Em projetos de aprendizado de máquina (ML), um dos componentes mais críticos é o gerenciamento de versões. Ao contrário do desenvolvimento de software tradicional, o gerenciamento de um projeto de ML envolve não apenas o código-fonte, mas também dados e modelos que evoluem ao longo do tempo. Isto requer um sistema robusto para garantir a sincronização e rastreabilidade de todos esses componentes para gerenciar experimentos, selecionar os melhores modelos e, eventualmente, implantá-los na produção. Nesta postagem do blog, exploraremos as práticas recomendadas para gerenciar modelos e experimentos de ML de maneira eficaz.

Os três pilares do gerenciamento de recursos de ML

Ao criar modelos de aprendizado de máquina, há três recursos principais que você deve gerenciar:

1. Dados
2. Programas (código)
3. Modelos

Cada um desses recursos é crítico e evoluem em ritmos diferentes. Mudanças de dados com novas amostras ou atualizações, parâmetros do modelo são ajustados e o código subjacente pode ser atualizado com novas técnicas ou otimizações. Gerir estes recursos em conjunto e de forma sincronizada é essencial, mas desafiante. Portanto, você deve registrar e acompanhar cada experimento com precisão.

Por que você precisa de controle de versão do modelo

O gerenciamento de versões é crucial no aprendizado de máquina, especialmente devido aos seguintes fatores:

Alterações de dados: seus dados de treinamento, dados de teste e dados de validação podem mudar ou ser atualizados.

Modificações de parâmetros: os hiperparâmetros do modelo são ajustados durante o treinamento para melhorar o desempenho, e a relação entre eles e o desempenho do modelo precisa ser rastreada.

Desempenho do modelo: o desempenho de cada modelo precisa ser avaliado de forma consistente com diferentes conjuntos de dados para garantir que o melhor modelo seja selecionado para implantação.

Sem o controle de versão adequado, você pode perder o controle de qual modelo teve melhor desempenho em condições específicas, arriscando uma tomada de decisão ineficiente ou, pior, implantando um modelo abaixo do ideal.

As principais etapas descritas para gerenciar o controle de versão e a experimentação de modelos em projetos de aprendizado de máquina são as seguintes:

Etapa 1: Estabelecendo nomes de projetos e versões

Antes de embarcar em sua jornada de ML, dê um nome significativo ao seu projeto. O nome do projeto deve refletir facilmente o objetivo do modelo e fazer sentido para qualquer pessoa que o analise posteriormente. Por exemplo:

• translate_kr2en para um projeto focado na tradução de coreano para inglês.
• screen_clean para um projeto de detecção de arranhões em telas de celulares.

Depois de nomear seu projeto, você precisa configurar um sistema de gerenciamento de versão de modelo. Isso deve rastrear o seguinte:

• Dados usados ​​para treinamento
• Hiperparâmetros
• Arquitetura de modelo
• Resultados da avaliação

Essas etapas permitem identificar rapidamente quais modelos tiveram melhor desempenho e quais conjuntos de dados ou parâmetros levaram ao sucesso.

Etapa 2: registrar experimentos em um banco de dados estruturado

Para gerenciar experimentos de maneira eficaz, você deve usar um sistema de registro estruturado. Um esquema de banco de dados pode ajudar a registrar vários aspectos de cada iteração de treinamento de modelo. Por exemplo, você pode criar um banco de dados de gerenciamento de modelo com tabelas que armazenam:

• Nome e versão do modelo: rastreia diferentes versões de um modelo.
• Tabela de experimentos: registra parâmetros, caminhos de dados, métricas de avaliação e caminhos de arquivos de modelo.
• Resultados da avaliação: acompanha o desempenho do modelo em vários conjuntos de dados.

Aqui está um exemplo de esquema para seu banco de dados de gerenciamento de modelo:

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

Cada vez que você treina um modelo, uma entrada é adicionada a esta tabela, permitindo rastrear como diferentes parâmetros ou conjuntos de dados afetaram o desempenho. Esse registro garante que você nunca perca o contexto de um experimento, o que é crucial para a reprodutibilidade e o gerenciamento de versões.

Etapa 3: Acompanhamento de versões do modelo em produção

Depois que seu modelo for implantado, o rastreamento de versão não para. Você precisa monitorar o desempenho do modelo em cenários do mundo real, vinculando os resultados da inferência à versão específica do modelo que os gerou. Por exemplo, quando um modelo faz uma previsão, ele deve registrar a versão do modelo em sua saída para que você possa avaliar posteriormente seu desempenho em relação aos dados reais.

Isso permite que você rastreie o comportamento do modelo até:

• Identifique os pontos fracos do modelo atual com base nos dados de produção.
• Otimize modelos futuros com base em insights de desempenho.

Manter um sistema de nomenclatura de versão consistente permite rápida identificação e solução de problemas quando surgem problemas de desempenho.

Etapa 4: Criando um serviço de gerenciamento de modelo

Uma maneira de gerenciar o controle de versão de modelos e experimentos em vários ambientes é criar um serviço de gerenciamento de modelos. Este serviço pode ser construído usando tecnologias como FastAPI e PostgreSQL. O serviço de gerenciamento de modelo seria:

• Cadastre modelos e suas versões.
• Acompanhe os resultados experimentais.
• Forneça uma API REST para consultar ou adicionar novos dados ao sistema.

Essa arquitetura permite gerenciar versões de modelos de maneira estruturada e escalonável. Ao acessar o serviço por meio de chamadas de API, engenheiros e cientistas de dados podem registrar e recuperar dados experimentais, tornando o processo de gerenciamento mais colaborativo e ágil.

Etapa 5: Aprendizado em pipeline vs. Aprendizado em lote

À medida que você itera no treinamento e na melhoria dos modelos, o gerenciamento dos padrões de aprendizagem torna-se crítico. Existem duas abordagens de aprendizagem comuns:

Padrão de aprendizagem de pipeline: Os modelos são treinados, validados e implantados como parte de um pipeline automatizado de ponta a ponta. Cada etapa é registrada e versionada, garantindo transparência e reprodutibilidade.

Padrão de aprendizagem em lote: Os modelos são treinados periodicamente com novos lotes de dados. Cada lote deve ter versão e os modelos correspondentes devem ser marcados com a versão do modelo e identificadores de lote de dados.

O gerenciamento desses padrões de aprendizagem ajuda a garantir que você possa acompanhar como diferentes regimes de treinamento ou alterações de dados afetam o desempenho do modelo ao longo do tempo.

Conclusão

O gerenciamento de versão do modelo é a espinha dorsal de qualquer projeto de aprendizado de máquina bem-sucedido. Ao gerenciar com eficácia versões de seus dados, programas e modelos, você pode garantir que os experimentos sejam reproduzíveis, os resultados sejam rastreáveis ​​e os modelos de produção sejam fáceis de manter. A adoção de bancos de dados estruturados, serviços RESTful e registros consistentes tornarão seus fluxos de trabalho de aprendizado de máquina mais organizados e escalonáveis.

Nos próximos blogs, nos aprofundaremos no gerenciamento de padrões de aprendizagem e na comparação de modelos para desempenho ideal em ambientes de produção. Fique atento!