1. Что такое MLOps
2. Как создавался и развивался MLOps
3. Кто и для чего использует MLOps
4. Инструменты MLOps
5. Этапы зрелости MLOps
6. Какие процессы заложены в основе MLOps
7. Преимущества внедрения MLOps
8. Примеры использования
9. Заключение
Что такое MLOps
MLOps — это прикладная инженерная дисциплина, объединяющая разработку (dev) систем машинного обучения (ML) с их развертыванием (ops). Это делается для стандартизации и оптимизации непрерывной доставки высокопроизводительных моделей в промышленную эксплуатацию. По сути, это разновидность DevOps, специально созданная для машинного обучения, позволяющая системно подходить к разработке, развертыванию, эксплуатации ML-моделей. Расскажем об истории создания технологии, ее инструментах, сфере применения.
Как создавался и развивался MLOps
MLOps как осмысленная инженерная дисциплина зародилась в Google благодаря инициативам Дэвида Скалли, специалиста по машинному обучению. Сталкиваясь с рутиной вывода моделей в промышленную эксплуатацию, Скалли искал пути автоматизации процессов, чтобы ускорить обучение, а заодно минимизировать риск ошибок.
Его подход был основан на понимании «технического долга» — того, что быстрый выпуск моделей часто приводит к значительным финансовым затратам на их поддержку в будущем.
В 2015 году Скалли опубликовал статью «Скрытый технический долг в системах машинного обучения» (Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems) на конференции NeurIPS. Эта работа стала отправной точкой для появления новой инженерной дисциплины: Дэвид Скалли с тех пор стал известен как «крестный отец MLOps». Его одноименный подкаст, доступный в сети, посвящен развитию и практическому применению этой технологии.
Кто и для чего использует MLOps
Кто же пользуется MLOps и с какой целью?
Предприятия, работающие с большими данными — одни из основных пользователей MLOps. Они применяют его для автоматизации работы с моделями машинного обучения, что позволяет анализировать большие датасеты, получая ценную информацию. Например, компании e-commerce используют MLOps для персонализации рекламы и рекомендаций на основе поведения пользователей.
Финансовые учреждения также активно применяют MLOps. В банковской сфере машинное обучение используется для оценки рисков, обнаружения мошенничества, а также для управления инвестициями. MLOps позволяет быстро развертывать и обновлять эти модели: это нужно для оперативной реакции на изменения в финансовой сфере.
Сфера здравоохранения использует MLOps для разработки интеллектуальных систем диагностики, предсказания заболеваний, анализа медицинских данных. Это позволяет больницам, клиникам, фармацевтическим компаниям улучшить качество обслуживания, ускорить разработку новых лекарств и методов лечения.
Промышленные предприятия используют MLOps для оптимизации производства, улучшения качества продукции, снижения затрат. Машинное обучение позволяют автоматизировать контроль качества на конвейере или предсказывать сбои в работе оборудования, что значительно повышает эффективность производства.
Государственные органы используют MLOps для улучшения обслуживания граждан, предотвращения преступлений, управления ресурсами. Так можно создавать умные системы транспорта, оптимизировать распределение полицейских патрулей или предсказывать потребность в ресурсах для ликвидации последствий стихийных бедствий.
MLOps также используется в сферах образования, рекламы, развлечений. Это позволяет создавать высокотехнологичные решения, делая их доступными для всех.
Инструменты MLOps
MLOps, как любой инженерный подход, опирается на набор инструментов, которые обеспечивают эффективность машинного обучения. Эти инструменты покрывают разные этапы работы ML-модели: от разработки до мониторинга. Перечислим их.
Управление версиями. Важнейшей частью технологии является управление разными версиями кода, данных, проектов. Инструменты контроля версий, такие как GitVerse, позволяют следить за изменениями в коде, данных, восстанавливать предыдущие версии, сотрудничать с командой.
Автоматизация процессов. Технология MLOps стремится автоматизировать все этапы жизненного цикла ML-модели. Инструменты автоматизации, такие как Jenkins, Travis CI, CircleCI, позволяют создать конвейер непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), который автоматически тестирует, развертывает, мониторит ML-модели.
Оркестрация и планирование. Инструменты оркестрации и планирования, например, Kubernetes или Apache Airflow, служат для управления ресурсами и задачами на практике. Они обеспечивают масштабируемость и надежность развертывания ML-моделей.
Мониторинг и отладка. Инструменты мониторинга и отладки, такие как Prometheus, Grafana, TensorBoard, позволяют следить за производительностью моделей машинного обучения в онлайн-режиме, выявлять проблемы в их работе. Это позволяет быстро отлаживать модели, а впоследствии улучшать их качество.
Обучение и развертывание. Специальные инструменты, такие как TensorFlow Serving, MLflow, Kubeflow, обеспечивают эффективное обучение с последующим развертыванием ML-моделей в производственной среде. Они позволяют оптимизировать эти процессы, ускорять реализацию проектов.
Разработка и управление данными. Такие инструменты, как DataBricks, Spark, dbt, позволяют создавать, преобразовывать, управлять данными для обучения. Они обеспечивают качество и доступность информации для моделирования.
Этапы зрелости MLOps
MLOps проходит путь развития от простых решений до сложных систем с тонкими настройками. Этот путь можно представить, как этапы зрелости. На каждом из них доступна разная степень автоматизации, стандартизации, интеграции в рабочий процесс.
Начальный этап. Работа происходит вручную. Разработчики обучают модели, вручную развертывают их на практике, а затем мониторят их работу с помощью простых инструментов. Этот подход характеризуется нестабильностью, невозможностью быстрого, эффективного развертывания, отсутствием системного контроля качества.
Этап автоматизации. Внедряются инструменты, помогающие автоматизировать часть работы. Например, могут быть автоматизированы развертывание в контейнерах, тестирование, основные задачи мониторинга. Этот этап увеличивает скорость и эффективность процесса, но все еще требует ручного управления, не обеспечивая полной стандартизации.
Этап стандартизации. Вводится стандартный процесс разработки и развертывания ML-моделей, включая управление версиями, тестирование, документацию, мониторинг. При помощи инструментов MLOps создаются конвейеры непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), которые отвечают за автоматический мониторинг. Этот этап позволяет улучшить качество проектов, свести к минимуму ошибки, упростить их обслуживание.
Этап оптимизации. В процесс внедряются инструменты анализа данных, позволяющие оптимизировать работу ML-моделей, увеличить их точность. Эти инструменты используются для выявления проблемных зон в моделях, а также для повышения эффективности их работы.
Этап интеграции. MLOps интегрируется с другими системами в организации, такими как системы управления данными, бизнес-аналитики, мониторинга инфраструктуры. Это позволяет создать единый комплекс инструментов для разработки, развертывания, управления ML-моделями в масштабах всей организации.
Прохождение этапов зрелости — постоянный процесс, для которого нужны инвестиции в инструменты, опытные кадры, организационные изменения. Но благодаря системному подходу и использованию инструментов MLOps, организации могут значительно улучшить качество, производительность своих информационных систем, что приводит к увеличению конкурентоспособности.
Какие процессы заложены в основе MLOps
MLOps — это инженерный подход, оптимизирующий жизненный цикл ML-моделей: от разработки до развертывания и эксплуатации. В его основе лежит несколько связанных друг с другом процессов.
- Автоматизация CI/CD. Непрерывная интеграция и доставка (CI/CD) автоматизируют процессы разработки и развертывания ML-моделей. Это повышает скорость, качество работы, снижая риски ошибок.
- Оркестрация рабочих процессов. Управление рабочими процессами ML с помощью направленных ациклических графов (DAGs) позволяет определить зависимости между задачами и управлять их выполнением.
- Воспроизводимость. Возможность повторить эксперимент и получить идентичные результаты обеспечивает надежность и доверие к результатам.
- Версионирование. Отслеживание изменений в данных, в коде позволяет управлять разными версиями компонентов проекта, восстанавливая при необходимости предыдущие версии.
- Сотрудничество. Объединение усилий разных специалистов в проекте ML позволяет эффективнее решать задачи, постоянно обмениваясь знаниями.
- Непрерывное обучение. Периодическое переобучение модели на новых датасетах позволяет поддерживать ее актуальность и точность.
- Отслеживание метаданных, логирование. Сбор информации о каждом этапе жизненного цикла модели позволяет анализировать ее производительность, выявляя проблемные зоны.
- Непрерывный мониторинг. Постоянное наблюдение за данными, моделью, кодом, инфраструктурой позволяет вовремя обнаружить ошибки, чтобы затем их исправить.
- Обратная связь. Интеграция обратной связи в процесс разработки и эксплуатации позволяет улучшать модели, адаптируя их к изменяющимся условиям.
Преимущества внедрения MLOps
Перечислим преимущества внедрения MLOps для бизнеса и разработчиков.
Повышение скорости и качества. Автоматизация процессов CI/CD позволяет значительно ускорить развертывание моделей в производственную среду, снизить риски ошибок. Стандартизированный процесс улучшает качество моделей, что приводит к более точным предсказаниям, эффективным решениям.
Улучшение сотрудничества. Подход способствует более тесному взаимодействию между разработчиками, data scientists и операционными командами. Это позволяет создавать более эффективные решения и ускорять разработку моделей.
Повышенная надежность. Технология обеспечивает непрерывный мониторинг моделей и инфраструктуры, что дает возможность вовремя обнаружить и исправить ошибки. Это приводит к более стабильной работе моделей и снижению риска простоя.
Ускорение времени вывода на рынок. Благодаря автоматизации и оптимизации процессов технология позволяет быстрее выводить новые модели на рынок и получать конкурентные преимущества.
Примеры использования
Приведем практический пример использования MLOps в бизнесе — для персонализации рекомендаций в интернет-магазине.
Нужно предложить покупателям интернет-магазина рекомендации по товарам, максимально соответствующие их интересам. Для этого используется ML-модель, которая анализирует историю покупок пользователя, его поведение на сайте, демографические данные, а также другие факторы.
Как это происходит:
- развертывание новой версии модели с улучшенными рекомендациями происходит автоматически с помощью конвейера CI/CD;
- с помощью непрерывного мониторинга отслеживается эффективность модели в реальном времени, анализируются клики пользователей;
- данные о кликах и покупках используются для дальнейшего обучения модели, ее улучшения.
На этом примере можно увидеть, как MLOps превращает машинное обучение из теоретического концепта в реальный инструмент, способный решать конкретные бизнес-задачи.
Заключение
Внедрение MLOps требует инвестиций в инструменты, обучение персонала, изменения в организационной культуре. Однако эти инвестиции окупаются в виде повышения эффективности и конкурентных преимуществ, которые приносит использование машинного обучения.
В будущем технология будет развиваться, интегрироваться с другими технологиями, такими как облачные вычисления, искусственный интеллект, интернет вещей. Это позволит создавать инновационные решения в разных сферах бизнеса.