В проектах машинного обучения (ML) одним из наиболее важных компонентов является управление версиями. В отличие от традиционной разработки программного обеспечения, управление проектом ML включает в себя не только исходный код, но также данные и модели, которые со временем развиваются. Это требует наличия надежной системы, обеспечивающей синхронизацию и отслеживаемость всех этих компонентов для управления экспериментами, выбора лучших моделей и, в конечном итоге, их внедрения в производство. В этой записи блога мы рассмотрим лучшие практики эффективного управления моделями и экспериментами машинного обучения.

Три столпа управления ресурсами машинного обучения

При построении моделей машинного обучения необходимо управлять тремя основными ресурсами:

1. Данные
2. Программы (код)
3. Модели

Каждый из этих ресурсов имеет решающее значение, и они развиваются с разной скоростью. Данные изменяются с появлением новых образцов или обновлений, параметры модели настраиваются, а базовый код может быть обновлен с помощью новых методов или оптимизаций. Совместное синхронное управление этими ресурсами является важным, но сложным. Поэтому вы должны точно регистрировать и отслеживать каждый эксперимент.

Зачем вам нужно управление версиями модели

Управление версиями имеет решающее значение в машинном обучении, особенно из-за следующих факторов:

Изменения данных: ваши данные обучения, тестовые данные и данные проверки могут измениться или обновиться.

Модификации параметров: гиперпараметры модели настраиваются во время обучения для повышения производительности, и необходимо отслеживать взаимосвязь между ними и производительностью модели.

Производительность модели: производительность каждой модели необходимо последовательно оценивать с использованием различных наборов данных, чтобы гарантировать выбор лучшей модели для развертывания.

Без надлежащего контроля версий вы можете потерять представление о том, какая модель работает лучше всего в конкретных условиях, рискуя принять неэффективное решение или, что еще хуже, развернуть неоптимальную модель.

Ключевые шаги, описанные для управления версиями модели и экспериментированием в проектах машинного обучения, заключаются в следующем:

Шаг 1. Определение названий проекта и версий

Прежде чем отправиться в путь машинного обучения, дайте своему проекту осмысленное название. Название проекта должно легко отражать цель модели и иметь смысл для любого, кто посмотрит на нее позже. Например:

• translate_kr2en за проект по переводу с корейского на английский.
• screen_clean за проект по обнаружению царапин на экранах мобильных телефонов.

После присвоения названия проекту необходимо настроить систему управления версиями модели. Это должно отслеживать следующее:

• Данные, используемые для обучения
• Гиперпараметры
• Архитектура модели
• Результаты оценки

Эти шаги позволяют быстро определить, какие модели работали лучше всего и какие наборы данных или параметры привели к успеху.

Шаг 2. Регистрация экспериментов в структурированной базе данных

Для эффективного управления экспериментами следует использовать структурированную систему журналирования. Схема базы данных может помочь регистрировать несколько аспектов каждой итерации обучения модели. Например, вы можете создать базу данных управления моделями с таблицами, в которых хранятся:

• Название и версия модели: отслеживаются различные версии модели.
• Таблица экспериментов: записывает параметры, пути к данным, метрики оценки и пути к файлам модели.
• Результаты оценки: отслеживает эффективность модели на различных наборах данных.

Вот пример схемы вашей базы данных управления моделями:

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

Каждый раз, когда вы обучаете модель, в эту таблицу добавляется запись, позволяющая отслеживать, как различные параметры или наборы данных влияют на производительность. Такое ведение журнала гарантирует, что вы никогда не потеряете контекст эксперимента, что имеет решающее значение для воспроизводимости и управления версиями.

Шаг 3. Отслеживание версий модели в рабочей среде

После развертывания вашей модели отслеживание версий не прекращается. Вам необходимо отслеживать, как модель работает в реальных сценариях, связывая результаты вывода с конкретной версией модели, которая их сгенерировала. Например, когда модель делает прогноз, она должна регистрировать версию модели в своих выходных данных, чтобы вы могли позже оценить ее эффективность на основе фактических данных.

Это позволяет вам проследить поведение модели до:

• Определить слабые места текущей модели на основе производственных данных.
• Оптимизируйте будущие модели на основе анализа производительности.

Поддержание единообразной системы именования версий позволяет быстро выявлять и устранять проблемы с производительностью.

Шаг 4. Создание службы управления моделями

Один из способов управления версиями моделей и экспериментов в нескольких средах — создание службы управления моделями. Этот сервис можно создать с использованием таких технологий, как FastAPI и PostgreSQL. Служба управления моделями будет:

• Зарегистрируйте модели и их версии.
• Отслеживайте результаты экспериментов.
• Предоставьте REST API для запроса или добавления новых данных в систему.

Эта архитектура позволяет структурированно и масштабируемо управлять версиями модели. Получая доступ к сервису через вызовы API, инженеры и специалисты по обработке данных могут регистрировать и получать экспериментальные данные, что делает процесс управления более совместным и оптимизированным.

Шаг 5: конвейерное обучение или пакетное обучение

По мере обучения и улучшения моделей управление моделями обучения становится критически важным. Существует два распространенных подхода к обучению:

Шаблон обучения конвейеру: Модели обучаются, проверяются и развертываются как часть сквозного автоматизированного конвейера. Каждый шаг протоколируется и версируется, что обеспечивает прозрачность и воспроизводимость.

Шаблон пакетного обучения: Модели периодически обучаются с использованием новых пакетов данных. Для каждого пакета должна быть указана версия, а соответствующие модели должны быть помечены идентификаторами версии модели и пакета данных.

Управление этими шаблонами обучения помогает отслеживать, как различные режимы обучения или изменения данных влияют на производительность модели с течением времени.

Заключение

Управление версиями модели — основа любого успешного проекта машинного обучения. Эффективно управляя версиями данных, программ и моделей, вы можете гарантировать, что эксперименты воспроизводимы, результаты отслеживаемы, а рабочие модели просты в обслуживании. Внедрение структурированных баз данных, служб RESTful и последовательного ведения журналов сделает ваши рабочие процессы машинного обучения более организованными и масштабируемыми.

В следующих блогах мы углубимся в управление шаблонами обучения и сравним модели для достижения оптимальной производительности в производственных средах. Следите за обновлениями!