В конвейере машинного обучения каждый шаг генерирует выходные данные, которые служат входными данными для последующего шага, создавая последовательный поток данных. Однако термин «конвейер» может ввести в заблуждение, поскольку процесс не является строго линейным. Вместо этого конвейеры машинного обучения часто цикличны и итеративны. Каждый шаг может повторяться несколько раз для улучшения результатов или уточнения данных. Кроме того, выходная переменная одного цикла конвейера может быть использована в качестве входных данных в следующей итерации, что еще больше улучшит общий процесс.
Компоненты конвейера машинного обучения производственного качества:
- Определение проблемы. Четко определите бизнес-проблему и цели решения по машинному обучению.
- Прием данных: идентифицируйте и собирайте необходимые данные из различных источников.
- Подготовка данных: очистка, предварительная обработка и преобразование данных, чтобы сделать их пригодными для моделирования.
- Разделение данных: разделите данные на наборы для обучения, проверки и тестирования, чтобы точно оценить производительность модели.
- Обучение модели. Обучите модель машинного обучения на обучающих данных, чтобы изучить закономерности и взаимосвязи.
- Оценка модели-кандидата: оцените производительность нескольких моделей-кандидатов в проверочном наборе и выберите наиболее эффективную.
- Развертывание модели: разверните выбранную модель в производственной среде, чтобы делать прогнозы в реальном времени.
- Мониторинг производительности: постоянно контролируйте производительность модели, переобучайте и калибруйте ее соответствующим образом.
Передовой опыт развертывания моделей машинного обучения:
Контроль версий: используйте контроль версий для отслеживания изменений в коде модели, данных и конфигурациях. Это обеспечивает воспроизводимость и упрощает откат к предыдущим версиям, если это необходимо.
Контейнеризация: упакуйте модель и ее зависимости в контейнеры (например, Docker), чтобы обеспечить согласованное поведение в разных средах.
Мониторинг: постоянно контролируйте производительность и работоспособность развернутой модели, чтобы обнаруживать любые проблемы или аномалии.
Масштабируемость. Разработайте конвейер для обработки больших объемов данных и высокой частоты запросов в рабочей среде.
Безопасность: реализуйте меры безопасности для защиты конфиденциальных данных и предотвращения несанкционированного доступа к модели.
Сокращение цикла развертывания:
Автоматизированное тестирование. Внедрите автоматическое тестирование для каждого этапа конвейера, чтобы быстро выявлять и устранять проблемы во время разработки.
Параллельная обработка: используйте методы параллельной обработки и распределенных вычислений для ускорения предварительной обработки данных и обучения модели.
Возможность повторного использования модели. Спроектируйте конвейер так, чтобы он был модульным и допускал повторное использование, чтобы модели можно было быстро заменять или обновлять.
Облачные службы: используйте облачные службы и платформы, которые предлагают масштабируемые вычислительные ресурсы для более быстрого развертывания и масштабирования.
Непрерывная интеграция/непрерывное развертывание (CI/CD): используйте методы CI/CD для автоматизации процесса развертывания, сокращения ручного вмешательства и ускорения развертывания.
Пример. Рассмотрим конвейер машинного обучения для задачи прогнозирования оттока клиентов в телекоммуникационной компании:
Сбор данных: сбор данных о клиентах, включая демографические данные, историю использования и планы обслуживания.
Предварительная обработка данных: очистка данных, обработка пропущенных значений и кодирование категориальных переменных.
Разработка функций: создайте дополнительные функции, такие как продолжительность пребывания клиента или количество обращений в службу поддержки.
Выбор модели: выбирайте между различными алгоритмами классификации, такими как логистическая регрессия, случайный лес или повышение градиента.
Обучение модели. Обучите выбранную модель, используя исторические данные о клиентах.
Оценка модели: оцените производительность модели, используя такие показатели, как точность, воспроизводимость и балл F1.
Настройка гиперпараметров: точно настройте гиперпараметры модели, используя такие методы, как поиск по сетке или случайный поиск.
Развертывание модели: разверните обученную модель в производственной среде, где она сможет делать прогнозы для новых данных о клиентах.
Операционная производительность
Операционная производительность является критическим аспектом конвейеров машинного обучения, поскольку они функционируют как программные системы. Для обеспечения бесперебойной работы важно отслеживать различные показатели потребления ресурсов, в том числе:
• Загрузка ЦП: выявление скачков загрузки ЦП и определение их причины.
• Использование памяти: отслеживание объема памяти, используемого приложением.
• Использование диска: отслеживание объема дискового пространства, используемого приложением.
• Сетевой трафик ввода-вывода: измерение сетевого трафика, особенно если приложение охватывает несколько экземпляров.
• Задержка: оценка времени, необходимого для передачи данных.
• Пропускная способность: измерение объема успешно переданных данных.
Если какая-либо из этих метрик претерпит значительные изменения, крайне важно проанализировать причины этих колебаний, чтобы поддерживать оптимальную производительность и выявлять потенциальные проблемы в конвейере машинного обучения.
Производительность службы
Производительность службы является важным аспектом развертывания технологии в контексте бизнес-задачи. Чтобы технология была полезной, она должна соответствовать целям и требованиям бизнеса. Чтобы гарантировать, что технология соответствует потребностям бизнеса, между бизнесом и технологическим отделом часто заключаются соглашения об уровне обслуживания (SLA). В этих соглашениях об уровне обслуживания излагаются конкретные требования к производительности и стандарты, которым должна соответствовать технология. Вот несколько примеров SLA:
• Устранение всех критических ошибок в течение одного дня: это соглашение об уровне обслуживания гарантирует, что любые критические проблемы или ошибки в технологии устраняются и устраняются оперативно, чтобы свести к минимуму сбои.
• Гарантия того, что API отвечает в течение 100 мс. Это соглашение об уровне обслуживания устанавливает целевое значение производительности для времени отклика API, гарантируя его эффективную работу и предоставление своевременных ответов.
• Обрабатывать не менее миллиона прогнозов в час. Это соглашение об уровне обслуживания устанавливает минимальные требования к пропускной способности для технологии, гарантируя, что она может обрабатывать указанный объем прогнозов в течение заданного периода времени.
• Сложные модели должны быть спроектированы, разработаны и развернуты в течение 3 месяцев: это соглашение об уровне обслуживания устанавливает график разработки и развертывания сложных моделей машинного обучения, способствуя эффективному управлению проектами и своевременной доставке.
Соблюдение этих SLA необходимо для оптимальной работы бизнеса. Это включает в себя установление четких ожиданий производительности, постоянный мониторинг производительности технологии по этим эталонным показателям и принятие упреждающих мер для устранения любых отклонений или проблем. Придерживаясь согласованных соглашений об уровне обслуживания, предприятия могут гарантировать, что их технологические решения соответствуют их операционным потребностям и способствуют общему успеху организации.
