое рабочие процессы Argo?

Argo — это механизм рабочего процесса для Kubernetes. Он позволяет вам определить ряд задач, зависимостей и входов/выходов, а затем выполнить их как рабочий процесс. Каждая задача в рабочем процессе определяется как контейнер, что означает, что вы можете использовать любой образ контейнера в качестве задачи в своем рабочем процессе. Это упрощает использование Argo с существующими контейнерными системами. Каждая определенная задача будет выполняться как модуль в кластере kubernetes.

Argo позволяет вам определять сложные рабочие процессы с несколькими шагами и зависимостями. Это особенно полезно для конвейеров машинного обучения, которые обычно включают несколько этапов, таких как предварительная обработка данных, обучение модели, настройка гиперпараметров и развертывание. Argo предоставляет единый интерфейс для управления этими задачами, упрощая координацию между различными командами и технологиями.

Предварительная обработка данных

Первым шагом в любом конвейере машинного обучения является предварительная обработка данных. Это включает в себя очистку, нормализацию и преобразование необработанных данных в формат, который можно использовать для обучения модели. Argo может помочь вам автоматизировать этот процесс, определив рабочий процесс, включающий задачи по очистке данных, разработке функций и другим этапам предварительной обработки. Вы можете использовать любой образ контейнера для этих задач, и вы можете определить зависимости между задачами, чтобы убедиться, что они выполняются в правильном порядке. Ограничение здесь в том, что метод предварительной обработки нельзя менять очень часто. Это можно использовать для установок, в которых данные, подаваемые в эту систему, непротиворечивы.

Обучение модели и настройка гиперпараметров

После предварительной обработки данных следующим шагом будет обучение модели машинного обучения. Обычно это включает запуск множества итераций модели на данных, корректировку параметров модели на каждой итерации, пока не будет достигнут желаемый уровень точности. Argo может помочь вам управлять этим процессом, определив рабочий процесс, включающий задачи обучения модели и настройки гиперпараметров. Вы можете использовать любой образ контейнера для этих задач, и вы можете определить зависимости между задачами, чтобы убедиться, что они выполняются в правильном порядке.

Развертывание

После того, как ваша модель будет обучена, последним шагом будет ее развертывание в производственной среде. Это может быть сложный процесс, включающий интеграцию с существующими системами и службами, а также мониторинг и управление развернутой моделью. Argo может помочь вам управлять этим процессом, определив рабочий процесс, включающий задачи по развертыванию, тестированию и мониторингу модели. Вы можете использовать любой образ контейнера для этих задач, и вы можете определить зависимости между задачами, чтобы убедиться, что они выполняются в правильном порядке.

Мы можем добавить интеграционные тесты с нижестоящими приложениями, которые могут использовать созданную модель, чтобы убедиться, что модель работает должным образом. Мы также можем использовать Argo CD и Argo Rollouts для развертывания новой модели в кластере очень простым и интуитивно понятным способом, но это выходит за рамки данной статьи.

Заключение

Argo — это мощный инструмент, который можно использовать для управления конвейерами машинного обучения. Предоставляя единый интерфейс для управления различными этапами разработки и развертывания модели, он может помочь оптимизировать ваши рабочие процессы и упростить координацию между несколькими командами и технологиями. Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по данным, инженером по машинному обучению или профессионалом DevOps, Argo — это ценный инструмент, который можно настроить для множества вариантов использования.