چگونه MLOps فرآیند ساخت مدل های یادگیری ماشین را ساده می کند؟
MLOps به اقدامات و روش‌هایی اشاره دارد که هدف‌شان پیاده‌سازی ساده و خودکارسازی مجموعه کارهای مرتبط با یادگیری ماشین است. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی از مباحث داغ این روزهای دنیای فناوری اطلاعات هستند که می‌توان برای حل مشکلات پیچیده دنیای واقعی و ارائه ارزش‌های منحصر به فرد از آن‌ها استفاده کرد، اما به شرطی که هزینه‌های زیادی به سازمان‌ها وارد نکنند.
MLOps یک فرهنگ و رویکرد عملی در حوزه یادگیری ماشین است که هدف آن یکپارچه‌سازی فرآیند توسعه برنامه‌های یادگیری ماشین (Dev) با استقرار و عملیات سیستم‌های یادگیری ماشین (Ops) است. سازمان شما می‌تواند از MLOps برای خودکارسازی و استانداردسازی فرآیندهای مختلف در طول چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کند. این فرآیندها شامل توسعه مدل، آزمایش، یکپارچه‌سازی، انتشار و مدیریت زیرساخت‌های مورد نیاز برای اجرای مدل‌ها است. بنابراین، سازمان‌ها می‌توانند از MLOps برای خودکارسازی و استانداردسازی کارها و مراحلی که چرخه عمر یک مدل یادگیری ماشین را شامل می‌شود استفاده کنند. این مراحل شامل ساخت مدل، تست، متصل کردن به بقیه سیستم‌ها، انتشار و مدیریت زیرساخت‌های لازم برای اجرای مدل است.
چرا MLOps موردنیاز است؟
برای شروع چرخه ساخت مدل‌های یادگیری ماشین، سازمان‌ها باید کار را با آماده‌سازی داده‌ها آغاز کنند. شما داده‌های گوناگون را از منابع مختلف جمع‌آوری می‌کنید و اقداماتی مانند یکپارچه‌سازی، پاکسازی داده‌های تکراری و مهندسی ویژگی‌ها را انجام می‌دهید. در مرحله بعد، از این داده‌ها برای آموزش و اعتبارسنجی مدل یادگیری ماشین استفاده می‌کنید. سپس، می‌توانید مدل آموزش‌دیده و اعتبارسنجی‌شده را به عنوان یک سرویس پیش‌بینی مستقر کنید که سایر برنامه‌ها بتوانند از طریق رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) به آن دسترسی داشته باشند.
تحلیل اکتشافی داده‌ها اغلب نیازمند آزمایش مدل‌های مختلف است تا زمانی که بهترین نسخه مدل برای استقرار آماده شود. این امر منجر به استقرارهای مکرر نسخه‌های مدل و نسخه‌بندی داده‌ها می‌شود. پیگیری آزمایش‌ها و مدیریت پایپ‌لاین‌های آموزشی یادگیری ماشین قبل از اینکه برنامه‌ها بتوانند مدل را در کد خود ادغام یا استفاده کنند، ضروری است.
MLOps برای مدیریت منظم و همزمان انتشار مدل‌های یادگیری ماشین جدید، همراه با تغییرات در کد برنامه‌ها و داده‌ها، بسیار حیاتی است. یک پیاده‌سازی بهینه MLOps، دارایی‌های یادگیری ماشین را مشابه سایر دارایی‌های نرم‌افزاری در محیط یکپارچه‌سازی و تحویل مداوم (CI/CD) در نظر می‌گیرد. شما مدل‌های یادگیری ماشین را در کنار برنامه‌ها و سرویس‌هایی که از آن‌ها استفاده می‌کنند و همچنین برنامه‌ها و سرویس‌هایی که از این مدل‌ها بهره می‌برند، به عنوان بخشی از یک فرآیند انتشار یکپارچه، مستقر می‌کنید. شکل زیر چرخه عمر یادگیری ماشین و مجموعه اقدامات انجام شده در آن را نشان می‌دهد. حال تصور کنید این اقدامات خودکارسازی و استانداردسازی شوند. بدیهی است که سرعت انجام کارها به شکل قابل توجهی افزایش پیدا می‌کند.
آشنایی با اصول MLOps
MLOps بر مبنای چهار اصل کلیدی زیر استوار شده است.
کنترل نسخه (Version control)
این فرآیند شامل ردیابی تغییرات در دارایی‌های یادگیری ماشین است تا در صورت لزوم بتوان نتایج را بازتولید کرده و به نسخه‌های قبلی بازگرداند. هر کد آموزش یادگیری ماشین یا مشخصات مدل، یک مرحله بازبینی کد را طی می‌کند. هر کدام برای اطمینان از قابلیت بازتولید و حسابرسی آموزش مدل‌های یادگیری ماشین، نسخه‌بندی می‌شوند. قابلیت بازتولید در یک گردش کار یادگیری ماشین در هر مرحله، از پردازش داده‌ها تا استقرار مدل یادگیری ماشین، مهم است. این حرف بدان معنا است که هر مرحله باید با دریافت ورودی یکسان، نتایج یکسانی تولید کند.
خودکارسازی (Automation)
این اصل اشاره به این موضوع دارد که باید مراحل مختلف در پایپ‌لاین یادگیری ماشین را برای اطمینان از تکرارپذیری، سازگاری و مقیاس‌پذیری خودکارسازی کرد. این فرآیند شامل مراحلی همچون دریافت داده‌ها، پیش‌پردازش، آموزش مدل و اعتبارسنجی تا استقرار است. هنگامی که صحبت از خودکارسازی به میان می‌آید، پنج معیار زیر باید وجود داشته باشند تا بتوان فرآیند آموزش و استقرار خودکار مدل را به بهترین شکل انجام داد:
- مکانیزم پیام‌رسانی
- رویدادهای نظارتی یا تقویمی
- اعمال تغییرات در داده‌ها
- اعمال تغییرات در کدهای آموزش مدل
- اعمال تغییرات در کدهای برنامه
تست خودکار کمک می‌کند تا مشکلات را زودهنگام تشخیص داده و به سرعت خطاها را برطرف و یادگیری‌ها را تسریع کنید. به‌طور معمول، در این زمینه سازمان‌ها از پارادایم خودکارسازی مبتنی بر زیرساخت به عنوان کد (IaC) استفاده می‌کنند. بنابراین، می‌توانید از ابزارها برای تعریف و مدیریت زیرساخت استفاده کنید. این فرآیند به اطمینان از قابلیت بازتولید و استقرار یکپارچه مدل در محیط‌های مختلف کمک می‌کند.
Continuous X (پیوسته)
بر مبنای خط‌مشی خودکارسازی، می‌توانید به طور پیوسته آزمایش‌ها را انجام داده و کدها را در کل پایپ‌لاین یادگیری ماشین مستقر کنید. در MLOps، اصطلاح پیوسته به چهار فعالیتی اشاره دارد که در صورت ایجاد هرگونه تغییری در هر نقطه از سیستم، به طور مداوم انجام می‌شوند:
- یکپارچه‌سازی پیوسته: اعتبارسنجی و آزمایش کد را به داده‌ها و مدل‌ها در پایپ‌لاین گسترش می‌دهد.
- تحویل پیوسته: به طور خودکار مدل تازه آموزش‌دیده یا سرویس پیش‌بینی مدل را مستقر می‌کند.
- آموزش پیوسته: به طور خودکار مدل‌های یادگیری ماشین را برای استقرار مجدد آموزش می‌دهد.
- نظارت پیوسته: مربوط به نظارت بر داده‌ها و نظارت بر مدل با استفاده از معیارهای مرتبط با کسب و کار است.
حاکمیت مدل (Model governance)
حاکمیت شامل مدیریت تمام جنبه‌های سیستم‌های یادگیری ماشین برای دستیابی به کارایی بالا است. برای دستیابی به اصل حاکمیت باید فعالیت‌های زیادی به شرح زیر انجام شود:
- همکاری نزدیک بین دانشمندان داده، مهندسان و ذینفعان کسب‌و‌‌کار باید تقویت شود.
- از مستندات واضح و کانال‌های ارتباطی موثر استفاده شود تا اطمینان حاصل شود که همه در یک راستا هستند.
- سازوکارهایی برای جمع‌آوری بازخورد در مورد پیش‌بینی‌های مدل و آموزش بیشتر مدل‌ها ایجاد شود.
- اطمینان حاصل شود که داده‌های حساس محافظت می‌شوند، دسترسی به مدل‌ها و زیرساخت امن است و الزامات انطباق برآورده شده است.
همچنین، داشتن یک فرآیند ساختاریافته برای بررسی، اعتبارسنجی و تایید مدل‌ها قبل از انتشار آن‌ها بسیار مهم است. این فرآیند می‌تواند شامل بررسی مباحث و ملاحظات اخلاقی باشد.
مزایای MLOps چیست؟
یادگیری ماشین به سازمان‌ها کمک می‌کند داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و تصمیم‌گیری مبتنی بر بینش را انجام دهند. با این حال، این حوزه نوآورانه و تجربی است که چالش‌های خاص خود را دارد. حفاظت از داده‌های حساس، بودجه‌های کم، کمبود مهارت و فناوری‌های در حال تکامل مداوم، موفقیت یک پروژه را محدود می‌کنند. از این‌رو، بدون کنترل و راهنمایی، هزینه‌ها ممکن است به شدت افزایش یابد و تیم‌های علم داده به نتایج مطلوب خود نرسند. برای حل این مشکلات، MLOps یک نقشه راه ارائه می‌دهد تا پروژه‌های یادگیری ماشین را بدون در نظر گرفتن محدودیت‌ها به سوی موفقیت هدایت کند. برخی از مزایای کلیدی MLOps به شرح زیر هستند:
تسریع در روند ورود به بازار
MLOps چارچوبی در اختیار سازمان قرار می‌دهد تا به اهداف علم داده خود به طور سریع‌تر و کارآمدتر دست یابید. در این حالت، توسعه‌دهندگان و مدیران می‌توانند در مدیریت مدل‌ها استراتژیک‌تر و چابک‌تر شوند و مهندسان یادگیری ماشین می‌توانند زیرساخت را از طریق فایل‌های پیکربندی اعلانی آماده کنند تا پروژه‌ها روان‌تر شروع شوند. همچنین، خودکارسازی ایجاد و استقرار مدل منجر به تسریع در زمان ورود به بازار با هزینه‌های عملیاتی کمتر می‌شود. در این حالت، دانشمندان داده می‌توانند به سرعت داده‌های سازمان را برای ارائه ارزش تجاری بیشتر به همه بررسی کنند.
بهبود بهره‌وری
شیوه‌های MLOps بهره‌وری را افزایش داده و توسعه مدل‌های یادگیری ماشین را تسریع می‌کند. به عنوان مثال، می‌توانید محیط توسعه یا آزمایش را استاندارد کنید تا مهندسان یادگیری ماشین بتوانند پروژه‌های جدید راه‌اندازی کنند، بین پروژه‌ها سوییچ کنند و مدل‌های یادگیری ماشین را در برنامه‌های مختلف دومرتبه مورد استفاده قرار دهند. آن‌ها می‌توانند فرآیندهای تکرارپذیر برای آزمایش سریع و آموزش مدل ایجاد کنند و تیم‌های مهندسی نرم‌افزار می‌توانند از طریق چرخه عمر توسعه نرم‌افزار یادگیری ماشین، کارایی را بهبود داده و همکاری و هماهنگی را بیشتر کنند.
استقرار کارآمد مدل
MLOps عیب‌یابی و مدیریت مدل در محیط تولیدی را بهبود می‌بخشد. به عنوان مثال، مهندسان نرم‌افزار می‌توانند عملکرد مدل را نظارت کرده و رفتار را برای عیب‌یابی مورد بررسی قرار دهند. آن‌ها می‌توانند نسخه‌های مختلف مدل را ردیابی و به طور مرکزی مدیریت کرده و نسخه هماهنگ با استراتژی‌های تجاری را انتخاب کنند. در این حالت، هنگامی که گردش‌های کاری مدل را با پایپ‌لاین یکپارچه‌سازی مداوم و تحویل مداوم (CI/CD) ادغام می‌کنید، مسائلی مثل افت عملکرد کاهش پیدا کرده و کیفیت مدل حفظ می‌شود. این امر حتی پس از ارتقا و تنظیم مدل نیز صادق است.
چگونه MLOps را در سازمان پیاده‌سازی کنیم؟
بسته به میزان استقبال از مفاهیمی مثل خودکارسازی در سازمان، سه سطح پیاده‌سازی MLOps وجود دارد.
سطح 0 MLOps
سازمان‌هایی که تازه شروع به کار با سیستم‌های یادگیری ماشین کرده‌اند، در سطح 0 قرار می‌گیرند که با گردش‌های کار دستی یادگیری ماشین و فرآیندی مبتنی بر مهارت‌های دانشمند داده مشخص می‌شوند. تمام مراحل، از جمله آماده‌سازی داده، آموزش یادگیری ماشین، و عملکرد و اعتبارسنجی مدل، دستی هستند. انتقال بین مراحل به صورت دستی انجام می‌شود و هر مرحله به صورت تعاملی اجرا و مدیریت می‌گردد. دانشمندان داده معمولا مدل‌های آموزش‌دیده را به عنوان مصنوعاتی، تحویل تیم مهندسی می‌دهند که آن‌ها را روی زیرساخت API مستقر می‌کنند.
این سناریو، دانشمندان داده‌ای که مدل را ایجاد می‌کنند و مهندسانی که آن را مستقر می‌کنند را از هم جدا می‌کند. در این سطح، تیم‌های علم داده ممکن است مدل‌ها را فقط چند بار در سال مجددا آموزش دهند. در این سطح، ملاحظات مربوط به یکپارچه‌سازی و تحویل مداوم (CI/CD) برای مدل‌های یادگیری ماشین با بقیه کد برنامه وجود ندارد. به طور مشابه، نظارت فعال بر عملکرد نیز وجود ندارد.
سطح 1 MLOps
سازمان‌هایی که می‌خواهند مدل‌های یکسان را به طور مکرر با داده‌های جدید آموزش دهند، نیاز به پیاده‌سازی بلوغ سطح 1 دارند. هدف MLOps سطح 1، آموزش مداوم مدل با خودکارسازی پایپ‌لاین یادگیری ماشین است. در سطح 0، شما یک مدل آموزش‌دیده را در محیط تولید مستقر می‌کنید. در مقابل، برای سطح 1، شما یک پایپ‌لاین آموزشی مستقر می‌کنید که به طور مکرر اجرا می‌شود تا مدل آموزش‌دیده را در اختیار سایر برنامه‌های شما قرار دهد. در این سطح، به تحویل مداوم سرویس پیش‌بینی مدل دست می‌یابید. بلوغ سطح 1 دارای ویژگی‌های زیر است:
- مراحل آزمایش سریع یادگیری ماشین که شامل خودکارسازی قابل توجهی است.
- آموزش مداوم مدل در محیط تولید با داده‌های تازه به عنوان محرک‌های پایپ‌لاین زنده.
- پیاده‌سازی یکسان پایپ‌لاین در محیط‌های توسعه، پیش‌تولید و تولید.
تیم‌های مهندسی با دانشمندان داده همکاری می‌کنند تا مولفه‌های ماژولار ایجاد کنند که قابل استفاده مجدد، ترکیب‌پذیر و احتمالا قابل اشتراک‌گذاری در بین پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین باشد. همچنین، یک مخزن ویژگی متمرکز ایجاد می‌شود که ذخیره‌سازی، دسترسی و تعریف ویژگی‌ها را برای آموزش و ارائه مدل یادگیری ماشین استاندارد می‌کند. علاوه بر این، می‌توان فراداده‌ها – مانند اطلاعات مربوط به هر اجرای پایپ‌لاین و داده‌هایی که قابلیت بازتولید دارند را مدیریت کرد.
سطح 2 MLOps
سطح 2 MLOps برای سازمان‌هایی است که می‌خواهند بیشتر آزمایش کنند و به طور مکرر مدل‌های جدیدی ایجاد کنند که نیاز به آموزش مداوم دارند. این سطح برای شرکت‌های فناور‌محور که مدل‌های خود را در عرض چند دقیقه به‌روزرسانی می‌کنند، آن‌ها را ساعتی یا روزانه مجددا آموزش می‌دهند و به طور همزمان آن‌ها را روی هزاران سرور مستقر می‌کنند، مناسب است. از آنجایی که چندین پایپ‌لاین یادگیری ماشین در حال کار هستند، راه‌اندازی MLOps سطح 2 به تمام تنظیمات MLOps سطح 1 و همچنین موارد زیر نیاز دارد:
- یک هماهنگ‌کننده پایپ‌لاین یادگیری ماشین
- یک رجیستری مدل برای ردیابی چندین مدل
سه مرحله زیر به صورت مقیاس‌پذیر برای چندین پایپ‌لاین یادگیری ماشین تکرار می‌شوند تا از تحویل مداوم مدل اطمینان حاصل شود.
ساخت پایپ‌لاین
شما به طور تکرارشونده فرآیند مدل‌سازی و انتخاب الگوریتم‌های جدید یادگیری ماشین را انجام می‌دهید و در عین حال اطمینان حاصل می‌کنید که فرآیندهای آزمایش به شکل دقیقی انجام شده‌اند. این مرحله کد منبع پایپ‌لاین یادگیری ماشین شما را تولید می‌کند و شما کد را در یک مخزن ذخیره می‌کنید.
استقرار پایپ‌لاین
در مرحله بعد، کد منبع را می‌سازید و آزمایش‌ها را اجرا می‌کنید تا اجزای پایپ‌لاین را برای استقرار به دست آورید. خروجی استقرار، یک پایپ‌لاین و پیاده‌سازی مدل جدید است.
ارائه پایپ‌لاین
در نهایت، پایپ‌لاین را به عنوان یک سرویس پیش‌بینی برای برنامه‌های خود ارائه می‌دهید. در این مرحله باید آمار مربوط به سرویس پیش‌بینی مدل مستقر شده را بر مبنای داده‌های لایو جمع‌آوری کنید. خروجی این مرحله، یک محرک برای اجرای پایپ‌لاین یا یک چرخه آزمایش جدید است.
تفاوت بین MLOps و DevOps چیست؟
MLOps و DevOps هر دو روش‌هایی هستند که هدف‌شان بهبود فرآیندهای توسعه، استقرار و نظارت بر برنامه‌های نرم‌افزاری است. DevOps تلاش می‌کند تا شکاف بین تیم‌های توسعه و عملیات را پر کند. DevOps کمک می‌کند تا اطمینان حاصل شود که تغییرات کد به طور خودکار آزمایش، یکپارچه و به طور کارآمد و قابل اعتماد در محیط تولید مستقر می‌شوند. این رویکرد، فرهنگ همکاری را برای دستیابی به چرخه‌های انتشار سریع‌تر، بهبود کیفیت برنامه و استفاده کارآمدتر از منابع ترویج می‌کند.
از سوی دیگر، MLOps مجموعه‌ای از بهترین شیوه‌ها است که به طور خاص برای پروژه‌های یادگیری ماشین طراحی شده است. در حالی که استقرار و یکپارچه‌سازی نرم‌افزار سنتی نسبتا ساده است، مدل‌های یادگیری ماشین چالش‌های منحصربه‌فردی دارند. این چالش‌ها شامل جمع‌آوری داده‌ها، آموزش مدل، اعتبارسنجی، استقرار و نظارت و آموزش مجدد مداوم است.
MLOps بر خودکارسازی چرخه عمر یادگیری ماشین تمرکز دارد. این رویکرد کمک می‌کند تا اطمینان حاصل شود که مدل‌ها نه تنها توسعه می‌یابند، بلکه به طور منظم و مکرر مستقر، نظارت و مجددا آموزش داده می‌شوند. MLOps اصول دوآپس را به حوزه یادگیری ماشین می‌آورد و منجر به استقرار سریع‌تر مدل‌های یادگیری ماشین، دقت بهتر در طول زمان و اطمینان از ارائه ارزش واقعی تجاری توسط آن‌ها می‌شود.
