“MLOps 全面指南”

MLOps Guide

 

介绍

 

机器学习模型在最近几年取得了巨大的发展,企业越来越依赖它们来自动化和优化运营。然而,管理机器学习模型可能具有挑战性,特别是随着模型变得越来越复杂并需要更多资源进行训练和部署。这导致了MLOps的出现,作为一种标准化和简化机器学习工作流程的方式。MLOps强调在机器学习工作流程中需要持续集成和持续部署(CI/CD),确保模型实时更新以反映数据或机器学习算法的变化。这种基础设施在准确性、可重复性和可靠性至关重要的领域非常有价值,例如医疗保健、金融和自动驾驶汽车。通过实施MLOps,组织可以确保他们的机器学习模型持续更新和准确,有助于推动创新、降低成本和提高效率。

 

什么是MLOps?

 

MLOps是一种将机器学习和DevOps实践相结合的方法论,以简化机器学习模型的开发、部署和维护。MLOps与DevOps共享几个关键特征,包括:

  • 持续集成/持续部署(CI/CD):MLOps强调在机器学习工作流程中需要持续循环的代码、数据和模型更新。这种方法要求尽可能自动化,以确保一致和可靠的结果。
  • 自动化:与DevOps类似,MLOps强调在机器学习生命周期中自动化的重要性。自动化机器学习工作流程中的关键步骤,如数据处理、模型训练和部署,可以实现更高效和可靠的工作流程。
  • 协作和透明度:MLOps鼓励跨团队开发和部署机器学习模型的协作和透明的文化,共享知识和专业知识。这有助于确保流程流畅,因为交接的期望将更加标准化。
  • 基础设施即代码(IaC):DevOps和MLOps采用“基础设施即代码”方法,将基础设施视为代码并通过版本控制系统进行管理。这种方法可以使团队更高效、可重现地管理基础设施的变化。
  • 测试和监控:MLOps和DevOps强调测试和监控的重要性,以确保一致和可靠的结果。在MLOps中,这涉及对机器学习模型的准确性和性能进行测试和监控。
  • 灵活性和敏捷性:DevOps和MLOps强调灵活性和敏捷性,以应对不断变化的业务需求。这意味着能够快速部署和迭代机器学习模型,以满足不断变化的业务需求。

总之,机器学习的行为具有很大的变异性,因为模型本质上是一个用于生成预测的黑盒。虽然DevOps和MLOps有许多相似之处,但MLOps需要一套更专业的工具和实践方法来应对数据驱动和计算密集型的机器学习工作流程所带来的独特挑战。机器学习工作流程通常需要广泛的技术技能,超出了传统软件开发的范畴,并且可能涉及专用基础设施组件,如加速器、GPU和集群,以管理训练和部署机器学习模型的计算需求。然而,采用DevOps的最佳实践并将其应用于机器学习工作流程,将大大减少项目时间,并为机器学习在生产中发挥作用提供结构。

 

MLOps在现代业务中的重要性和好处

 

机器学习已经彻底改变了企业分析数据、做出决策和优化运营的方式。它使组织能够创建强大的数据驱动模型,揭示模式、趋势和见解,从而实现更明智的决策和更有效的自动化。然而,有效地部署和管理机器学习模型可能具有挑战性,这就是MLOps的作用所在。MLOps对于现代企业越来越重要,因为它提供了一系列好处,包括:

  • 更快的开发时间:MLOps使组织能够加速机器学习模型的开发生命周期,缩短上市时间,使企业能够迅速响应市场需求的变化。此外,MLOps可以帮助自动化数据收集、模型训练和部署中的许多任务,释放资源并加快整个流程。
  • 更好的模型性能:通过MLOps,企业可以持续监控和改进其机器学习模型的性能。MLOps为机器学习模型提供了自动化的测试机制,可以检测与模型准确性、模型漂移和数据质量相关的问题。通过及早解决这些问题,组织可以提高其机器学习模型的整体性能和准确性,从而获得更好的业务结果。
  • 更可靠的部署:MLOps使企业能够更可靠和一致地在不同的生产环境中部署机器学习模型。通过自动化部署过程,MLOps减少了部署错误和不同环境之间的不一致性的风险。
  • 降低成本和提高效率:实施MLOps可以帮助组织降低成本和提高整体效率。通过自动化数据处理、模型训练和部署中涉及的许多任务,组织可以减少对人工干预的需求,从而实现更高效和更具成本效益的工作流程。

总结来说,MLOps对于现代企业来说至关重要,它可以利用机器学习的转变性能推动创新,保持竞争优势,并改善业务结果。通过加快开发时间、提高模型性能、更可靠的部署和提高效率,MLOps在释放利用机器学习进行业务智能和战略的全部潜能方面起到了重要作用。利用MLOps工具还可以让团队成员专注于更重要的事项,并且节省了维护冗余工作流程的大型专职团队的开支。

 

MLOps生命周期

 

无论是创建自己的MLOps基础设施还是从各种在线可用的MLOps平台中进行选择,确保您的基础设施包括以下四个关键特征对于成功至关重要。通过选择解决这些关键方面的MLOps工具,您将创建一个从数据科学家到部署工程师的连续循环,快速部署模型而不牺牲质量。

 

持续集成(CI)

 

持续集成(CI)涉及不断测试和验证对代码和数据所做的更改,以确保它们符合一组定义的标准。在MLOps中,CI将新数据和ML模型及其支持代码进行集成。CI帮助团队在开发过程中早期发现问题,使他们能够更有效地协作并维护高质量的ML模型。MLOps中CI实践的例子包括:

  • 自动化数据验证检查以确保数据的完整性和质量。
  • 模型版本控制,以跟踪模型架构和超参数的变更。
  • 在将代码合并到生产存储库之前,对模型代码进行自动化单元测试,以捕获问题。

 

持续部署(CD)

 

持续部署(CD)是将软件更新自动发布到生产环境(如ML模型或应用程序)的过程。在MLOps中,CD专注于确保ML模型的部署无缝、可靠和一致。CD可以减少部署过程中的错误风险,并更容易地维护和更新ML模型以应对不断变化的业务需求。MLOps中CD实践的例子包括:

  • 使用Jenkins或CircleCI等持续部署工具进行自动化ML流水线,以集成和测试模型更新,然后将其部署到生产环境。
  • 使用Docker等技术对ML模型进行容器化,实现一致的部署环境,减少潜在的部署问题。
  • 实施滚动部署或蓝绿部署,最大限度减少停机时间,并允许轻松回滚有问题的更新。

 

持续训练(CT)

 

持续训练(CT)涉及随着新数据的出现或现有数据的变化而更新ML模型。MLOps的这个重要方面确保ML模型在考虑最新数据并防止模型漂移的同时保持准确和有效。定期使用新数据训练模型有助于保持最佳性能并实现更好的业务结果。MLOps中CT实践的例子包括:

  • 制定触发模型重新训练以保持最新准确性的策略(例如准确度阈值)。
  • 使用主动学习策略优先收集有价值的新数据进行训练。
  • 使用集成方法将在不同数据子集上训练的多个模型组合起来,实现持续模型改进和适应不断变化的数据模式。

 

持续监控(CM)

 

持续监控(CM)涉及不断分析生产环境中ML模型的性能,以发现潜在问题,验证模型是否符合定义的标准,并保持整体模型效果。MLOps从业者使用CM来检测诸如模型漂移或性能下降等问题,这些问题可能会影响预测的准确性和可靠性。通过定期监控模型的性能,组织可以主动解决任何问题,确保其ML模型保持有效并产生期望的结果。MLOps中CM实践的例子包括:

  • 跟踪生产中模型的关键绩效指标(KPI),如精确度、召回率或其他特定领域的度量。
  • 实施模型性能监控仪表板,实时可视化模型健康状况。
  • 应用异常检测技术来识别和处理概念漂移,确保模型能够适应数据模式的变化并保持准确性。

 

MLOps如何受益于ML生命周期?

 

管理和部署机器学习模型可能是耗时且具有挑战性的,主要是由于机器学习工作流程的复杂性、数据的变异性、迭代实验的需求以及已部署模型的持续监控和更新。当机器学习生命周期没有与MLOps(机器学习运营)妥善整合时,组织面临的问题包括由于数据质量的变化而导致的结果不一致,手动流程成为瓶颈导致部署速度变慢,以及难以快速维护和更新模型以应对不断变化的业务条件。MLOps带来效率、自动化和最佳实践,有助于促进机器学习生命周期的每个阶段。

考虑一个情景,一个没有专门的MLOps实践的数据科学团队正在开发用于销售预测的机器学习模型。在这种情况下,团队可能会遇到以下挑战:

  • 由于缺乏标准化实践或自动化数据验证工具,数据预处理和清洗任务非常耗时。
  • 由于模型架构、超参数和数据集的版本控制不足,实验的可重现性和可追溯性困难。
  • 手动和低效的部署流程导致发布模型到生产环境的延迟,并增加了生产环境中出现错误的风险。
  • 手动部署还会导致在多个在线服务器上自动扩展部署时出现许多故障,影响冗余性和正常运行时间。
  • 无法快速调整部署的模型以适应数据模式的变化,可能导致性能下降和模型漂移。

机器学习生命周期分为五个阶段,下面列出了与MLOps工具有直接改进的阶段。

 

数据收集和预处理

 

机器学习生命周期的第一个阶段涉及数据的收集和预处理。在这个阶段,组织可以通过实施最佳实践来确保数据的质量、一致性和可管理性。数据版本控制、自动化数据验证检查和团队内的协作有助于提高机器学习模型的准确性和有效性。示例包括:

  • 数据版本控制,跟踪用于建模的数据集的变化。
  • 自动化数据验证检查,保持数据的质量和完整性。
  • 团队内的协作工具,有效地共享和管理数据源。

 

模型开发

 

MLOps在模型开发阶段帮助团队遵循标准化实践,包括选择算法、特征和调整超参数。这减少了低效和重复的努力,提高了整体模型性能。实施版本控制、自动化实验跟踪和协作工具可以显著简化机器学习生命周期的这个阶段。示例包括:

  • 为模型架构和超参数实施版本控制。
  • 建立一个用于自动化实验跟踪的中央枢纽,减少重复实验,促进易于比较和讨论。
  • 可视化工具和度量跟踪,促进协作并监控模型在开发过程中的性能。

 

模型训练和验证

 

在训练和验证阶段,MLOps确保组织使用可靠的过程对其机器学习模型进行训练和评估。组织可以通过利用训练中的自动化和最佳实践有效地优化模型的准确性。MLOps实践包括交叉验证、训练流程管理和持续集成,以自动测试和验证模型更新。示例包括:

  • 交叉验证技术,用于更好地评估模型。
  • 管理训练流程和工作流程,使其更高效和简化。
  • 持续集成工作流程,自动测试和验证模型更新。

 

模型部署

 

第四个阶段是将模型部署到生产环境。MLOps在这个阶段的实践有助于组织更可靠、一致地部署模型,减少部署过程中的错误和不一致性风险。使用Docker进行容器化和自动化部署流水线等技术,可以无缝集成模型到生产环境中,实现回滚和监控功能。示例包括:

  • 使用Docker进行一致的部署环境的容器化。
  • 自动化部署流水线,无需手动干预处理模型发布。
  • 回滚和监控功能,快速识别和解决部署问题。

 

模型监控和维护

 

第五个阶段涉及对生产环境中的机器学习模型进行持续监控和维护。利用MLOps原则,组织可以持续评估和调整模型。定期监控有助于检测模型漂移或性能下降等问题,这些问题可能会影响预测的准确性和可靠性。关键绩效指标、模型性能仪表盘和警报机制确保组织能够积极解决任何问题,并保持其机器学习模型的有效性。示例包括:

  • 用于跟踪生产模型性能的关键绩效指标。
  • 用于实时可视化模型健康状况的模型性能仪表板。
  • 用于通知团队模型性能突然或渐变变化的警报机制,以便快速干预和纠正。

 

MLOps工具和技术

 

选择合适的工具和技术对于成功实施MLOps实践和管理端到端ML工作流至关重要。许多MLOps解决方案提供了许多功能,从数据管理和实验跟踪到模型部署和监控。从一个宣传整个ML生命周期工作流程的MLOps工具,你应该期望以某种方式实现以下功能:

  • 端到端ML生命周期管理:所有这些工具都旨在支持ML生命周期的各个阶段,从数据预处理和模型训练到部署和监控。
  • 实验跟踪和版本控制:这些工具提供跟踪实验、模型版本和流水线运行的机制,实现可重复性并比较不同方法。一些工具可能使用其他抽象来展示可重复性,但仍然具有某种形式的版本控制。
  • 模型部署:虽然具体细节在工具之间有所不同,但它们都提供了一些模型部署功能,帮助用户将其模型过渡到生产环境或为请求模型推理的应用程序提供快速部署终点。
  • 与流行的ML库和框架集成:这些工具与流行的ML库(如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn)兼容,允许用户利用现有的ML工具和技能。然而,每个框架的支持程度在各种工具中有所不同。
  • 可扩展性:每个平台都提供了水平、垂直或两者方式扩展工作流的方法,使用户能够高效地处理大数据集并训练更复杂的模型。
  • 可扩展性和定制性:这些工具提供不同的可扩展性和定制性,使用户能够根据自己的特定需求定制平台,并根据需要与其他工具或服务集成。
  • 协作和多用户支持:每个平台通常都支持团队成员之间的协作,允许他们共享资源、代码、数据和实验结果,促进更有效的团队合作和ML生命周期的共同理解。
  • 环境和依赖处理:这些工具中的大多数都包括处理一致性和可重复性环境的功能。这可以涉及使用容器(如Docker)或虚拟环境(如Conda)进行依赖管理,或者提供预配置的设置,预安装了流行的数据科学库和工具。
  • 监控和警报:端到端MLOps工具还可以提供一些性能监控、异常检测或警报功能。这有助于用户保持高性能模型,识别潜在问题,并确保其ML解决方案在生产中保持可靠和高效。

尽管这些工具在核心功能上有很大的重叠,但它们的独特实现、执行方法和关注领域使它们与众不同。换句话说,仅凭纸面上的比较来判断MLOps工具可能是困难的。所有这些工具都提供不同的工作流体验。

在接下来的章节中,我们将展示一些值得注意的MLOps工具,旨在提供完整的端到端MLOps体验,并突出它们在处理和执行标准MLOps功能方面的差异。

 

MLFlow

 

MLflow具有独特的功能和特点,使其与其他MLOps工具有所区别,对具有特定要求或偏好的用户具有吸引力:

  • 模块化:MLflow最大的优势之一是其模块化架构。它由独立的组件(跟踪、项目、模型和注册表)组成,可以单独或组合使用,使用户能够根据其精确需求定制平台,而不必强制采用所有组件。
  • 语言无关:MLflow支持多种编程语言,包括Python、R和Java,这使其可以被各种具有不同技能集的用户访问。这主要有益于团队中喜欢不同编程语言的成员进行ML工作负载。
  • 与流行库的集成:MLflow设计用于与流行的ML库(如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn)配合使用。这种兼容性使用户可以无缝地将MLflow集成到他们现有的工作流程中,利用其管理功能,而无需采用全新的生态系统或更改当前的工具。
  • 活跃的开源社区:MLflow拥有一个活跃的开源社区,为其开发做出贡献,并使平台与MLOps领域的新趋势和需求保持最新。这种活跃的社区支持确保MLflow保持了一个尖端和相关的ML生命周期管理解决方案。

虽然MLflow是一个多功能和模块化的工具,用于管理机器学习生命周期的各个方面,但与其他MLOps平台相比,它还存在一些局限性。其中一个显著的缺点是MLflow需要集成内置的管道编排和执行功能,例如TFX或Kubeflow Pipelines所提供的功能。虽然MLflow可以使用其跟踪、项目和模型组件结构化和管理管道步骤,但用户可能需要依赖外部工具或自定义脚本来协调复杂的端到端工作流程并自动化管道任务的执行。因此,寻求更简化、开箱即用的复杂管道编排支持的组织可能会发现MLflow的功能需要改进,并探索替代平台或集成来满足其管道管理需求。

 

Kubeflow

 

虽然Kubeflow是一个全面的MLOps平台,具有一套组件,针对机器学习生命周期的各个方面进行了定制,但与其他MLOps工具相比,它还存在一些局限性。Kubeflow可能在以下几个方面存在不足:

  • 学习曲线较陡:Kubeflow与Kubernetes的紧密耦合可能导致用户需要更熟悉Kubernetes的概念和工具,从而增加新用户入门的时间,对于没有Kubernetes经验的团队来说可能成为一个采用的障碍。
  • 语言支持有限:Kubeflow最初主要关注TensorFlow,并且尽管它已经扩展支持其他机器学习框架如PyTorch和MXNet,但它仍然对TensorFlow生态系统有更大的偏好。使用其他语言或框架的组织可能需要额外的努力来采用和集成Kubeflow到他们的工作流中。
  • 基础设施复杂性:Kubeflow对Kubernetes的依赖可能会给没有现有Kubernetes设置的组织引入额外的基础设施管理复杂性。较小的团队或不需要完整Kubernetes功能的项目可能会发现Kubeflow的基础设施要求是一种不必要的负担。
  • 实验跟踪重点较少:虽然Kubeflow通过其Kubeflow Pipelines组件提供了实验跟踪功能,但可能不像专用的实验跟踪工具(如MLflow或Weights & Biases)那样全面或用户友好。对于注重实验跟踪和比较的团队来说,他们可能会发现Kubeflow在此方面相对于其他具有更先进跟踪功能的MLOps平台需要改进。
  • 与非Kubernetes系统集成:Kubeflow的Kubernetes本地设计可能限制其与其他非Kubernetes系统或专有基础设施的集成能力。相比之下,像MLflow这样更灵活或不偏好特定基础设施的MLOps工具可能提供更易于集成不同数据源和工具的选项。

Kubeflow是一个围绕Kubernetes设计的MLOps平台,简化部署、扩展和管理机器学习工作负载,并将其转换为Kubernetes本地工作负载。与Kubernetes的密切关系提供了诸如复杂机器学习工作流的高效编排等优势。但对于缺乏Kubernetes专业知识的用户、使用各种语言或框架的用户或具有非Kubernetes基础设施的组织来说,这可能会引入复杂性。总体而言,Kubeflow以Kubernetes为中心的特性在部署和编排方面提供了重要的优势,组织在评估Kubeflow时应考虑这些权衡和兼容性因素。

 

Saturn Cloud

 

Saturn Cloud是一个MLOps平台,提供无需费力地扩展、基础设施、协作和快速部署机器学习模型的功能,重点是并行化和GPU加速。Saturn Cloud的一些关键优势和强大功能包括:

  • 资源加速重点:Saturn Cloud强调为机器学习工作负载提供易于使用的GPU加速和灵活的资源管理。虽然其他工具可能支持基于GPU的处理,但Saturn Cloud简化了这个过程,以减轻数据科学家使用加速时的基础设施管理负担。
  • Dask和分布式计算:Saturn Cloud与Dask紧密集成,Dask是Python中广泛使用的并行和分布式计算库。这种集成使用户能够轻松地将工作负载扩展到多节点集群上进行并行处理。
  • 托管基础设施和预构建环境:Saturn Cloud更进一步提供了托管基础设施和预构建环境,为用户减轻了基础设施设置和维护的负担。
  • 简化资源管理和共享:Saturn Cloud通过允许用户定义所有权和访问资产权限,简化了共享Docker镜像、秘密和共享文件夹等资源的过程。这些资源可以由单个用户、组(一组用户)或整个组织拥有。所有权确定了谁可以访问和使用共享资源。此外,用户可以轻松地为其他人克隆完整的环境,以在任何地方运行相同的代码。
  • 基础设施即代码:Saturn Cloud采用了一种称为“recipe JSON”的格式,使用户能够以面向代码的方式定义和管理资源。这促进了一致性、模块化和版本控制,简化了平台设置和管理基础设施组件的过程。

Saturn Cloud(Saturn云)在为许多用例提供有用的功能和功能的同时,与其他MLOps工具相比可能存在一些限制。以下是Saturn云可能在一些方面受限的几个领域:

  • 与非Python语言的集成:Saturn云主要针对Python生态系统,对流行的Python库和工具提供广泛支持。然而,任何可以在Linux环境中运行的语言都可以在Saturn云平台上运行。
  • 开箱即用的实验追踪:尽管Saturn云确实方便实验日志记录和追踪,但它对扩展和基础设施的关注程度要大于实验追踪能力。然而,那些在MLOps工作流程的追踪方面寻求更多自定义和功能的人将高兴地知道,Saturn云可以与Comet、Weights&Biases、Verta和Neptune等平台集成。
  • Kubernetes本机编排:尽管Saturn云通过Dask提供了可扩展性和托管基础设施,但它缺乏像Kubeflow等工具提供的Kubernetes本机编排功能。在Kubernetes方面投入较大的组织可能更喜欢具有更深入的Kubernetes集成的平台。

 

TensorFlow扩展(TFX)

 

TensorFlow扩展(TFX)是专为TensorFlow用户设计的端到端平台,为管理基于TensorFlow的机器学习工作流提供了全面且紧密集成的解决方案。TFX在以下方面表现出色:

  • TensorFlow集成:TFX最显著的优势在于与TensorFlow生态系统的无缝集成。它提供了一套专为TensorFlow量身定制的组件,使已经投入TensorFlow的用户能够在不切换到其他工具或框架的情况下构建、测试、部署和监控其机器学习模型。
  • 生产就绪:TFX的设计考虑了生产环境,强调鲁棒性、可扩展性和支持关键任务的机器学习工作负载的能力。它涵盖了从数据验证和预处理到模型部署和监控的所有内容,确保模型在生产环境中准备就绪,并能在规模上可靠地提供性能。
  • 端到端工作流:TFX为处理机器学习生命周期的各个阶段提供了广泛的组件支持。通过支持数据摄取、转换、模型训练、验证和服务化,TFX使用户能够构建端到端的流水线,确保其工作流的可重复性和一致性。
  • 可扩展性:TFX的组件是可定制的,并允许用户根据需要创建和集成自己的组件。这种可扩展性使组织能够根据其特定要求定制TFX,将其所需的工具纳入其中,或在其机器学习工作流中遇到的独特挑战上实施自定义解决方案。

然而,值得注意的是,对TensorFlow的主要关注可能成为对依赖其他机器学习框架或更倾向于更通用的解决方案的组织的限制。虽然TFX为基于TensorFlow的工作负载提供了强大而全面的平台,但使用PyTorch或Scikit-learn等框架的用户可能需要考虑其他更适合其要求的MLOps工具。TFX强大的TensorFlow集成、生产就绪性和可扩展的组件使其成为对TensorFlow生态系统投入较大的组织的有吸引力的MLOps平台。组织可以评估其当前工具和框架的兼容性,并决定TFX的功能是否与其特定用例和在管理其机器学习工作流时的需求相吻合。

 

MetaFlow

 

MetaFlow是Netflix开发的一个MLOps平台,旨在简化复杂的现实世界数据科学项目。由于其专注于处理现实世界的数据科学项目和简化复杂的机器学习工作流程,MetaFlow在几个方面表现出色。以下是MetaFlow的一些突出优势:

  • 工作流管理:MetaFlow的主要优势在于有效管理复杂的现实世界的机器学习工作流。用户可以利用内置的版本控制、依赖管理和基于Python的领域特定语言设计、组织和执行复杂的处理和模型训练步骤。
  • 可观察性:MetaFlow提供了在每个流水线步骤之后观察输入和输出的功能,便于跟踪流水线各个阶段的数据。
  • 可扩展性:MetaFlow可以将工作流从本地环境扩展到云端,并与AWS的服务(如AWS Batch、S3和Step Functions)紧密集成。这使得用户可以在规模上运行和部署其工作负载,而不必担心底层资源。
  • 内置数据管理:MetaFlow通过自动跟踪工作流程使用的数据,提供了高效的数据管理和版本控制工具。它确保了不同流水线运行之间的数据一致性,并允许用户访问历史数据和工件,有助于实现可重复性和可靠的实验。
  • 容错性和弹性:MetaFlow旨在处理现实世界的机器学习项目中出现的挑战,例如意外故障、资源限制和需求变化。它提供了自动错误处理、重试机制和恢复失败或停止的步骤的能力等功能,确保工作流可以在各种情况下可靠高效地执行。
  • AWS集成:由于Netflix开发了MetaFlow,它与亚马逊网络服务(AWS)基础设施紧密集成。这使得已经投资于AWS生态系统的用户可以更轻松地利用现有的AWS资源和服务来管理MetaFlow管理的机器学习工作负载。该集成允许无缝数据存储、检索、处理,并对AWS资源进行访问控制,进一步简化了机器学习工作流的管理。

尽管Metaflow在许多方面有其优势,但与其他MLOps工具相比,还存在一些可能不足或不足之处:

  • 有限的深度学习支持:Metaflow最初是为了专注于典型的数据科学工作流程和传统的机器学习方法而开发的,而不是深度学习。这可能使其对于主要使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架的团队或项目来说不太适用。
  • 实验追踪:Metaflow提供了一些实验追踪功能。其专注于工作流管理和基础设施简单性可能使其追踪能力不如专门的实验追踪平台(如MLflow或Weights & Biases)全面。
  • 基于Kubernetes的编排:Metaflow是一个多功能平台,可以部署在各种后端解决方案上,例如AWS Batch和容器编排系统。然而,它缺乏类似Kubeflow中的基于Kubernetes的管道编排功能,该功能允许将整个机器学习管道作为Kubernetes资源运行。
  • 语言支持:Metaflow主要支持Python,这对于大多数数据科学从业者来说是有优势的,但对于使用其他编程语言(如R或Java)进行机器学习项目的团队来说可能有限制。

 

ZenML

 

ZenML是一个可扩展的开源MLOps框架,旨在使机器学习具有可重现性、可维护性和可扩展性。ZenML旨在成为一个高度可扩展和适应性强的MLOps框架。它的主要价值主张是允许您轻松集成和“粘合”各种机器学习组件、库和框架以构建端到端的管道。ZenML的模块化设计使得数据科学家和工程师可以更轻松地混合和匹配不同的机器学习框架和工具,用于管道中的特定任务,减少了集成各种工具和框架的复杂性。

以下是ZenML在某些方面的优势:

  • ML管道抽象:ZenML提供了一种清晰、Pythonic的方式来定义ML管道,使用简单的抽象,轻松创建和管理ML生命周期的不同阶段,如数据摄取、预处理、训练和评估。
  • 可重现性:ZenML强调可重现性,确保管道组件通过精确的元数据系统进行版本控制和追踪。这保证了可以一致地复制ML实验,防止与不稳定的环境、数据或依赖相关的问题。
  • 后端编排器集成:ZenML支持不同的后端编排器,如Apache Airflow、Kubeflow等。这种灵活性使用户可以选择最适合其需求和基础设施的后端,无论是在本地机器、Kubernetes还是云环境中管理管道。
  • 可扩展性:ZenML提供了一个高度可扩展的架构,允许用户为不同的管道步骤编写自定义逻辑,并轻松集成其首选工具或库。这使组织能够根据其特定的要求和工作流程定制ZenML。
  • 数据集版本控制:ZenML专注于高效的数据管理和版本控制,确保管道可以访问正确版本的数据和工件。这个内置的数据管理系统允许用户在各种管道运行中保持数据一致性,并促进ML工作流程的透明度。
  • 与ML框架的高度集成:ZenML与流行的ML框架(包括TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn)无缝集成。它与这些ML库的协同工作能力使从业者能够利用他们现有的技能和工具,同时利用ZenML的管道管理功能。

总之,ZenML在提供清晰的管道抽象、促进可重现性、支持各种后端编排器、提供可扩展性、维护高效的数据集版本控制以及与流行的ML库集成方面表现出色。它对这些方面的关注使ZenML特别适合那些希望提高其ML工作流程的可维护性、可重现性和可扩展性,而不需要将太多基础设施转移到新的工具上的组织。

 

什么是适合我的工具?

 

有这么多MLOps工具可供选择,您如何知道哪一个适合您和您的团队?在评估潜在的MLOps解决方案时,有几个因素需要考虑。以下是选择适合您组织特定需求和目标的MLOps工具时要考虑的一些关键方面:

  • 组织规模和团队结构:考虑数据科学和工程团队的规模、专业水平以及他们需要合作的程度。较大的团队或更复杂的层级结构可能会受益于具有强大的协作和沟通功能的工具。
  • 机器学习模型的复杂性和多样性:评估您组织使用的算法、模型架构和技术的范围。一些MLOps工具适用于特定的框架或库,而其他工具则提供更全面和多功能的支持。
  • 自动化和可扩展性水平:确定您需要多大程度上自动化数据预处理、模型训练、部署和监控等任务。此外,了解您组织中可扩展性的重要性,因为一些MLOps工具为扩展计算和处理大量数据提供更好的支持。
  • 集成和兼容性:考虑MLOps工具与现有技术栈、基础设施和工作流程的兼容性。与当前系统的无缝集成将确保更顺利的采用过程,并将对正在进行的项目的干扰降至最低。
  • 定制和可扩展性:评估您的ML工作流程所需的定制和可扩展性水平,因为一些工具提供更灵活的API或插件架构,以满足特定要求。
  • 成本和许可:记住MLOps工具的定价结构和许可选项,确保它们符合您组织的预算和资源限制。
  • 安全性和合规性:评估MLOps工具在安全性、数据隐私和合规性要求方面的表现。对于在受监管行业运营或处理敏感数据的组织来说,这尤其重要。
  • 支持和社区:考虑文档质量、社区支持以及在需要时获得专业帮助的可用性。积极的社区和响应迅速的支持在应对挑战或寻求最佳实践时非常有价值。

通过仔细研究这些因素并将其与您组织的需求和目标相一致,您可以在选择最适合支持您的ML工作流程并实现成功的MLOps策略的MLOps工具时做出明智的决策。

 

MLOps最佳实践

 

对于希望开发、部署和维护高质量的机器学习模型以推动价值并对业务结果产生积极影响的组织而言,建立MLOps最佳实践至关重要。通过实施以下实践,组织可以确保其机器学习项目高效、协作和可维护,同时最小化由于数据不一致、过时模型或开发缓慢和容易出错而引发的潜在问题的风险:

  • 确保数据质量和一致性:建立稳健的预处理流水线,使用像Great Expectations或TensorFlow数据验证这样的自动化数据验证检查工具,并实施定义数据存储、访问和处理规则的数据治理策略。缺乏数据质量控制可能导致不准确或有偏差的模型结果,从而导致不良决策和潜在的业务损失。
  • 数据和模型的版本控制:使用像Git或DVC这样的版本控制系统跟踪对数据和模型的更改,提高团队成员之间的协作和减少混乱。例如,DVC可以管理不同版本的数据集和模型实验,方便切换、共享和复现。使用版本控制,团队可以管理多个迭代,并为分析复现过去的结果。
  • 协作和可复现的工作流程:通过实施清晰的文档、代码审查流程、标准化的数据管理以及像Jupyter Notebooks和Saturn Cloud这样的协作工具和平台来鼓励协作。支持团队成员高效、有效地合作有助于加快高质量模型的开发。而忽视协作和可复现的工作流程会导致开发速度较慢、错误风险增加以及知识共享受阻。
  • 自动化测试和验证:通过将自动化测试和验证技术(例如使用Pytest进行单元测试、集成测试)整合到您的机器学习流水线中,采用GitHub Actions或Jenkins等持续集成工具定期测试模型功能,采用严格的测试策略。自动化测试有助于在部署之前识别和修复问题,确保在生产环境中具有高质量和可靠的模型性能。跳过自动化测试会增加未检测到的问题的风险,损害模型性能,最终影响业务结果。
  • 监控和警报系统:使用像Amazon SageMaker Model Monitor、MLflow或定制解决方案这样的工具跟踪关键性能指标,并设置警报以及早期检测潜在问题。例如,在检测到模型漂移或特定性能阈值被突破时,在MLflow中配置警报。不实施监控和警报系统会延迟检测问题(如模型漂移或性能下降),导致基于过时或不准确的模型预测的次优决策,对整体业务绩效产生负面影响。

通过遵循这些MLOps最佳实践,组织可以在最大程度减少潜在问题并最大化模型效果和整体业务影响的同时,高效地开发、部署和维护机器学习模型。

MLOps和数据安全

数据安全在成功实施MLOps中起着至关重要的作用。组织必须采取必要的预防措施,确保其数据和模型在机器学习生命周期的每个阶段都保持安全和受保护。确保MLOps中数据安全的关键考虑因素包括:

模型的鲁棒性:确保您的机器学习模型能够经受住对抗性攻击或在嘈杂或意外条件下可靠运行。例如,您可以采用对抗性训练等技术,将对抗性示例注入训练过程中,以增加模型对恶意攻击的抵抗能力。定期评估模型的鲁棒性有助于防止可能导致错误预测或系统故障的潜在利用。

数据隐私和合规性:为保护敏感数据,组织必须遵守相关的数据隐私和合规性法规,如《通用数据保护条例》(GDPR)或《健康保险可携带性与责任法案》(HIPAA)。这可能涉及实施健全的数据治理政策、对敏感信息进行匿名化或使用数据脱敏或用伪名替代等技术。

模型的安全性和完整性:确保机器学习模型的安全性和完整性有助于保护其免受未经授权的访问、篡改或盗窃。组织可以采取加密模型构件、安全存储和模型签名等措施来验证模型的真实性,从而最大程度地减小外部方的威胁或操纵风险。

安全的部署和访问控制:在将机器学习模型部署到生产环境时,组织必须遵循快速部署的最佳实践。这包括识别和修复潜在的漏洞、实施安全的通信渠道(如HTTPS或TLS)以及强制执行严格的访问控制机制,仅允许授权用户访问模型。通过基于角色的访问控制和OAuth或SAML等身份验证协议,组织可以防止未经授权的访问并保持模型的安全性。

在MLOps生命周期中与红队等安全团队合作,还可以显著提高整体系统安全性。例如,红队可以模拟对模型和基础设施进行对抗性攻击,帮助发现可能被忽视的漏洞和弱点。这种主动的安全方法使组织能够在问题变成威胁之前解决问题,确保符合法规要求,并提高其机器学习解决方案的整体可靠性和可信度。在MLOps生命周期中与专门的安全团队合作,可以培养出强大的安全文化,最终有助于机器学习项目的成功。

MLOps在行业中的应用

MLOps已成功应用于各个行业,显著提高了效率、自动化和整体业务绩效。以下是不同领域展示MLOps潜力和有效性的真实案例:

医疗保健与CareSource

CareSource是美国最大的医疗补助提供商之一,专注于对高风险妊娠进行分级处理,并与医疗服务提供商合作,主动提供救生产科护理。然而,一些数据瓶颈需要解决。CareSource的数据分散在不同的系统中,并且并不总是及时更新,这使得访问和分析变得困难。在模型训练方面,数据并不总是以一致的格式存在,这使得清理和准备分析变得困难。

为了解决这些挑战,CareSource实施了一个使用Databricks Feature Store、MLflow和Hyperopt开发、调优和跟踪ML模型以预测产科风险的MLOps框架。然后,他们使用Stacks帮助实例化一个适用于部署的生产就绪模板,并按时将预测结果发送给医疗合作伙伴。

ML开发和生产就绪部署之间的加速转换使CareSource能够在为时已晚之前直接影响患者的健康和生活。例如,CareSource能够更早地识别高风险妊娠,从而改善母婴的结果。他们还通过预防不必要的住院降低了护理成本。

金融与Moody’s Analytics

Moody’s Analytics是金融建模领域的领先者,遇到了诸如工具和基础设施的有限访问、模型开发和交付中的摩擦以及分布式团队之间的知识孤立等挑战。他们开发和利用机器学习模型进行各种应用,包括信用风险评估和财务报表分析。为了应对这些挑战,他们实施了Domino数据科学平台,以简化端到端工作流程,并在数据科学家之间实现高效的协作。

通过利用Domino,Moody’s Analytics加快了模型开发,将一个需要九个月完成的项目缩短为四个月,并显著提高了其模型监控能力。这种转变使该公司能够高效地开发和交付符合客户需求的定制高质量模型,如风险评估和财务分析。

 

与Netflix的娱乐

 

Netflix利用Metaflow来简化开发、部署和管理各种应用的机器学习工作负载,例如个性化内容推荐、优化流媒体体验、内容需求预测和社交媒体参与的情感分析。通过培育高效的MLOps实践,并为其内部工作流程量身定制了一个以人为中心的框架,Netflix使其数据科学家能够进行快速实验和迭代,从而实现了更敏捷和有效的数据科学实践。

根据Netflix的机器学习基础设施前经理Ville Tuulos的说法,Metaflow的实施将项目从构思到部署的平均时间从四个月缩短到仅需一周。这种加速的工作流程突显了MLOps和专用机器学习基础设施的转型影响,使机器学习团队能够更快速、高效地运作。通过将机器学习整合到业务的各个方面,Netflix展示了MLOps实践改革行业和改善整体业务运营的价值和潜力,为快节奏的公司提供了实质性的优势。

 

MLOps的经验教训

 

正如我们在前面所看到的案例中,成功实施MLOps展示了有效MLOps实践如何在业务的不同方面带来重大改进。通过从这样的实际经验中学到的经验教训,我们可以得出关于MLOps对组织的重要性的关键见解:

  • 标准化、统一的API和抽象化,以简化机器学习生命周期。
  • 将多个机器学习工具集成到一个单一的一致性框架中,以简化流程并减少复杂性。
  • 解决重要问题,如可重现性、版本控制和实验跟踪,以提高效率和协作。
  • 开发以人为中心的框架,满足数据科学家的特定需求,减少摩擦并促进快速实验和迭代。
  • 在生产环境中监控模型并保持适当的反馈循环,以确保模型保持相关、准确和有效。

从Netflix和其他实际MLOps实施中的经验教训可以为希望增强自己的机器学习能力的组织提供宝贵的见解。它们强调了拥有一个经过深思熟虑的战略和投资坚实的MLOps实践来开发、部署和维护高质量的机器学习模型的重要性,这些模型在不断变化的业务需求中具有价值并能够实现规模化和适应性。

 

MLOps的未来趋势和挑战

 

随着MLOps的不断发展和成熟,组织必须保持对实施MLOps实践时可能面临的新趋势和挑战的认识。一些值得注意的趋势和潜在障碍包括:

  • 边缘计算:边缘计算的崛起为组织提供了在边缘设备上部署机器学习模型的机会,实现更快速和本地化的决策,减少延迟和带宽成本。在边缘计算环境中实施MLOps需要针对有限的设备资源、安全性和连接性限制,制定新的模型训练、部署和监控策略。
  • 可解释的人工智能:随着人工智能系统在日常流程和决策中发挥越来越重要的作用,组织必须确保他们的机器学习模型是可解释的、透明的和无偏的。这需要集成模型可解释性、可视化工具和减少偏见的技术。将可解释性和负责任的人工智能原则纳入MLOps实践有助于增加利益相关者的信任、遵守监管要求并维护道德标准。
  • 复杂的监控和报警:随着机器学习模型的复杂性和规模的增加,组织可能需要更先进的监控和报警系统来保持良好的性能。异常检测、实时反馈和自适应报警阈值等技术可以帮助快速识别和诊断模型漂移、性能下降或数据质量问题。将这些先进的监控和报警技术集成到MLOps实践中可以确保组织能够在问题出现时主动解决,并在其机器学习模型中保持持续高水平的准确性和可靠性。
  • 联邦学习:这种方法可以在分散的数据源上训练机器学习模型,同时保持数据隐私。通过在多个利益相关方之间实施MLOps实践,组织可以从联邦学习中获益,而无需暴露敏感数据。
  • 人机协同过程:在许多机器学习应用中,特别是涉及主观决策或无法完全编码的复杂环境的应用中,将人类专业知识纳入其中越来越受到关注。将人机协同过程整合到MLOps工作流程中需要有效的协作工具和策略,以无缝地结合人类和机器智能。
  • 量子机器学习:量子计算是一个新兴的领域,显示出在解决复杂问题和加速特定机器学习过程方面的潜力。随着这项技术的成熟,MLOps框架和工具可能需要发展,以适应基于量子的机器学习模型,并处理新的数据管理、训练和部署挑战。
  • 稳健性和弹性:在面对噪声输入或恶意攻击等对抗性情况时,确保机器学习模型的稳健性和弹性是一个日益关注的问题。组织将需要将稳健的机器学习策略和技术纳入其MLOps实践中,以确保模型的安全性和稳定性。这可能涉及对抗性训练、输入验证或部署监控系统来识别和提醒模型遇到意外输入或行为。

 

结论

 

在当今世界中,实施MLOps对于希望发挥机器学习的全部潜力、简化工作流程并维护高性能模型的组织来说变得至关重要。本文探讨了MLOps的实践和工具、各行各业的用例、数据安全的重要性以及随着该领域的不断发展而出现的机遇和挑战。

回顾一下,我们讨论了以下内容:

  • MLOps生命周期的阶段。
  • 可以部署到您选择的基础设施的流行开源MLOps工具。
  • MLOps实施的最佳实践。
  • 不同行业中的MLOps用例和宝贵的MLOps经验教训。
  • 未来的趋势和挑战,如边缘计算、可解释和负责任的人工智能以及人在循环过程中的作用。

随着MLOps的发展,组织和从业者必须与最新的实践、工具和研究保持同步。强调持续学习和适应将使企业能够保持领先地位,完善其MLOps战略,并有效应对新兴趋势和挑战。

机器学习的动态性质和技术的快速发展意味着组织必须准备好与其MLOps解决方案一起迭代和发展。这包括采用新的技术和工具,培养团队内的协作学习文化,共享知识,并从更广泛的MLOps社区中寻求见解。

那些秉持MLOps最佳实践、始终专注于数据安全和道德人工智能,并灵活应对新兴趋势的组织将更好地利用其机器学习投资的价值。随着各行各业的企业利用机器学习,MLOps在确保成功、负责任和可持续的AI解决方案部署方面的重要性将日益增加。通过采用强大而未来的MLOps战略,组织可以发掘机器学习的真正潜力,并在各自的领域推动变革。    Honson Tran 致力于推动科技为人类的进步。他是一个非常好奇的人,热爱一切科技。从前端开发到人工智能和自动驾驶,他都热爱。他最终的目标是尽可能多地学习,希望参与到全球关于人工智能走向的讨论中。他有10年以上的IT经验,5年的编程经验,始终充满了实现新想法的活力。对他来说,成为墓地里最富有的人并不重要。重要的是每天晚上上床睡觉时能说自己为技术做出了新的贡献。

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