چک لیست مهندس یادگیری ماشین: بهترین روش ها برای مدل های قابل اعتماد
تصویر توسط ناشر
مقدمه
ساختن مدلهای تازه آموزشدیده و کارآمد یادگیری ماشین، به لطف چارچوبهای بالغ و قدرت محاسباتی قابل دسترس، یک تلاش نسبتاً ساده است. با این حال، چالش واقعی چرخه عمر تولید یک مدل پس از اولین جلسه آموزشی موفق آغاز می شود. پس از استقرار، یک مدل در یک محیط پویا و غیرقابل پیشبینی عمل میکند که در آن عملکرد آن میتواند به سرعت کاهش یابد و یک اثبات موفق مفهوم را به یک بدهی پرهزینه تبدیل کند.
تمرینکنندگان اغلب با مشکلاتی مانند رانش دادهجایی که ویژگی های داده های تولید در طول زمان تکامل می یابند. رانش مفهومیجایی که رابطه اساسی بین متغیرهای ورودی و خروجی تکامل می یابد. یا ظریف حلقه های بازخورد که داده های آموزشی آینده را سوگیری می کند. این مشکلات – که از خرابی مدل فاجعهبار گرفته تا کاهش عملکرد آهسته و موذیانه را شامل میشود – اغلب نتیجه فقدان سختگیری عملیاتی و سیستمهای نظارتی مناسب است.
ساخت مدلهای قابل اعتماد که در درازمدت به عملکرد خوب خود ادامه میدهند داستان دیگری است که به نظم و انضباط، خط لوله MLOs قوی و البته مهارت نیاز دارد. این مقاله دقیقاً بر روی آن تمرکز دارد. با ارائه یک رویکرد سیستماتیک برای مقابله با این چالشها، این چکلیست مبتنی بر تحقیق، بهترین شیوههای ضروری، مهارتهای اصلی و گاهی اوقات ابزارهایی را که هر مهندس یادگیری ماشینی باید بداند، از دست نمیدهد، ارائه میکند. با اتخاذ اصول ذکر شده در این راهنما، میتوانید مدلهای اولیه خود را به سیستمهای تولیدی قابل نگهداری و باکیفیت تبدیل کنید و اطمینان حاصل کنید که دقیق، بیطرفانه و انعطافپذیر در برابر تغییرات و چالشهای غیرقابل اجتناب در دنیای واقعی هستند.
بدون هیچ مقدمه ای، در اینجا لیستی از 10 روش برتر مهندسی یادگیری ماشین است که من برای شما و مدل های آینده شما تنظیم کرده ام تا از نظر قابلیت اطمینان طولانی مدت به بهترین شکل خود بدرخشند.
چک لیست
1. اگر وجود دارد، باید نسخه شود
عکسهای فوری دادهها، کد مدلهای آموزشی، فراپارامترهای استفادهشده، و مصنوعات مدل – همه مهم هستند و در طول چرخه عمر مدل شما تغییر میکنند. بنابراین، همه چیز پیرامون یک مدل یادگیری ماشینی باید به درستی نسخه بندی شود. به عنوان مثال، تصور کنید که عملکرد مدل طبقهبندی تصویر شما، که عالی بود، پس از رفع اشکال مشخص شروع به کاهش میکند. با نسخهسازی، میتوانید تنظیمات مدل قدیمی را دوباره تولید کنید و با خیال راحتتر علت اصلی مشکل را جدا کنید.
در اینجا هیچ چیز پیچیده ای وجود ندارد: نسخه سازی به طور گسترده در جامعه مهندسی شناخته شده است، با مهارت های اصلی مانند مدیریت گردش های کاری Git، ردیابی داده ها، و آزمایش های ردیابی. و ابزارهای خاص مانند DVC، Git/GitHub، MLflowو دریاچه دلتا.
2. اتوماسیون خطوط لوله
به عنوان بخشی از ادغام مداوم و تحویل مداوم (CI/CD) اصول، فرآیندهای تکرارپذیر که شامل پیش پردازش داده ها از طریق آموزش، اعتبار سنجی و استقرار است، باید در کپسوله شوند. خطوط لوله با اجرای خودکار و آزمایش در زیر. فرض کنید یک خط لوله پیکربندی شبانه که دادههای جدید را واکشی میکند (مثلاً تصاویر گرفتهشده توسط حسگر) آزمایشهای اعتبارسنجی را اجرا میکند، در صورت لزوم مدل را مجدداً آموزش میدهد (مثلاً به دلیل جابجایی دادهها)، مجدداً شاخصهای عملکرد کلیدی کسبوکار (KPIs) را ارزیابی میکند و مدل(های) به روز شده را به مرحله میانی سوق میدهد. این یک نمونه رایج از اتوماسیون خط لوله است و به مهارت هایی مانند هماهنگی جریان کار، اصول فناوری هایی مانند داکر و کوبرنتیسو دانش اتوماسیون تست
معمولا ابزار مفید در اینجا بگنجانید: جریان هوا، GitLabCI، Kubeflow، فلایتو اقدامات GitHub.
3. داده ها مصنوعات درجه یک هستند
سختگیری که با آن تست نرم افزار در هر پروژه مهندسی نرم افزار اعمال می شود باید برای اطمینان از کیفیت داده ها و محدودیت ها وجود داشته باشد. دادهها سوخت ضروری مدلهای یادگیری ماشین، از ایجاد تا تولید هستند.; بنابراین، کیفیت داده هایی که دریافت می کنند باید بهینه باشد.
درک کاملی از انواع داده، طرحهای طرحواره و مسائل مربوط به کیفیت دادهها مانند ناهنجاریها، نقاط دورافتاده، تکراریها و نویز برای در نظر گرفتن دادهها به عنوان یک دارایی برتر ضروری است. ابزارهایی مانند بدیهی است، تست های dbtو Deequ برای کمک به شما طراحی شده اند.
4. انجام تست دقیق فراتر از تست واحد
تست سیستم های یادگیری ماشینی شامل تست خاص برای جنبه هایی مانند یکپارچه سازی خط لوله، منطق ویژگی ها و ثبات آماری ورودی ها و خروجی ها. اگر یک اسکریپت مهندسی ویژگی بازسازی شده یک تغییر ظریف در توزیع اصلی یک ویژگی اعمال کند، سیستم شما ممکن است آزمایش واحد پایه را پشت سر بگذارد، اما از طریق آزمایش توزیع ممکن است مشکل به موقع حل شود.
توسعه تست محور (TDD) و دانش آزمایش فرضیه های آماری متحدان قوی در “به کارگیری این بهترین شیوه ها” با ابزارهای ضروری زیر رادار مانند تست py کتابخانه، آزمایش رانش داده های سفارشی، و شبیه سازی آزمون واحد.
5. استقرار و خدمات قوی
داشتن یک مدل یادگیری ماشینی قوی و ارائه آن در تولید به این معنی است مدل باید بسته بندی شده، قابل تکرار، مقیاس پذیر برای پارامترهای مهم باشد و در صورت لزوم قابلیت بازگرداندن ایمن را داشته باشد..
استراتژی موسوم به سبز-آبی، مبتنی بر استقرار در دو محیط تولید «یکسان»، راهی برای اطمینان از اینکه ترافیک دادههای ورودی میتواند به سرعت در صورت افزایش تأخیر تغییر مسیر دهد. معماریهای ابری و همچنین کانتینریسازی با ابزارهای خاصی مانند این کمک میکنند داکر، کوبرنتیس، API سریعو BentoML.
6. نظارت مستمر و قابل مشاهده
این احتمالاً در حال حاضر در فهرست چک بهترین شیوه های شما قرار دارد، اما به عنوان بخشی ضروری از مهندسی یادگیری ماشین، ارزش برجسته کردن آن را دارد. نظارت مستمر و قابل مشاهده بودن مدل مستقر شده شامل نظارت است رانش دادهتنزل مدل، تأخیر، هزینه و سایر معیارهای تجاری خاص دامنه فراتر از دقت یا خطای ساده.
به عنوان مثال، اگر با ظهور الگوهای کلاهبرداری جدید، متریک فراخوان مدل تشخیص تقلب کاهش یابد، هشدارهای دریفت به درستی تنظیم شده میتواند نیاز به آموزش مجدد مدل با دادههای تراکنش جدید را ایجاد کند. پرومتئوس و ابزار هوش تجاری مانند گرافانا می تواند در اینجا کمک زیادی کند.
7. قابلیت توضیح، انصاف و حاکمیت سیستم های ML
یکی دیگر از موارد ضروری برای مهندسان یادگیری ماشین، این بهترین عمل است اطمینان از ارائه مدل هایی با رفتار شفاف، سازگار و مسئولانه، درک و مطابقت با مقررات ملی یا منطقه ای موجود – برای مثال، قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا. نمونه ای از به کارگیری این اصول می تواند یک مدل طبقه بندی وام باشد که قبل از استقرار، بررسی های عادلانه را آغاز می کند تا اطمینان حاصل شود که هیچ گروه محافظت شده به طور غیرمنطقی رد نمی شود. برای تفسیرپذیری و حکمرانی، ابزارهایی مانند شکل، آهکثبت مدل، و یادگیری عادلانه به شدت توصیه می شوند.
8. بهینه سازی هزینه و عملکرد
این عمل خوب شامل آموزش مدل و توان عملیاتی استنتاج و همچنین تأخیر و مصرف سخت افزار را بهینه کنید. یکی از راههای ممکن برای استفاده از این مزیت، حرکت از مدلهای سنتی به مدلهایی است که از تکنیکهایی مانند دقت ترکیبی و کوانتیزهسازی استفاده میکنند، در نتیجه هزینههای GPU را به میزان قابل توجهی کاهش میدهند و در عین حال دقت را حفظ میکنند. کتابخانه ها و چارچوب هایی که قبلاً از این تکنیک ها پشتیبانی می کنند عبارتند از PyTorch AMP، TensorRTو vLLMفقط به نام چند.
9. حلقه های بازخورد و چرخه حیات پس از توسعه
بهترین شیوه های خاص در این شامل برچسبهای دادههای «حقیقت زمینی» را جمعآوری کنید، مدلها را بر اساس یک گردش کار به خوبی تثبیت شده آموزش دهید، و شکاف بین نتایج دنیای واقعی و پیشبینیهای مدل را پر کنید.. یک مدل توصیه یک مثال عالی است: باید به طور مکرر بازیافت شود و تعاملات اخیر کاربر را در خود جای دهد تا از قدیمی شدن جلوگیری شود. پس از همه، ترجیحات کاربر در طول زمان تغییر می کند و تکامل می یابد!
مهارتهای مفید برای تعریف حلقههای بازخورد قوی و چرخه حیات پس از توسعه شامل تعریف استراتژیهای مناسب برچسبگذاری دادهها، طراحی برنامههای بازآموزی مدل، و استفاده از runbookهای خرابی است (راهنمای خرابی راهنمای گام به گام برای شناسایی سریع، تجزیه و تحلیل و مدیریت مسائل در سیستمهای یادگیری ماشین تولید است). به همین ترتیب، ابزارهای فروشگاه ویژگی مانند تکتون و جشن برای ادامه این شیوه ها نیز مفید هستند.
10. فرهنگ و مستندات مهندسی خوب
برای نتیجه گیری این چک لیست، یک فرهنگ مهندسی خوب همراه با نه روش برتر دیگر ضروری است کاهش بدهی فنی نه چندان آشکار و افزایش قابلیت نگهداری سیستم. به بیان ساده، یک هدف مدل به وضوح مستند شده، به عنوان مثال، مهندسان آینده را از استفاده از آن برای کارهای پیش بینی نشده جلوگیری می کند. ارتباطات، همکاری متقابل و مدیریت دانش موثر سه رکن اساسی هستند. ابزارهایی که به طور گسترده در مشاغلی مانند تلاقی و مفهوم می تواند کمک کند.
نتیجه گیری
اگرچه چشم انداز یادگیری ماشینی مملو از چالش های پیچیده است – از مدیریت بدهی های فنی و جابجایی داده ها تا حفظ انصاف و عملکرد بالا – این مشکلات غیر قابل حل نیستند. موفق ترین تیم های MLOps این موانع را نه به عنوان موانع، بلکه به عنوان اهداف ضروری برای بهبود فرآیند می بینند. با اتخاذ شیوه های سیستماتیک و دقیق شرح داده شده در این چک لیست، مهندسان می توانند فراتر از راه حل های تکه تکه و موقت حرکت کنند و فرهنگ کیفیت پایدار را ایجاد کنند. پیروی از این اصول، از مدیریت انتشار گرفته تا تست دقیق داده ها و اتوماسیون استقرار، وظیفه دشوار قابلیت اطمینان مدل بلند مدت را به یک تلاش مهندسی قابل مدیریت و تکرار تبدیل می کند. این تعهد به بهترین شیوه ها چیزی است که در نهایت پروژه های تحقیقاتی موفق را از سیستم های تولید پایدار و تاثیرگذار جدا می کند.
این مقاله فهرستی از 10 بهترین شیوه ضروری برای مهندسین یادگیری ماشین برای اطمینان از توسعه و استفاده از مدل قابل اعتماد و بلند مدت، همراه با استراتژیهای خاص، سناریوهای نمونه و ابزارهای مفید در بازار برای پیروی از این بهترین شیوهها ارائه میکند.
