15 обязательных к прочтению вопросов интервью о MLOps на 2023 год

CI — это аббревиатура от Continuous Integration, а CD — от Continuous Development. Это помогает автоматизировать процесс разработки программного обеспечения. конвейер CI/CD Основная функция гарантирует, что инженеры машинного обучения и разработчики программного обеспечения смогут создавать и развертывать безошибочный код как можно быстрее.

Создание конвейеров CI/CD (непрерывная интеграция/непрерывное развертывание) для машинного обучения (ML) включает несколько шагов:

1. Настройте систему контроля версий: настройте систему контроля версий, например Git, чтобы отслеживать изменения в вашем коде и моделях. Это поможет вам вернуться к предыдущим версиям, если это необходимо.
2. Автоматизируйте процесс обучения модели: автоматизируйте мод, такой как Jenkins или Travis CI. Это позволит вам регулярно обучать модели и обеспечивать их актуальность с учетом последних данных.
3. Создайте среду тестирования: настройте среду тестирования с помощью таких инструментов, как py-тест или модульный тест, чтобы проверить производительность моделей после обучения. Это поможет убедиться, что модели работают должным образом.
4. Автоматизируйте развертывание модели: автоматизируйте процесс развертывания модели с помощью таких инструментов, как Kubernetes или Docker. Это поможет вам быстро развертывать модели в различных средах и масштабировать их по мере необходимости.
5. Настройте мониторинг и ведение журнала: настройте мониторинг и ведение журнала, чтобы отслеживать производительность моделей в рабочей среде. Это поможет вам быстро выявить и устранить любые возникающие проблемы.
6. Создайте стратегию отката: создайте стратегию отката в случае проблем с недавно развернутой моделью или вернитесь к предыдущей версии.
7. Протестируйте сквозной конвейер. Протестируйте сквозной конвейер, выполнив полный цикл интеграции, тестирования и развертывания, чтобы убедиться, что все работает должным образом.

Следуя этим шагам, вы можете создать надежный конвейер CI/CD для машинного обучения, который будет последовательно и эффективно обучать, тестировать и развертывать модели и поможет вам быстро реагировать на любые возникающие проблемы.

Дрейф концепции или модели — это изменение основного распределения вероятностей входных данных, которое может привести к тому, что обученная модель со временем станет менее точной. В основном это происходит, когда производительность модели на этапе вывода ухудшается по сравнению с ее версией на этапе обучения. Это также называется перекосом обучения/обслуживания, поскольку производительность модели искажается по сравнению с этапами обучения или обслуживания.

Причин тому может быть много:

• Базовое распределение данных изменилось
• Могут возникнуть непредвиденные сценарии. Модели, обученные на данных до пандемии COVID-19, вероятно, будут работать еще хуже с данными во время пандемии COVID-19.
• Обучение проводилось в ограниченных категориях, но недавно произошло изменение среды, добавление еще одного класса.
• Данные содержат гораздо больше токенов для задач НЛП, чем обучающие данные.

Непрерывный мониторинг производительности модели всегда необходим для обнаружения дрейфа модели. Если производительность модели постоянно низкая, необходимо выяснить причину и применить соответствующее лечение. Это почти всегда требует переобучения модели.

 Мониторинг относится к наблюдению за производительностью системы для выявления проблем и тенденций. Напротив, ведение журнала, с другой стороны, относится к регистрации информации о системе в файле журнала. Таким образом, мониторинг имеет преимущество перед регистрацией в том, что он может выявлять проблемы, которые могут быть неочевидны в файле журнала. Кроме того, анализ тенденции помогает предсказать будущие проблемы.

Перед развертыванием модели машинного обучения в рабочей среде необходимо выполнить различные типы тестирования.

1. Единичное тестирование: Чтобы убедиться, что отдельные компоненты модели, такие как код предварительной обработки данных и извлечения признаков, работают должным образом.
2. Интеграционное тестирование: Это проверяет, как различные компоненты модели работают вместе.
3. Тестирование производительности: Это проверяет, как модель работает в различных условиях, используя такие метрики, как точность, достоверность, полнота и F1-оценка на протянутом тестовом наборе данных.
4. Тестирование A / B: Сравните производительность модели с базовой моделью или предыдущей версией модели.
5. Нагрузочное тестирование: Оцените производительность модели в экстремальных условиях, таких как обработка больших объемов данных или работа с пограничными случаями.
6. Приемочное тестирование пользователей: Получите обратную связь от реальных пользователей, чтобы убедиться, что модель соответствует их потребностям и дает точные результаты.
7. Проверка безопасности и конфиденциальности: Оцените функции безопасности и конфиденциальности модели, такие как шифрование данных, аутентификация и контроль доступа, чтобы обеспечить защиту конфиденциальных данных.

Разделение А/Б — это метод оценки модели, при котором две группы данных, группа A и группа B, выбираются случайным образом из большего набора данных. Одна группа (группа A) используется для обучения модели, а другая группа (группа B) используется для проверки производительности модели. Этот подход позволяет более точно оценить производительность модели, поскольку она тестируется на невидимых данных. Кроме того, случайное разбиение данных помогает избежать любых потенциальных систематических ошибок, которые могут присутствовать в данных.

Контроль версий важен для MLOps, поскольку он позволяет отслеживать и управлять кодами, а также изменениями в кодах и данных. Это помогает поддерживать воспроизводимость данных и отслеживать, что было опробовано в прошлом. Кроме того, это помогает предотвратить потерю данных и делает совместную работу над проектами более доступной.

A/B-тестирование и Multi-Arm Bandit (MAB) — это методы развертывания модели, которые включают сравнение нескольких версий модели. Однако они используются для разных целей и имеют некоторые ключевые отличия.

A/B-тестирование сравнивает две или более версии модели, чтобы определить, какая из них работает лучше. Обычно он используется для оптимизации определенного показателя, например конверсии или рейтинга кликов. При A/B-тестировании различные версии модели развертываются для фиксированного процента пользователей, а производительность каждой версии оценивается в течение фиксированного периода времени.

Multi-Arm Bandit (MAB) — это онлайн-метод экспериментов, который адаптируется к производительности различных версий модели по мере их развертывания. Он используется, чтобы сбалансировать компромисс между исследованием (испытание различных версий модели, чтобы найти лучшую) и эксплуатацией (использование наиболее эффективной версии модели для максимизации определенной метрики). Алгоритм MAB использует стратегию, которая присваивает разные вероятности разным версиям модели, чтобы решить, какую из них развертывать следующей. Затем он корректирует вероятности на основе результатов предыдущих развертываний.

Канареечное и сине-зеленое развертывание — это стратегии, используемые для развертывания новых версий программного приложения без нарушения работы существующей службы. Однако работают они немного по-разному.

Canary-развертывание — это метод, при котором новая версия приложения развертывается на небольшом подмножестве пользователей или серверов. Это позволяет протестировать новую версию приложения в реальной среде с реальными пользователями, прежде чем она будет развернута для всей пользовательской базы. Любые проблемы с новой версией приложения будут выявлены и решены до того, как новая версия будет развернута для всей пользовательской базы.

С другой стороны, сине-зеленое развертывание предполагает поддержку двух идентичных сред: одной для текущей версии приложения (синяя) и одной для новой версии (зеленая). Новая версия развертывается в зеленой среде, когда новое приложение готово. Затем эта новая версия тестируется, чтобы убедиться, что она работает должным образом. Как только подтверждается, что новая версия работает правильно, трафик перенаправляется в зеленую среду, а синяя среда отключается.

Мониторинг атрибуции функций, а не распределения функций, может быть полезен в определенных ситуациях, поскольку он предоставляет больше информации о том, как конкретные функции модели влияют на ее общую производительность.

Атрибуция функций относится к определению важности или вклада каждой функции в выходные данные модели. Его можно использовать для определения того, какие функции наиболее важны для прогнозирования и насколько каждая функция влияет на окончательное решение. Эта информация может помочь понять поведение модели, выявить потенциальные проблемы или предубеждения и решить, как улучшить модель.

С другой стороны, распределение признаков относится к распределению значений для определенного признака в наборе данных. Хотя полезно понимать распределение функций в данных, сам по себе мониторинг распределения функций может не дать достаточно информации о том, как модель использует эти функции для прогнозирования.

Q13. Каковы способы упаковки моделей ML?

Существуют различные способы упаковки модели машинного обучения для развертывания, включая создание автономного исполняемого файла, использование контейнеров, развертывание в бессерверной архитектуре, использование облачных сервисов и создание API-интерфейсов для модели.

1. Автономный исполняемый файл: Автономный исполняемый файл — это автономный пакет, включающий модель машинного обучения и ее зависимости. Это может быть развернуто на различных платформах и не требует установки дополнительного программного обеспечения.
2. Контейнеры: Контейнеры — это способ упаковки и развертывания программных приложений, включая модели машинного обучения. Они обеспечивают согласованную среду выполнения и упрощают развертывание модели в различных средах. Популярные технологии контейнеризации включают Docker и Kubernetes.
3. Бессерверный: Бессерверное развертывание — это способ запуска кода без выделения серверов или управления ими. Модели машинного обучения могут быть развернуты как функция как услуга (FaaS) и активированы определенными событиями. Это обеспечивает экономичное развертывание и масштабирование.
4. Облако основе: поставщики облачных услуг, такие как Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) и Microsoft Azure, предлагают различные услуги для развертывания моделей машинного обучения. Эти услуги включают готовые контейнеры, бессерверные варианты и облачные платформы машинного обучения.
5. API-интерфейсы: Модели машинного обучения могут быть представлены в виде API (интерфейс прикладного программирования), который позволяет другим приложениям запрашивать модель и получать прогнозы в ответ. Это можно реализовать с помощью веб-фреймворка, такого как Flask или Django.

Источник: dataaiku.com

Q14. Что такое концепция «неизменяемой инфраструктуры»?

Q15. Укажите некоторые распространенные проблемы, связанные с развертыванием модели машинного обучения.