मशीन लर्निंग (एमएल) परियोजनाओं में, सबसे महत्वपूर्ण घटकों में से एक संस्करण प्रबंधन है। पारंपरिक सॉफ्टवेयर विकास के विपरीत, एमएल प्रोजेक्ट के प्रबंधन में न केवल स्रोत कोड बल्कि डेटा और मॉडल भी शामिल होते हैं जो समय के साथ विकसित होते हैं। प्रयोगों को प्रबंधित करने, सर्वोत्तम मॉडल का चयन करने और अंततः उन्हें उत्पादन में तैनात करने के लिए इन सभी घटकों के सिंक्रनाइज़ेशन और ट्रेसबिलिटी को सुनिश्चित करने के लिए एक मजबूत प्रणाली की आवश्यकता होती है। इस ब्लॉग पोस्ट में, हम एमएल मॉडल और प्रयोगों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं का पता लगाएंगे।

एमएल संसाधन प्रबंधन के तीन स्तंभ

मशीन लर्निंग मॉडल बनाते समय, आपको तीन प्राथमिक संसाधनों का प्रबंधन करना होगा:

1. डेटा
2. कार्यक्रम (कोड)
3. मॉडल

इनमें से प्रत्येक संसाधन महत्वपूर्ण है, और वे अलग-अलग दरों पर विकसित होते हैं। नए नमूनों या अपडेट के साथ डेटा बदलता है, मॉडल पैरामीटर ठीक हो जाते हैं, और अंतर्निहित कोड को नई तकनीकों या अनुकूलन के साथ अपडेट किया जा सकता है। इन संसाधनों को एक साथ समकालिक रूप से प्रबंधित करना आवश्यक लेकिन चुनौतीपूर्ण है। इसलिए, आपको प्रत्येक प्रयोग को सटीक रूप से लॉग इन और ट्रैक करना होगा।

आपको मॉडल संस्करण की आवश्यकता क्यों है

मशीन लर्निंग में संस्करण प्रबंधन महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से निम्नलिखित कारकों के कारण:

डेटा परिवर्तन: आपका प्रशिक्षण डेटा, परीक्षण डेटा और सत्यापन डेटा बदल सकता है या अपडेट हो सकता है।

पैरामीटर संशोधन: प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए प्रशिक्षण के दौरान मॉडल हाइपरपैरामीटर में बदलाव किया जाता है, और इनके और मॉडल के प्रदर्शन के बीच संबंध को ट्रैक करने की आवश्यकता होती है।

मॉडल प्रदर्शन: यह सुनिश्चित करने के लिए कि तैनाती के लिए सबसे अच्छा मॉडल चुना गया है, प्रत्येक मॉडल के प्रदर्शन का अलग-अलग डेटासेट के साथ लगातार मूल्यांकन किया जाना चाहिए।

उचित संस्करण नियंत्रण के बिना, आप यह ट्रैक खो सकते हैं कि किस मॉडल ने विशिष्ट परिस्थितियों में सबसे अच्छा प्रदर्शन किया है, जिससे अक्षम निर्णय लेने या इससे भी बदतर, एक उप-इष्टतम मॉडल को तैनात करने का जोखिम हो सकता है।

मशीन लर्निंग परियोजनाओं में मॉडल संस्करण और प्रयोग को प्रबंधित करने के लिए उल्लिखित प्रमुख चरण इस प्रकार हैं:

चरण 1: परियोजना और संस्करण नाम स्थापित करना

अपनी एमएल यात्रा शुरू करने से पहले, अपने प्रोजेक्ट को सार्थक नाम दें। प्रोजेक्ट का नाम आसानी से मॉडल के लक्ष्य को प्रतिबिंबित करना चाहिए और बाद में इसे देखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए समझ में आना चाहिए। उदाहरण के लिए:

• कोरियाई से अंग्रेजी में अनुवाद करने पर केंद्रित एक परियोजना के लिए Translate_kr2en।
• मोबाइल फोन स्क्रीन पर खरोंच का पता लगाने वाले प्रोजेक्ट के लिए screen_clean।

अपने प्रोजेक्ट का नामकरण करने के बाद, आपको एक मॉडल संस्करण प्रबंधन प्रणाली स्थापित करने की आवश्यकता है। इसे निम्नलिखित को ट्रैक करना चाहिए:

• प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया गया डेटा
• हाइपरपैरामीटर
• मॉडल वास्तुकला
• मूल्यांकन परिणाम

ये चरण आपको तुरंत पहचानने की अनुमति देते हैं कि कौन से मॉडल ने सबसे अच्छा प्रदर्शन किया और कौन से डेटासेट या पैरामीटर ने सफलता दिलाई।

चरण 2: एक संरचित डेटाबेस में प्रयोगों को लॉग करना

प्रयोगों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए, आपको एक संरचित लॉगिंग सिस्टम का उपयोग करना चाहिए। एक डेटाबेस स्कीमा प्रत्येक मॉडल प्रशिक्षण पुनरावृत्ति के कई पहलुओं को लॉग करने में मदद कर सकती है। उदाहरण के लिए, आप उन तालिकाओं के साथ एक मॉडल प्रबंधन डेटाबेस बना सकते हैं जो संग्रहीत हैं:

• मॉडल का नाम और संस्करण: एक मॉडल के विभिन्न संस्करणों को ट्रैक करता है।
• प्रयोग तालिका: रिकॉर्ड पैरामीटर, डेटा पथ, मूल्यांकन मेट्रिक्स और मॉडल फ़ाइल पथ।
• मूल्यांकन परिणाम: विभिन्न डेटासेट पर मॉडल के प्रदर्शन पर नज़र रखता है।

यहां आपके मॉडल प्रबंधन डेटाबेस के लिए एक उदाहरण स्कीमा है:

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

हर बार जब आप किसी मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं, तो इस तालिका में एक प्रविष्टि जोड़ दी जाती है, जिससे आप यह ट्रैक कर सकते हैं कि विभिन्न पैरामीटर या डेटा सेट प्रदर्शन को कैसे प्रभावित करते हैं। यह लॉगिंग सुनिश्चित करती है कि आप किसी प्रयोग का संदर्भ कभी न खोएं, जो प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता और संस्करण प्रबंधन के लिए महत्वपूर्ण है।

चरण 3: उत्पादन में मॉडल संस्करणों को ट्रैक करना

एक बार जब आपका मॉडल तैनात हो जाता है, तो संस्करण ट्रैकिंग बंद नहीं होती है। आपको अनुमान परिणामों को उस मॉडल के विशिष्ट संस्करण से जोड़कर निगरानी करने की आवश्यकता है जो मॉडल वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में कैसा प्रदर्शन करता है। उदाहरण के लिए, जब कोई मॉडल कोई भविष्यवाणी करता है, तो उसे अपने आउटपुट में मॉडल संस्करण को लॉग करना चाहिए ताकि आप बाद में वास्तविक डेटा के विरुद्ध उसके प्रदर्शन का आकलन कर सकें।

यह आपको मॉडल के व्यवहार का पता लगाने की अनुमति देता है:

• उत्पादन डेटा के आधार पर मौजूदा मॉडल में कमजोरियों की पहचान करें।
• प्रदर्शन अंतर्दृष्टि के आधार पर भविष्य के मॉडल को अनुकूलित करें।

एक सुसंगत संस्करण नामकरण प्रणाली बनाए रखने से प्रदर्शन संबंधी समस्याएं उत्पन्न होने पर त्वरित पहचान और समस्या निवारण सक्षम हो जाता है।

चरण 4: एक मॉडल प्रबंधन सेवा बनाना

कई परिवेशों में मॉडलों और प्रयोगों के संस्करण को प्रबंधित करने का एक तरीका एक मॉडल प्रबंधन सेवा बनाना है। यह सेवा FastAPI और PostgreSQL जैसी तकनीकों का उपयोग करके बनाई जा सकती है। मॉडल प्रबंधन सेवा होगी:

• मॉडल और उनके संस्करण पंजीकृत करें।
• प्रयोगात्मक परिणाम ट्रैक करें।
• क्वेरी करने या सिस्टम में नया डेटा जोड़ने के लिए एक REST API प्रदान करें।

यह आर्किटेक्चर आपको मॉडल संस्करणों को संरचित और स्केलेबल तरीके से प्रबंधित करने की अनुमति देता है। एपीआई कॉल के माध्यम से सेवा तक पहुंच कर, इंजीनियर और डेटा वैज्ञानिक प्रयोगात्मक डेटा को पंजीकृत और पुनः प्राप्त कर सकते हैं, जिससे प्रबंधन प्रक्रिया अधिक सहयोगात्मक और सुव्यवस्थित हो जाती है।

चरण 5: पाइपलाइन लर्निंग बनाम बैच लर्निंग

जैसे-जैसे आप प्रशिक्षण और मॉडल में सुधार करते हैं, सीखने के पैटर्न को प्रबंधित करना महत्वपूर्ण हो जाता है। सीखने के दो सामान्य दृष्टिकोण हैं:

पाइपलाइन लर्निंग पैटर्न: मॉडल को एंड-टू-एंड स्वचालित पाइपलाइन के हिस्से के रूप में प्रशिक्षित, मान्य और तैनात किया जाता है। पारदर्शिता और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता सुनिश्चित करते हुए, प्रत्येक चरण को लॉग और संस्करणित किया जाता है।

बैच लर्निंग पैटर्न: मॉडलों को समय-समय पर नए डेटा बैचों के साथ प्रशिक्षित किया जाता है। प्रत्येक बैच को संस्करणित किया जाना चाहिए, और संबंधित मॉडल को मॉडल संस्करण और डेटा बैच पहचानकर्ताओं दोनों के साथ टैग किया जाना चाहिए।

इन सीखने के पैटर्न को प्रबंधित करने से यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि आप ट्रैक कर सकते हैं कि विभिन्न प्रशिक्षण व्यवस्थाएं या डेटा परिवर्तन समय के साथ मॉडल के प्रदर्शन को कैसे प्रभावित करते हैं।

निष्कर्ष

मॉडल संस्करण प्रबंधन किसी भी सफल मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट की रीढ़ है। अपने डेटा, प्रोग्राम और मॉडल के संस्करणों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करके, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि प्रयोग प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य हैं, परिणाम पता लगाने योग्य हैं, और उत्पादन मॉडल को बनाए रखना आसान है। संरचित डेटाबेस, रेस्टफुल सेवाओं और लगातार लॉगिंग को अपनाने से आपका मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो अधिक व्यवस्थित और स्केलेबल बन जाएगा।

अगले ब्लॉग में, हम सीखने के पैटर्न को प्रबंधित करने और उत्पादन परिवेश में इष्टतम प्रदर्शन के लिए मॉडलों की तुलना करने पर गहराई से विचार करेंगे। बने रहें!