Open-Source Machine Learning Monitoring

Що таке моніторинг машинного навчання з відкритим кодом?

Моніторинг, управління та вдосконалення моделей машинного навчання у виробничих умовах стає можливим завдяки використанню відкритого програмного забезпечення для моніторингу машинного навчання (Open-Source Machine Learning Monitoring, OSMLM) - набору інструментів і методів.

• OSMLM пропонує структуру для моніторингу продуктивності моделей ML в часі, пошуку відхилень або викидів та коригування за потреби.

Програмне забезпечення для моніторингу ML з відкритим кодом часто має такі функції, як інформаційні панелі для візуалізації даних, системи попереджень та метрики для оцінки якості моделей. За допомогою цих технологій аналітики даних та інженери з машинного навчання можуть відстежувати продуктивність своїх моделей у режимі реального часу, виявляти проблеми в міру їх виникнення та оперативно діагностувати їх.

OSMLM може бути особливо корисним у виробничих умовах, де розгортаються великомасштабні моделі машинного навчання і де навіть невеликі коливання продуктивності можуть мати далекосяжні наслідки.

Організації можуть використовувати OSMLM для підвищення стабільності та надійності своїх систем ML, скорочення часу простою та максимізації продуктивності своїх моделей ML шляхом моніторингу їхньої роботи.

Інструменти OSMLM

Відстежувати та підтримувати ваші моделі ML у виробництві можна за допомогою низки відомих інструментів моніторингу та управління ML з відкритим вихідним кодом. Прикладами таких інструментів моніторингу машинного навчання є

• Prometheus - широко використовувана система моніторингу та оповіщення з відкритим вихідним кодом для спостереження за моделями ML. Prometheus є гнучким і може використовуватися з іншими програмами візуалізації даних, такими як Grafana.
• MLflow від Databricks - широко використовувана платформа машинного навчання з відкритим вихідним кодом. MLflow - це набір утиліт для моніторингу випробувань, контролю конфігурацій моделей і запуску моделей машинного навчання у виробництво.
• Datadog - хмарний додаток для моніторингу та аналітики, що використовується для відстеження робочих моделей машинного навчання. Сповіщення, інформаційні панелі та управління журналами - це лише деякі з багатьох послуг, які пропонує Datadog.
• KubeFlow - це популярний фреймворк ML з відкритим вихідним кодом, який можна розгортати та керувати ним за допомогою Kubernetes. KubeFlow - це набір утиліт для обробки та запуску моделей ML у виробництво.
• Показники ефективності моделі машинного навчання можна побачити та проаналізувати за допомогою Grafana, відомого інструменту візуалізації даних з відкритим кодом. Завдяки своїй гнучкості та адаптивності, Grafana можна використовувати з широким спектром джерел даних.
• TensorBoard - це продукт Google, який допомагає відображати та оцінювати продуктивність моделей машинного навчання. Безліч метрик і візуалізацій TensorBoard дозволяють легко відстежувати і підвищувати ефективність моделей.

Існує велика кількість інструментів OSMLM на вибір, і найкращий з них буде визначатися кожним окремим бізнесом.

З відкритим кодом MLOps

MLOps з відкритим кодом - це процес обробки та розгортання моделей машинного навчання у виробничих умовах за допомогою інструментів і технологій моніторингу моделей з відкритим кодом. Під час створення, тестування, розгортання та обслуговування моделі машинного навчання проходять через процес, відомий як MLOps (Machine Learning Operations - операції машинного навчання).

Використання MLOps з відкритим вихідним кодом має кілька переваг, а саме

1. Відкритий і прозорий код і алгоритми є відмінною рисою рішень MLOps з відкритим кодом, що дозволяє користувачам перевіряти достовірність, точність і надійність моделей, які вони використовують.
2. Оскільки рішення MLOps з відкритим кодом надзвичайно легко модифікуються, їх можна адаптувати до унікальних специфікацій кожного бізнесу.
3. Рішення MLOps з відкритим кодом надають перевагу організаціям з обмеженим бюджетом через їхню нижчу вартість.
4. Датаналітики та інженери ML можуть отримати вигоду від спільної роботи та обміну інформацією завдяки колективній природі технологій MLOps з відкритим кодом.

Важливість моніторингу ВК

Моніторинг систем машинного навчання має вирішальне значення для забезпечення їхньої ефективності та надійності в реальних умовах. Нижче наведені деякі з найбільш переконливих аргументів на користь моніторингу машинного навчання:

• Нормативи - Моделі машинного навчання повинні контролюватися і перевірятися для забезпечення відповідності в декількох областях, включаючи банківську справу і охорону здоров'я. Дотримання цих стандартів та уникнення штрафів за їх порушення може допомогти моніторинг машинного навчання.
• Підвищення продуктивності- Оптимізація гіперпараметрів моделі та виявлення відсутніх або недостатньо використаних даних - лише два приклади того, як моніторинг машинного навчання може допомогти аналітикам даних підвищити продуктивність моделі.
• Точність- Точність моделей машинного навчання погіршується з плином часу, можливо, через зміни в розподілі даних або інших змінних. Моніторинг машинного навчання може попередити аналітиків даних про падіння точності моделі, щоб вони могли втрутитися для відновлення або підвищення продуктивності.
• Виявлення дрейфу- Аномалії та дрейф в моделях машинного навчання можна виявити, відстежуючи продуктивність моделі в часі та шукаючи будь-які відхилення від її очікуваної поведінки. Фахівці з даних можуть вжити коригувальних заходів у відповідь на ці відхилення, якщо відстежувати дрейфи.
• Справедливість моделі- Алгоритми машинного навчання можуть бути упередженими або дискримінаційними, що може мати серйозні наслідки для людей і спільнот. Моніторинг за допомогою ML може допомогти знайти і виправити ці упередження, зробивши модель більш інклюзивною і справедливою.

Сталий успіх, точність і надійність моделей машинного навчання у виробничих умовах значною мірою залежать від ретельного моніторингу. Організації можуть переконатися, що їхні моделі машинного навчання функціонують належним чином, відповідно до правил і приносять користь зацікавленим сторонам, просто спостерігаючи за ними.