В быстро развивающемся мире машинного обучения и искусственного интеллекта развертывание моделей в рабочей среде является важным шагом в жизненном цикле одной модели машинного обучения. Для обеспечения безопасного перехода требуется всесторонняя оценка производительности модели, чтобы гарантировать ее надежность, точность и эффективность в реальных сценариях. В этой статье я дам несколько предложений. В этой статье рассматриваются метрики измерения, которые можно рассчитать и проанализировать перед отправкой модели в производство. Понимая и используя эти метрики, специалисты по данным и инженеры могут оптимизировать свои модели, снижать потенциальные риски и обеспечивать постоянную ценность своих решений для конечных пользователей и заинтересованных сторон.
Основные показатели
По завершении каждого процесса обучения специалисты по обработке и анализу данных оценивают производительность недавно обученной модели, вычисляя набор установленных метрик, включая, среди прочего, точность, полноту, точность и оценку F1. Значимость этих показателей может варьироваться в зависимости от конкретных бизнес-требований. Хотя эта оценка служит ценным исходным ориентиром, ее недостаточно, чтобы определить, должна ли новая модель заменить предшественницу. Например, модель с оценкой F1 95 % не следует заменять моделью с оценкой 80 %. Следовательно, эту первоначальную оценку следует рассматривать как предварительное препятствие, которое должна преодолеть новая модель, прежде чем она будет признана пригодной для развертывания в производственной среде.
Скорость вывода
Рассмотрим сценарий, в котором существующая модель имеет 90 % F1-показателя (при условии, что это наиболее подходящая метрика), а недавно обученная модель достигает 92 % F1-показателя. Было бы неосмотрительно внедрять новую модель в производство без тщательного обдумывания. Такие факторы, как задержка и пропускная способность, потенциально могут создать серьезные проблемы в системе, если их производительность ухудшится при развертывании.
Под задержкой можно понимать продолжительность, необходимую для обработки запроса (т. е. время ожидания после подачи запроса в систему), а пропускная способность представляет собой количество записей, которые могут быть обработаны системой в течение заданного периода времени.
Например, если требуется обрабатывать 100 000 статей в день, и каждая статья должна быть обработана в течение 5 секунд, очень важно включить эти расчеты в метрики оценки до переноса модели в производственную среду.
Ресурсы
Даже когда недавно обученная модель демонстрирует превосходную производительность с точки зрения основных показателей и скорости, все еще могут быть препятствия, которые необходимо устранить. Рассмотрим следующую ситуацию.
Предположим, что инстанс EC2 имеет 50 ГБ дискового пространства, а текущая модель занимает 5 ГБ. Теоретически это позволяет создать 10 копий модели. Однако, если только что обученная модель демонстрирует улучшение показателя F1 на 3%, но требует 10 ГБ дискового пространства, возможны только пять реплик. Возникает вопрос: действительно ли это улучшение? Вероятный ответ — нет, так как в результате может пострадать общая пропускная способность.
Еще одна потенциальная проблема — утечка памяти. Например, если записи постоянно накапливаются в одном списке, со временем может потребляться избыточная память, что приводит к нестабильности системы.
Процесс оценки потенциального решения
Один из подходов к установлению строгого процесса оценки и смягчению потенциальных проблем при переходе к производственной среде включает следующие этапы:
- Создайте согласованный набор тестов удержания, который остается неизменным и служит основой для оценки каждой новой версии модели.
- Как только модель развернута в тестовой среде (например, при разработке или подготовке), вычислите стандартные метрики, такие как F1-оценка, точность и полнота. Одновременно отслеживайте использование памяти и ЦП. Например, запишите уровни потребления до и после тестирования и определите процентное увеличение потребления.
- Измерьте задержку модели и оцените ее пропускную способность.
В идеале этот процесс должен быть автоматизирован и включать инструмент для управления версиями эксперимента. Подходящий стек технологий для этой цели может включать Python, Kubernetes (K8s) и MLflow. Следовательно, полученные данные могут быть представлены в комплексной таблице для удобства анализа и сравнения. Один из примеров такой таблицы показан ниже.
Заключение
В этой статье мы представили потенциальное решение для создания более безопасной среды для развертывания моделей машинного обучения в рабочей среде. Естественно, существует множество дополнительных метрик, которые можно оценивать в зависимости от конкретных требований. Рекомендуется включить как можно больше релевантных показателей (без чрезмерного расширения), чтобы с уверенностью определить, превосходит ли новая модель предыдущую и готова ли она к развертыванию.
Если вы нашли эту статью полезной, мы приглашаем вас посетить наш веб-сайт и связаться с нами для дальнейшего обсуждения и изучения этой темы.
