In Projekten zum maschinellen Lernen (ML) ist die Versionsverwaltung eine der wichtigsten Komponenten. Im Gegensatz zur herkömmlichen Softwareentwicklung umfasst die Verwaltung eines ML-Projekts nicht nur den Quellcode, sondern auch Daten und Modelle, die sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln. Dies erfordert ein robustes System, das die Synchronisierung und Rückverfolgbarkeit all dieser Komponenten gewährleistet, um Experimente zu verwalten, die besten Modelle auszuwählen und sie schließlich in der Produktion einzusetzen. In diesem Blogbeitrag werden wir die Best Practices für die effektive Verwaltung von ML-Modellen und -Experimenten untersuchen.

Die drei Säulen des ML-Ressourcenmanagements

Beim Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen müssen Sie drei Hauptressourcen verwalten:

1. Daten
2. Programme (Code)
3. Modelle

Jede dieser Ressourcen ist von entscheidender Bedeutung und sie entwickeln sich unterschiedlich schnell. Daten ändern sich mit neuen Beispielen oder Aktualisierungen, Modellparameter werden verfeinert und der zugrunde liegende Code könnte mit neuen Techniken oder Optimierungen aktualisiert werden. Die gleichzeitige gemeinsame Verwaltung dieser Ressourcen ist wichtig, aber auch eine Herausforderung. Daher müssen Sie jedes Experiment genau protokollieren und verfolgen.

Warum Sie Modellversionierung benötigen

Versionsmanagement ist beim maschinellen Lernen von entscheidender Bedeutung, insbesondere aufgrund der folgenden Faktoren:

Datenänderungen: Ihre Trainingsdaten, Testdaten und Validierungsdaten können sich ändern oder aktualisiert werden.

Parameteränderungen: Modellhyperparameter werden während des Trainings optimiert, um die Leistung zu verbessern, und die Beziehung zwischen diesen und der Modellleistung muss verfolgt werden.

Modellleistung: Die Leistung jedes Modells muss konsistent mit verschiedenen Datensätzen bewertet werden, um sicherzustellen, dass das beste Modell für die Bereitstellung ausgewählt wird.

Ohne ordnungsgemäße Versionskontrolle verlieren Sie möglicherweise den Überblick darüber, welches Modell unter bestimmten Bedingungen am besten funktioniert, und riskieren eine ineffiziente Entscheidungsfindung oder, schlimmer noch, die Bereitstellung eines suboptimalen Modells.

Die wichtigsten Schritte zur Verwaltung der Modellversionierung und des Experimentierens in maschinellen Lernprojekten sind wie folgt:

Schritt 1: Projekt- und Versionsnamen festlegen

Bevor Sie Ihre ML-Reise beginnen, benennen Sie Ihr Projekt aussagekräftig. Der Projektname sollte das Ziel des Modells gut widerspiegeln und für jeden, der es sich später ansieht, sinnvoll sein. Zum Beispiel:

• translate_kr2en für ein Projekt mit Schwerpunkt auf der Übersetzung von Koreanisch ins Englische.
• screen_clean für ein Projekt zur Erkennung von Kratzern auf Mobiltelefonbildschirmen.

Nachdem Sie Ihrem Projekt einen Namen gegeben haben, müssen Sie ein Modellversionsverwaltungssystem einrichten. Dies sollte Folgendes verfolgen:

• Für das Training verwendete Daten
• Hyperparameter
• Modellarchitektur
• Bewertungsergebnisse

Mit diesen Schritten können Sie schnell erkennen, welche Modelle die beste Leistung erbrachten und welche Datensätze oder Parameter zum Erfolg führten.

Schritt 2: Experimente in einer strukturierten Datenbank protokollieren

Um Experimente effektiv zu verwalten, sollten Sie ein strukturiertes Protokollierungssystem verwenden. Ein Datenbankschema kann dabei helfen, mehrere Aspekte jeder Modelltrainingsiteration zu protokollieren. Sie können beispielsweise eine Modellverwaltungsdatenbank mit Tabellen erstellen, die Folgendes speichern:

• Modellname und -version: Verfolgt verschiedene Versionen eines Modells.
• Experimenttabelle: Zeichnet Parameter, Datenpfade, Bewertungsmetriken und Modelldateipfade auf.
• Bewertungsergebnisse: Verfolgt die Modellleistung für verschiedene Datensätze.

Hier ist ein Beispielschema für Ihre Modellverwaltungsdatenbank:

 ----------- ----------- ------------ ------------ ------------  
|Model Name |   Exp ID  | Parameters  | Eval Score | Model Path |
 ----------- ----------- ------------ ------------ ------------  
|translate_ |           |            |            | ./model/   |
|kr2en_v1   |   1       | lr:0.01    |Preci:0.78  | v1.pth     |
 ----------- ----------- ------------ ------------ ------------  

Jedes Mal, wenn Sie ein Modell trainieren, wird dieser Tabelle ein Eintrag hinzugefügt, sodass Sie nachverfolgen können, wie sich verschiedene Parameter oder Datensätze auf die Leistung ausgewirkt haben. Durch diese Protokollierung wird sichergestellt, dass Sie nie den Kontext eines Experiments verlieren, was für die Reproduzierbarkeit und Versionsverwaltung von entscheidender Bedeutung ist.

Schritt 3: Modellversionen in der Produktion verfolgen

Sobald Ihr Modell bereitgestellt ist, hört die Versionsverfolgung nicht auf. Sie müssen die Leistung des Modells in realen Szenarien überwachen, indem Sie die Inferenzergebnisse mit der spezifischen Version des Modells verknüpfen, das sie generiert hat. Wenn ein Modell beispielsweise eine Vorhersage trifft, sollte es die Modellversion in seiner Ausgabe protokollieren, damit Sie später seine Leistung anhand tatsächlicher Daten bewerten können.

Damit können Sie das Verhalten des Modells auf Folgendes zurückführen:

• Identifizieren Sie Schwachstellen im aktuellen Modell anhand von Produktionsdaten.
• Optimieren Sie zukünftige Modelle basierend auf Leistungseinblicken.

Die Aufrechterhaltung eines konsistenten Versionsbenennungssystems ermöglicht eine schnelle Identifizierung und Fehlerbehebung, wenn Leistungsprobleme auftreten.

Schritt 4: Erstellen eines Modellverwaltungsdienstes

Eine Möglichkeit, die Versionierung von Modellen und Experimenten über mehrere Umgebungen hinweg zu verwalten, ist die Erstellung eines Modellverwaltungsdienstes. Dieser Dienst kann mithilfe von Technologien wie FastAPI und PostgreSQL erstellt werden. Der Modellverwaltungsdienst würde:

• Modelle und ihre Versionen registrieren.
• Verfolgen Sie experimentelle Ergebnisse.
• Stellen Sie eine REST-API bereit, um dem System neue Daten abzufragen oder hinzuzufügen.

Mit dieser Architektur können Sie Modellversionen strukturiert und skalierbar verwalten. Durch den Zugriff auf den Dienst über API-Aufrufe können Ingenieure und Datenwissenschaftler experimentelle Daten registrieren und abrufen, wodurch der Verwaltungsprozess kollaborativer und rationalisiert wird.

Schritt 5: Pipeline-Lernen vs. Batch-Lernen

Während Sie das Training und die Verbesserung von Modellen wiederholen, wird die Verwaltung von Lernmustern von entscheidender Bedeutung. Es gibt zwei gängige Lernansätze:

Pipeline-Lernmuster: Modelle werden als Teil einer durchgängig automatisierten Pipeline trainiert, validiert und bereitgestellt. Jeder Schritt wird protokolliert und versioniert, um Transparenz und Reproduzierbarkeit zu gewährleisten.

Batch-Lernmuster: Modelle werden regelmäßig mit neuen Daten-Batches trainiert. Jeder Batch sollte versioniert sein und die entsprechenden Modelle sollten sowohl mit der Modellversion als auch mit den Daten-Batch-IDs gekennzeichnet sein.

Durch die Verwaltung dieser Lernmuster können Sie nachverfolgen, wie sich unterschiedliche Trainingsprogramme oder Datenänderungen im Laufe der Zeit auf die Leistung des Modells auswirken.

Abschluss

Die Modellversionsverwaltung ist das Rückgrat jedes erfolgreichen maschinellen Lernprojekts. Durch die effektive Verwaltung von Versionen Ihrer Daten, Programme und Modelle können Sie sicherstellen, dass Experimente reproduzierbar, Ergebnisse rückverfolgbar und Produktionsmodelle einfach zu warten sind. Durch die Einführung strukturierter Datenbanken, RESTful-Dienste und konsistenter Protokollierung werden Ihre Machine-Learning-Workflows organisierter und skalierbarer.

In den nächsten Blogs werden wir uns eingehender mit der Verwaltung von Lernmustern und dem Vergleich von Modellen für optimale Leistung in Produktionsumgebungen befassen. Bleiben Sie dran!