À medida que o reino do aprendizado de máquina experimenta uma ascensão notável, novos desafios surgem, levando desenvolvedores de ML e empresas de tecnologia a projetar soluções inovadoras. O aprendizado de máquina pode ser percebido como um software infundido com uma camada extra de inteligência, divergindo do software tradicional devido à sua natureza inerentemente experimental. Essa distinção introduz elementos exclusivos, como dados robustos, arquitetura de modelo, código, hiperparâmetros e recursos. Naturalmente, as ferramentas de aprendizado de máquina e os processos de desenvolvimento divergem, tornando o MLOps a contrapartida distinta do DevOps no cenário tradicional de desenvolvimento de software.
No cenário tecnológico, o DevOps constitui um conjunto de práticas que agilizam o desenvolvimento, teste, implantação e operação de sistemas de software expansivos. Isso resultou em ciclos de desenvolvimento truncados, maior velocidade de implantação e a criação de lançamentos de sistema mais auditáveis e confiáveis. Em contraste, o MLOps surgiu como uma prática que promove a colaboração e a comunicação entre cientistas de dados e profissionais de operações. Essas práticas não apenas elevam a qualidade final, mas também simplificam os processos de gerenciamento e automatizam a implantação de modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo em ambientes de produção extensivos. O MLOps serve como a ponte que facilita o alinhamento perfeito dos modelos com as necessidades de negócios e requisitos regulatórios, garantindo a integração harmoniosa do aprendizado de máquina em fluxos de trabalho operacionais.
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O que abrange o gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina?
Incorporado ao MLOps, o gerenciamento de modelos desempenha um papel fundamental em garantir a consistência e a escalabilidade dos modelos de ML para atender aos requisitos de negócios perfeitamente. Para conseguir isso, implementar uma política lógica e amigável para o gerenciamento de modelos se torna imperativo. O gerenciamento de modelos de ML estende suas responsabilidades para abranger o desenvolvimento, treinamento, controle de versão e implantação de modelos de ML.
Vale a pena notar que o versionamento neste contexto não se limita ao modelo, mas inclui os dados associados. Esta abordagem inclusiva rastreia o conjunto de dados ou subconjunto utilizado no treinamento de uma versão específica do modelo.
Ao desenvolver novos modelos de ML ou adaptá-los a novos domínios, os pesquisadores se envolvem em vários experimentos envolvendo treinamento e teste de modelos. Esses experimentos exploram diferentes arquiteturas de modelos, otimizadores, funções de perda, parâmetros, hiperparâmetros e variações de dados. Os pesquisadores aproveitam esses experimentos para identificar a configuração ideal do modelo que atinge o equilíbrio certo entre generalização e compromissos de desempenho para precisão no conjunto de dados.
No entanto, a ausência de uma abordagem sistemática para rastrear o desempenho e as configurações do modelo em vários experimentos pode levar ao caos. Mesmo para um pesquisador solo conduzindo experimentos independentes, manter o controle de todos os experimentos e seus resultados se mostra desafiador. É precisamente aí que o gerenciamento de modelos entra. Ele capacita indivíduos, equipes e organizações a:
Por que o gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina é essencial
O gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina (ML) é um componente crítico no estrutura operacional de pipelines de ML (MLOps), fornecendo uma abordagem sistemática para lidar com todo o ciclo de vida dos processos de ML. Ele desempenha um papel fundamental em tarefas que vão desde a criação, configuração e experimentação de modelos até o rastreamento meticuloso de diferentes experimentos e a implantação subsequente de modelos. Após uma inspeção mais detalhada, o ML Model Management abrange a supervisão de duas facetas vitais:
- Modelos:
Supervisiona os processos complexos de empacotamento de modelos, linhagem, estratégias de implantação (como testes A/B), monitoramento e o retreinamento necessário quando o desempenho de um modelo implantado fica abaixo de um limite predeterminado. - Experimentos:
Gerencia o registro meticuloso de métricas de treinamento, perdas, imagens, texto e outros metadados relevantes e abrange o controle de versão sistemático de código, dados e pipelines.
A ausência de gerenciamento de modelos eficaz representa desafios significativos para equipes de ciência de dados que tentam navegar nas complexidades de criar, rastrear, comparar, recriar e implantar modelos. Em contraste, a dependência de práticas ad-hoc leva a projetos de ML não repetíveis, insustentáveis, não escaláveis e desorganizados. Além disso, a pesquisa conduzida por AMY X. ZHANG∗ no MIT e outros ressalta a natureza colaborativa dos esforços entre trabalhadores de Ciência de Dados (DS) na extração de insights de ML de dados. As equipes colaboram extensivamente, aderindo às melhores práticas, como documentação e controle de versão de código. O MLOps facilita essa colaboração ao fornecer ferramentas para colaborações globalmente dispersas e assíncronas entre cientistas de dados. No entanto, as perspectivas convencionais sobre colaboração em ciência de dados focam predominantemente no ponto de vista do cientista de dados, enfatizando ferramentas técnicas como controle de versão. A verdadeira colaboração dentro de uma equipe de ciência de dados envolve várias dimensões:
- Palestras sobre definição de problemas:
Envolver-se em discussões com as partes interessadas para definir o problema inicial. - Feedback perspicaz do experimento:
Oferecendo comentários valiosos para melhorar a compreensão coletiva dos experimentos. - Liderando iniciativas de desenvolvimento:
Assumir o controle de notebooks ou códigos existentes como ponto de partida fundamental para desenvolvimento posterior. - Gestão de modelos colaborativos:
Unindo forças entre pesquisadores e cientistas de dados durante treinamento, avaliação e marcação de modelos. - Repositório de modelos compartilhados:
Criação de um registro de modelos para que as partes interessadas do negócio revisem e avaliem os modelos de produção.
Explorando a colaboração em equipes de ciência de dados
Visão geral da colaboração
No reino dinâmico da ciência de dados, entender a profundidade da colaboração dentro das equipes é primordial. Vamos nos aprofundar nas porcentagens de relatórios de colaboração em várias funções:
Na dinâmica de equipes de ciência de dados, a colaboração surge como um aspecto fundamental, refletindo a interação intrincada entre diversas funções. O cenário colaborativo, conforme descrito nas porcentagens de relatórios, revela padrões notáveis. Notavelmente, funções como Engenheiro/Analista/Programador exibem uma porcentagem impressionante de relatórios de colaboração de 99%, ressaltando a natureza integral de suas contribuições. Da mesma forma, Comunicadores e Pesquisadores/Cientistas demonstram colaboração robusta, ostentando porcentagens de 96% e 95%, respectivamente. Até mesmo funções gerenciais e executivas, representadas por Executivos Gerentes em 89% e Executivos de Domínio em 87%, contribuem ativamente para o tecido colaborativo dentro de equipes de ciência de dados. Essas porcentagens iluminam a importância do trabalho em equipe em funções variadas, mostrando um esforço coletivo na busca de empreendimentos práticos e sinérgicos de ciência de dados.
Insights sobre tendências de colaboração
Três se destacaram entre os papéis durante a pesquisa, com taxas de colaboração excedendo 95%. Esses papéis são a base de uma equipe de machine learning (ML) bem-sucedida.
A pesquisa ressalta que pesquisadores, cientistas de dados e engenheiros de ML colaboram ativamente, desempenhando papéis essenciais em todo o ciclo de vida do modelo de ML. Esse ciclo de vida abrange desenvolvimento, treinamento, avaliação (considerando precisão, desempenho e viés), versionamento e implantação, chamados coletivamente de Gerenciamento de Modelo de ML.
Reforço adicional da importância da gestão de modelos
Aqui estão algumas razões convincentes que destacam a importância crítica importância da gestão robusta de modelos:
- Estabelecendo uma fonte singular de verdade: uma base para a confiabilidade
- Facilitando o versionamento: benchmarking e reprodutibilidade simplificados
- Simplificando a depuração: garantindo rastreabilidade e conformidade com os regulamentos
- Acelerando a pesquisa e o desenvolvimento: acelerando a inovação
- Aumentando a eficiência da equipe: fornecendo um claro senso de direção
- Promover a colaboração: intra-equipe e inter-equipe
Explorando os componentes do gerenciamento de modelos de ML
Ao aprender o gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina, é necessário entender os componentes críticos do gerenciamento de modelos de ML para nos guiar pela essência desse conceito.
Monitoramento de modelo:
Um elemento crítico que rastreia o desempenho de inferência de modelos, identificando sinais de desvio de serviço. Esse desvio ocorre quando alterações nos dados fazem com que o desempenho de um modelo implantado diminua abaixo da pontuação ou precisão observada durante o treinamento.
Rastreador de experimentos:
Esta ferramenta é indispensável para coletar, organizar e monitorar informações de treinamento e validação de modelos. Ela se mostra valiosa em várias execuções, acomodando diferentes configurações, como taxa de aprendizado, épocas, otimizadores, perda, tamanho de lote e conjuntos de dados com várias divisões e transformações.
Registro de modelo:
Como um sistema de rastreamento centralizado, o registro de modelos mantém o controle sobre modelos de ML treinados, preparados e implantados, garantindo um repositório simplificado e organizado.
Controle de versão de dados:
Diferentemente dos sistemas de controle de versão usados principalmente para gerenciar mudanças no código-fonte, o controle de versão de dados adapta esses processos ao domínio de dados. Ele facilita o gerenciamento de mudanças de modelo relacionadas a conjuntos de dados e vice-versa.
Controle de versão de código/ponto de verificação de notebook:
Essencial para supervisionar alterações no código-fonte do modelo, este componente garante uma abordagem sistemática para rastrear e gerenciar alterações no código.
Navegando pelos distintos reinos do gerenciamento de modelos de ML e do rastreamento de experimentos
Dentro da intrincada tapeçaria de operações de aprendizado de máquina (MLOps), o relacionamento entre o Gerenciamento de Modelos de ML e o Rastreamento de Experimentos se desdobra como uma interação diferenciada. Não apenas uma entidade autônoma, o rastreamento de experimentos surge como um subconjunto vital do gerenciamento de modelos, harmonizando-se perfeitamente dentro da estrutura mais ampla de MLOps. Sua função se estende além da mera coleta de dados, abrangendo as tarefas intrincadas de organizar e monitorar o treinamento e a validação de modelos em um espectro de execuções, cada uma caracterizada por configurações exclusivas – de hiperparâmetros e tamanho do modelo a divisões de dados e parâmetros.
À medida que nos aprofundamos no reino da experimentação inerente à aprendizado de máquina e aprendizagem profunda, o papel indispensável de ferramentas de rastreamento de experimentos como o OptScale torna-se aparente, servindo como referência para a miríade de modelos sob escrutínio.
Essas ferramentas incorporam uma tríade de recursos essenciais:
Painéis dinâmicos:
Elevando a acessibilidade e a compreensão, as ferramentas de rastreamento de experimentos unem um painel visual. Esta plataforma dinâmica é um hub para visualizar todos os dados registrados e versionados. Ela facilita a comparação de desempenho diferenciada por meio de componentes visualmente atraentes, como gráficos. Ela orquestra a classificação de experimentos diversos, simplificando a jornada avaliativa. Uma sinergia harmoniosa surge nesta dança intrincada entre o Gerenciamento de Modelos de ML e o Rastreamento de Experimentos, traçando o curso para avanços inovadores no cenário de MLOps.
Brilhantismo do registro:
Oferecendo uma avenida sofisticada para registrar metadados de experimentos, essas ferramentas encapsulam métricas, perdas, configurações, imagens e outros parâmetros críticos. Esse registro meticuloso garante um registro abrangente das dimensões multifacetadas do experimento.
Domínio do controle de versão:
Além da mera experimentação, essas ferramentas brilham no controle de versão, rastreando habilmente dados e versões de modelos. Essa proeza se mostra inestimável em ambientes de produção, promovendo processos de depuração eficazes e estabelecendo as bases para melhorias contínuas. O controle de versão se torna o eixo para dados e modelos em evolução sistemática.
Encontro em página GitHub OptScale – plataforma de código aberto MLOps e FinOps para executar ML/IA e cargas de trabalho regulares na nuvem com desempenho e custo ideais
O OptScale oferece aos engenheiros de ML/IA:
- Rastreamento de experimentos
- Controle de versão do modelo
- Placares de ML
- Hiperafinação
- Instrumentação de treinamento de modelo
- Recomendações de otimização de custos de nuvem, incluindo utilização ideal de RI/SI e SP, otimização de armazenamento de objetos, dimensionamento correto de VM, etc.
- Gerenciamento de custos do Databricks
- Localizador de objetos duplicados S3
