MLOps — это новая область, объединяющая методы машинного обучения и DevOps. Он фокусируется на процессе создания, развертывания и управления моделями машинного обучения в масштабе. Одной из ключевых проблем MLOps является сложность жизненного цикла машинного обучения, который включает в себя такие задачи, как подготовка данных, обучение модели, оценка и развертывание. Чтобы решить эту проблему, команды MLOps часто полагаются на набор инструментов и технологий для автоматизации и оптимизации жизненного цикла машинного обучения.
В этом сообщении блога мы обсудим полный стек с открытым исходным кодом для платформы MLOps для моделей машинного обучения и объясним причины выбора каждого инструмента.
- Git для контроля версий Git — это широко используемая система контроля версий, необходимая для управления кодовой базой и отслеживания изменений, внесенных в код. Он позволяет поддерживать несколько версий кодовой базы и облегчает совместную работу членов команды. Git позволяет командам MLOps отслеживать изменения в коде, данных и моделях на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения, что упрощает воспроизведение экспериментов и ведение истории изменений.
- Docker для контейнеризации Docker — это популярная платформа контейнеризации, которая упрощает упаковку и развертывание моделей машинного обучения и их зависимостей в виде контейнеров. Контейнеры обеспечивают изолированную среду для модели, упрощая ее развертывание и управление в рабочей среде. Docker позволяет командам MLOps упаковывать все необходимые зависимости модели машинного обучения, включая библиотеки, платформы и данные, в единый контейнер, гарантируя, что модель можно будет легко развернуть и запустить на любой платформе.
- Kubernetes для оркестровки Kubernetes — это платформа для оркестровки контейнеров с открытым исходным кодом, которая помогает вам управлять контейнерными приложениями и масштабировать их. Он автоматизирует развертывание, масштабирование и управление контейнерами, упрощая управление большим количеством моделей машинного обучения. Kubernetes позволяет командам MLOps автоматизировать развертывание моделей машинного обучения в кластере узлов, гарантируя, что модели всегда доступны и могут масштабироваться вверх или вниз в зависимости от спроса.
- Airflow для управления рабочими процессами Apache Airflow — это платформа управления рабочими процессами с открытым исходным кодом, которая помогает определять, планировать и отслеживать сложные рабочие процессы. Он позволяет автоматизировать обучение, оценку и развертывание моделей машинного обучения и помогает управлять зависимостями между задачами. Airflow позволяет командам MLOps определять весь конвейер машинного обучения как рабочий процесс, от подготовки данных до обучения и развертывания модели, что упрощает управление и автоматизацию процесса.
- TensorFlow для машинного обучения TensorFlow — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, которая широко используется для создания и развертывания моделей машинного обучения. Он предоставляет возможность создавать и обучать сложные модели машинного обучения и поддерживает широкий спектр вариантов использования, от компьютерного зрения до обработки естественного языка. TensorFlow позволяет командам MLOps создавать и обучать модели машинного обучения, используя широкий спектр API и инструментов, что упрощает настройку и оптимизацию процесса машинного обучения.
- PyTorch для машинного обучения PyTorch — еще одна популярная платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, известная своей простотой использования и гибкостью. Он предоставляет способ создания и обучения моделей машинного обучения и стал популярным среди исследователей и практиков в сообществе машинного обучения. PyTorch позволяет командам MLOps экспериментировать с различными моделями и архитектурами машинного обучения, упрощая оптимизацию производительности конвейера машинного обучения.
- Prometheus для мониторинга Prometheus — это платформа мониторинга с открытым исходным кодом, которая помогает вам отслеживать производительность и работоспособность ваших моделей машинного обучения. Он позволяет собирать и анализировать метрики ваших приложений и инфраструктуры, упрощая обнаружение и диагностику проблем. Prometheus позволяет командам MLOps отслеживать производительность моделей машинного обучения в режиме реального времени, упрощая выявление проблем и оптимизацию конвейера машинного обучения.
- Grafana — это платформа визуализации с открытым исходным кодом, которая помогает визуализировать и анализировать данные из различных источников. Он позволяет создавать интерактивные и настраиваемые информационные панели, упрощая мониторинг производительности ваших моделей машинного обучения. Grafana позволяет командам MLOps создавать информационные панели в режиме реального времени, которые отображают метрики и данные из различных источников, упрощая визуализацию и анализ производительности конвейера машинного обучения.
Причины выбора этого стека:
- Открытый исходный код: все инструменты в этом стеке имеют открытый исходный код, что означает, что они бесплатны для использования и могут быть настроены в соответствии с вашими конкретными потребностями. Это упрощает эксперименты с различными инструментами и технологиями без значительных затрат.
- Масштабируемость: инструменты в этом стеке предназначены для масштабирования, что означает, что они могут обрабатывать большие объемы данных и моделей. Это упрощает управление и развертывание моделей машинного обучения в масштабе, гарантируя их постоянную доступность и возможность увеличения или уменьшения масштаба в зависимости от спроса.
- Модульность: инструменты в этом стеке спроектированы как модульные, что означает, что их можно использовать независимо или вместе как часть более крупной системы. Это упрощает настройку стека в соответствии с вашими конкретными потребностями, а также добавление или удаление инструментов по мере необходимости.
- Поддержка сообщества: все инструменты в этом стеке имеют большие и активные сообщества, а это означает, что существует множество ресурсов, доступных для обучения и устранения неполадок. Это облегчает получение помощи и совета от специалистов в данной области.
Существует несколько других стеков с открытым исходным кодом, которые можно использовать для создания платформы MLOps для моделей машинного обучения. Вот несколько дополнительных опций:
- Apache Beam, Apache Flink, Apache Kafka и Apache Cassandra: этот стек включает Apache Beam для обработки данных, Apache Flink для потоковой обработки, Apache Kafka для обмена сообщениями и Apache Cassandra для хранения данных. Эти инструменты можно использовать вместе для создания масштабируемого и отказоустойчивого конвейера обработки данных.
- Kubeflow, Seldon Core и Argo CD: этот стек включает Kubeflow для конвейеров машинного обучения, Seldon Core для развертывания моделей машинного обучения и Argo CD для непрерывного развертывания. Эти инструменты можно использовать вместе для создания сквозной платформы MLOps, которая поддерживает как пакетную обработку, так и обработку в реальном времени.
- DVC, MLflow и Cortex: этот стек включает DVC для управления версиями данных, MLflow для отслеживания экспериментов и Cortex для развертывания моделей машинного обучения. Эти инструменты можно использовать вместе для создания масштабируемого и воспроизводимого конвейера машинного обучения, который поддерживает как обучение, так и развертывание.
- TensorFlow Extended (TFX), Kubeflow и KNative: этот стек включает TFX для конвейеров машинного обучения, Kubeflow для сквозных рабочих процессов машинного обучения и KNative для бессерверного развертывания. Эти инструменты можно использовать вместе для создания масштабируемой и автоматизированной платформы машинного обучения, поддерживающей непрерывную доставку.
Выбор стека MLOps будет зависеть от конкретных потребностей вашей организации, размера и сложности ваших моделей машинного обучения, а также опыта ваших групп специалистов по данным и инженеров. Важно тщательно оценить каждый вариант, поэкспериментировать с разными инструментами и выбрать стек, который лучше всего соответствует вашим требованиям.
Заключение:
В заключение, создание успешной платформы MLOps для моделей машинного обучения требует тщательного планирования, экспериментов и постоянного улучшения. Используя стек с открытым исходным кодом, который включает Git, Docker, Kubernetes, Airflow, TensorFlow, PyTorch, Prometheus и Grafana, вы можете автоматизировать и оптимизировать жизненный цикл машинного обучения, упрощая создание, развертывание и управление моделями машинного обучения в шкала. Независимо от того, являетесь ли вы небольшим стартапом или крупным предприятием, этот стек предоставляет гибкую и масштабируемую платформу для управления вашими моделями машинного обучения.
