Operazioni di apprendimento automatico (MLOps)

Principi fondamentali di MLOps

MLOps si basa su diversi principi chiave progettati per gestire le complessità uniche dei sistemi di ML:

• Automazione: Automatizzare le attività ripetitive come la preparazione dei dati, l'addestramento dei modelli, la convalida e la distribuzione utilizzando pipeline di Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) adattate al ML.
• Collaborazione: Promuovere la comunicazione e la collaborazione tra i team di scienza dei dati, ingegneria del software e operazioni durante tutto il ciclo di vita del ML.
• Versioning: Implementare il controllo delle versioni di dati, codice e modelli per garantire la riproducibilità e la tracciabilità. Strumenti come DVC sono spesso utilizzati insieme a Git.
• Monitoraggio del modello: Monitoraggio continuo delle prestazioni del modello, della qualità dei dati e della salute operativa in produzione per rilevare problemi come la deriva dei dati o il degrado delle prestazioni.
• Governance e conformità: Garantire che i modelli soddisfino i requisiti normativi, le linee guida etiche(AI Ethics) e le politiche organizzative in materia di privacy e sicurezza dei dati.

Il ciclo di vita di MLOps

Il ciclo di vita di MLOps comprende l'intero percorso di un modello di ML:

1. Gestione dei dati: Ingerire, convalidare, pulire(Data Cleaning) e versionare i set di dati( le guide all'etichettatura e alla preparazione deidati sono disponibili nei documenti diUltralytics ).
2. Sviluppo di modelli: Sperimentare diversi algoritmi, feature engineering e architetture, spesso utilizzando framework come PyTorch o TensorFlow.
3. Formazione dei modelli: Addestramento dei modelli su scala, potenzialmente utilizzando l'addestramento distribuito e gestendo gli esperimenti con strumenti come Weights & Biases o MLflow. La regolazione degli iperparametri è spesso automatizzata.
4. Convalida del modello: Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche come l'accuratezza o la mAP sui dati di convalida.
5. Distribuzione dei modelli: Confezionamento(containerizzazione con Docker) e distribuzione dei modelli in ambienti di produzione, potenzialmente utilizzando piattaforme di orchestrazione come Kubernetes.
6. Monitoraggio e riqualificazione del modello: Tracciare le prestazioni in tempo reale, rilevare la deriva o il decadimento e attivare le pipeline di riqualificazione quando necessario. L 'osservabilità gioca un ruolo fondamentale in questo caso.

MLOps e concetti correlati

• MLOps vs. AutoML: mentre MLOps copre l'intero ciclo di vita end-to-end, l'Automated Machine Learning (AutoML) si concentra specificamente sull'automazione delle fasi di creazione dei modelli (preparazione dei dati, ingegnerizzazione delle caratteristiche, selezione dei modelli, regolazione degli iperparametri). Gli strumenti AutoML possono essere un componente di un flusso di lavoro MLOps.
• MLOps vs. Osservabilità: L 'osservabilità è una capacità critica all'interno di una strategia MLOps. Fornisce gli strumenti e le pratiche (log, metriche, tracing) necessari per comprendere lo stato interno e il comportamento dei sistemi ML implementati, consentendo un monitoraggio e una risoluzione dei problemi efficaci.

Applicazioni del mondo reale

Le pratiche MLOps sono essenziali per gestire sistemi ML complessi in produzione:

1. Sistemi di raccomandazione: Aziende come Netflix o Spotify utilizzano MLOps per riqualificare continuamente i modelli di raccomandazione in base ai nuovi dati di interazione con l'utente, per testare A/B diverse versioni del modello, per monitorare le metriche di coinvolgimento e per ritirare rapidamente i modelli meno performanti. In questo modo le raccomandazioni rimangono pertinenti e personalizzate.
2. Rilevazione delle frodi: Gli istituti finanziari utilizzano le pipeline MLOps per gestire i modelli di rilevamento delle frodi. Ciò comporta il monitoraggio dei dati delle transazioni per verificare l'eventuale deriva, la riqualificazione automatica dei modelli con nuovi modelli di frode, la garanzia di una bassa latenza di inferenza per il rilevamento in tempo reale e il mantenimento di audit trail per la conformità alle normative. Ultralytics YOLO di Ultralytics, se utilizzati in sistemi di ispezione visiva che potrebbero essere utilizzati per il rilevamento delle frodi, beneficiano anch'essi di MLOps per l'implementazione e il monitoraggio.

Strumenti e piattaforme

Una serie di strumenti supporta le diverse fasi del ciclo di vita di MLOps:

• Tracciamento degli esperimenti e versionamento: MLflow, Weights & BiasesDVC, ClearML.
• Orchestrazione dei flussi di lavoro: Pipeline Kubeflow, Apache Airflow.
• Model Serving: KFServing, BentoML, NVIDIA Triton Inference Server.
• Monitoraggio: Grafana, Prometheus, WhyLabs.
• Piattaforme end-to-end: Amazon SageMaker, Google Cloud AI Platform, Microsoft Azure Machine Learning, Ultralytics HUB.

L'implementazione dei principi MLOps aiuta le organizzazioni a costruire, distribuire e gestire i sistemi di IA in modo più efficace, colmando il divario tra la ricerca sperimentale e le applicazioni di produzione affidabili.