מהי MLflow?
MLflow היא פלטפורמת קוד פתוח לניהול מחזור החיים של למידת מכונה מקצה לקצה.
היא פותחה על ידי Databricks ושוחררה לציבור ביוני 2018.
MLflow מספקת כלים שיעזרו בהיבטים שונים של תהליך למידת מכונה, כולל מעקב אחר ניסויים, כושר שחזור,
אריזה של קוד לריצות הניתנות לשחזור ופריסה של מודלים.
מרכיבי המפתח של MLflow כוללים:
מעקב : מעקב MLflow מאפשרת למשתמשים לרשום ניסויים, קוד ופרמטרים.
זה מאפשר השוואה קלה בין ריצות שונות כדי להבין כיצד ביצועי המודל משתנים עם היפרפרמטרים או נתונים שונים.
פרויקטים : פרויקטי MLflow מספקים דרך לארוז ולשתף קוד בפורמט שניתן לשימוש חוזר.
היא עוזרת לשחזר על ידי הבטחה שניתן ליצור מחדש מודלים בקלות ולהפעיל אותם בסביבות שונות.
מודלים : MLflow Models הוא פורמט מודל המאפשר לפרוס מודלים בקלות למגוון פלטפורמות.
הוא תומך בסוגים שונים, מה שמאפשר לפרוס דגמים בסביבות שונות כגון Python, Spark או TensorFlow Serving.
רישום : MLflow Registry היא חנות דגמים מרכזית המאפשרת לצוותים לשתף פעולה בפיתוח מודלים.
היא מספקת ניהול גרסאות וניהול של מודלים, מה שמקל על מעקב אחר שינויים ופריסה של גרסאות חדשות.
MLflow שואפת לייעל את מחזור החיים של למידת מכונה, מניסוי ועד פריסת ייצור, על ידי מתן פלטפורמה מאוחדת לניהול כל ההיבטים של התהליך.
היא צברה פופולריות בקהילת למידת המכונה ונמצאת בשימוש נרחב הן בתעשייה והן באקדמיה.
מי צריך MLflow?
MLflow יכולה להיות מועיל לבעלי עניין שונים המעורבים במחזור החיים של למידת מכונה, כולל:
מדעני נתונים : MLflow מספקת למדעני נתונים כלים למעקב אחר ניסויים, ניהול גרסאות של מודלים וקוד אריזה.
היא מאפשרת להם להשוות בקלות בין מודלים שונים, לעקוב אחר מדדי ביצועים ולשחזר ניסויים, ולבסוף לשפר את הפרודוקטיביות
ואת שיתוף הפעולה.
מהנדסי למידת מכונה : MLflow מסייעת למהנדסי למידת מכונה לפרוס ולנהל מודלים של למידת מכונה בסביבות ייצור.
היא מספקת יכולות לאריזת מודלים, פריסתם לפלטפורמות שונות וניהול גרסאות מודל, מה שהופך את תהליך הפריסה ליותר יעיל.
מהנדסי נתונים : MLflow מסייעת למהנדסי נתונים בניהול התשתית הנדרשת להפעלת ניסויי למידת מכונה ופריסה של מודלים.
היא מספקת כלים למעקב אחר ריצות ניסויים, ניהול תלות ופריסה של מודלים, ומאפשרת למהנדסי נתונים להתמקד בבניית צינורות למידת מכונה
אמינים וניתנים להרחבה.
מהנדסי DevOps : היא יכולה להיות בעל ערך עבור מהנדסי DevOps המעורבים בניהול הפריסה והניטור של מודלים של למידת מכונה בייצור.
היא מספקת יכולות לפריסת מודלים לפלטפורמות שונות, ניהול גרסאות מודל וניטור ביצועי המודל, מה שמקל על שילוב למידת מכונה
בצינורות CI/CD קיימים.
מנהלי פרויקטים : MLflow עוזרת למנהלי פרויקטים לעקוב אחר ההתקדמות של פרויקטי למידת מכונה, לנטר את ביצועי המודל ולנהל שיתוף פעולה
בין חברי הצוות.
היא מספקת פלטפורמה מרכזית למעקב אחר ניסויים, ניהול גרסאות מודל ושיתוף קוד, מה שמאפשר תקשורת ותיאום טובים יותר בתוך הצוות.
MLflow שימושית לכל מי שמעורב במחזור החיים של למידת מכונה מקצה לקצה, ממדעני נתונים ומהנדסי למידת מכונה ועד למהנדסי נתונים,
מהנדסי DevOps ומנהלי פרויקטים.
היא מספקת כלים ויכולות לייעל היבטים שונים של פיתוח, פריסה וניהול של למידת מכונה, ומשפרת את הפרודוקטיביות, שיתוף הפעולה
והיכולת לספק פרויקטים מוצלחים של למידת מכונה.
מודולים של MLflow
MLflow מורכבת ממספר מודולים מרכזיים המשרתים מטרות שונות בניהול מחזור החיים של למידת מכונה.
להלן המודולים העיקריים של MLflow:
MLflow Tracking : מודול זה מאפשר למשתמשים לרשום ולשאול ניסויים, קוד ופרמטרים.
הוא עוזר לעקוב אחר הריצות השונות של ניסויי למידת מכונה, ומאפשר למשתמשים להשוות תוצאות, לדמיין מדדים ולהבין כיצד פרמטרים שונים
משפיעים על ביצועי המודל.
MLflow Tracking מספק ממשקי API לרישום מדדים, פרמטרים וחפצים, יחד עם ממשק משתמש להמחשת תוצאות הניסוי.
MLflow Projects : מודול זה מאפשר למשתמשים לארוז את הקוד שלהם בפורמט לשימוש חוזר יחד עם תלות ומפרטי סביבה.
פרויקט הוא ספרייה המכילה קובצי קוד יחד עם קובץ MLproject המגדיר את מבנה הפרויקט, התלות ונקודות הכניסה להפעלת הדרכה,
הערכה ומשימות אחרות.
MLflow Projects מקל על השחזור על ידי הבטחה שניתן ליצור מחדש ניסויים בקלות בסביבות שונות.
MLflow Models : מודול זה מספק כלים לאריזת מודלים של למידת מכונה בפורמט סטנדרטי שניתן לפרוס בקלות בסביבות שונות.
MLflow Models תומך בסוגים שונים עבור פלטפורמות פריסה שונות, כגון Python, Spark, TensorFlow Serving ו-Docker.
ניתן לשמור מודלים בפורמט מודל MLflow, הכולל מטא נתונים, תלות ותבניות סדרה עבור מסגרות שונות.
MLflow Registry : מודול Registry הוא חנות דגמים מרכזית המאפשרת לצוותים לשתף פעולה בפיתוח מודלים, ניהול גרסאות ופריסה.
MLflow Registry מספק יכולות לרישום מודלים, מעקב אחר גרסאות מודל וניהול מעברי מחזור חיים של מודל (למשל, מהשלבים לייצור).
הוא מאפשר למשתמשים להשוות גרסאות שונות של דגמים, לפרוס גרסאות חדשות ולעקוב אחר ביצועי המודל לאורך זמן.
מודולים אלה יחד מספקים פלטפורמה מקיפה לניהול מחזור החיים של למידת מכונה מקצה לקצה, מניסויים ופיתוח ועד לפריסה וניהול.
העיצוב המודולרי של MLflow מאפשר למשתמשים לאמץ רכיבים ספציפיים בהתבסס על הצרכים שלהם ולשלב אותם בתהליכי עבודה ותשתית קיימים.
הטמעת MLflow
הטמעת MLflow כרוכה במספר שיקולים כדי להבטיח אימוץ ושילוב מוצלחים בתהליכי עבודה קיימים.
להלן גישה מובנית ליישום MLflow בחברה:
הערכה ותכנון :
הערך את זרימת העבודה הנוכחית של למידת מכונה וזיהוי נקודות כאב, כגון חוסר יכולת שחזור, קושי במעקב אחר ניסויים או אתגרים בפריסת המודל.
הגדר את המטרות והיעדים של הטמעת MLflow, כגון שיפור שיתוף הפעולה, הגברת יכולת השחזור או האצת פריסת המודלים.
תכנן את אסטרטגיית ההשקה, כולל ההיקף, ציר הזמן והמשאבים הדרושים ליישום MLflow.
הגדרת תשתית :
הגדר את התשתית הדרושה לאירוח רכיבי MLflow, כולל שרת המעקב של MLflow ו-MLflow Model Registry.
הגדר פתרונות אחסון לרישום נתוני ניסוי, כגון אחסון קבצים מקומי, אחסון בענן (למשל, AWS S3), או מסד נתונים מרכזי.
הדרכה ופיילוט :
ספק מפגשי הדרכה וסדנאות כדי להכיר למדעני נתונים, מהנדסי למידת מכונה ובעלי עניין אחרים עם המושגים והשימוש של MLflow.
צור תיעוד ומדריכים כדי להדריך את המשתמשים בתהליך הטמעת MLflow ושיטות עבודה מומלצות.
אינטגרציה עם כלים ותהליכים קיימים :
שלב MLflow עם כלים ותהליכים קיימים המשמשים בזרימת העבודה של למידת מכונה של החברה, כגון מערכות בקרת גרסאות (למשל, Git),
צינורות CI/CD ופלטפורמות פריסת מודלים.
יש להבטיח תאימות עם שפות התכנות המועדפות על החברה ומסגרות למידת מכונה.
ניסוי ומעקב :
עודד מדעני נתונים להשתמש ב-MLflow Tracking לרישום ניסויים, פרמטרים, מדדים וחפצים.
קבע הנחיות ומוסכמות לרישום עקבי של ניסויים כדי להקל על שחזור ושיתוף פעולה.
אריזת פרויקטים עם MLflow Projects :
קדם את השימוש ב-MLflow Projects לאריזת קוד למידת מכונה, תלות ומפרטי סביבה.
הגדר תבניות וסטנדרטים של פרויקטים כדי להבטיח אחידות בין פרויקטים וצוותים שונים.
ניהול מודלים עם MLflow Model Registry :
הצג את רישום המודלים של MLflow לניהול גרסאות, ניהול ופריסה של מודלים של למידת מכונה.
צור זרימות עבודה לרישום מודלים, מעקב אחר גרסאות מודל ומעבר מודלים בין שלבי מחזור חיים שונים (למשל, שלב וייצור).
מנגנון הרשאות :
הטמע מנגנוני בקרת גישה כדי לווסת גישה לרכיבים ומשאבים של MLflow בהתבסס על תפקידים והרשאות משתמש.
ודא ציות לתקנות פרטיות הנתונים ולמדיניות החברה בנוגע לנתונים רגישים ולפריסת מודלים.
ניטור ותחזוקה :
עקוב אחר רכיבי וזרימות עבודה של MLflow לביצועים, אמינות ואבטחה.
קבע נהלים לפתרון בעיות, שינוי קנה מידה של תשתית והחלת עדכונים ותיקונים.
שיפור מתמשך :
בקש משוב ממשתמשים ומבעלי עניין כדי לזהות אזורים לשיפור ואופטימיזציה ביישום MLflow.
חזור על היישום בהתבסס על לקחים שנלמדו ודרישות מתפתחות.
על ידי ביצוע שלבים אלה וטיפוח תרבות של שיתוף פעולה וניסויים, חברות יכולות ליישם בהצלחה MLflow כדי לייעל את זרימות העבודה
של למידת המכונה שלהן, לשפר את הפרודוקטיביות ולספק פתרונות למידת מכונה אמינים וניתנים להרחבה יותר.
עלויות MLflow
MLflow עצמה היא פרויקט קוד פתוח ששוחרר תחת רישיון Apache 2.0, כלומר היא חופשית לשימוש, לשינוי והפצה.
אפשר להתקין ולהשתמש ב-MLflow מבלי לשלם עלויות ישירות.
עם זאת, חיוני לקחת בחשבון עלויות עקיפות פוטנציאליות הקשורות לשימוש ב-MLflow בסביבת ייצור:
עלויות תשתית : בעוד ש-MLflow עצמה היא חינמית, יש עלויות הקשורות לתשתית הדרושה לאירוח רכיבי MLflow, כגון MLflow Tracking Server
ו-MLflow Model Registry.
זה יכול לכלול עלויות עבור שירותי ענן (למשל, AWS, Azure, GCP) אם תבחר לארח MLflow בענן, כמו גם עלויות עבור משאבי מחשוב ואחסון.
עלויות תפעול : ניהול ותחזוקה של תשתית MLflow דורשת זמן ומאמץ מהצוות שלך, מה שיוביל לעלויות תפעוליות הקשורות לניהול, ניטור ופתרון בעיות.
עלויות אלו משתנות בהתאם למורכבות פריסת ה-MLflow שלך ולגודל הצוות שלך.
עלויות אינטגרציה : שילוב MLflow עם כלים ותהליכים קיימים בזרימת העבודה של למידת מכונה שלך דורש מאמצי פיתוח ואינטגרציה נוספים,
שעלולים להוביל לעלויות הקשורות לפיתוח תוכנה ושירותי ייעוץ.
עלויות הדרכה ותמיכה : הכשרת הצוות שלך כיצד להשתמש ביעילות ב-MLflow ומתן תמיכה שוטפת למשתמשי MLflow כרוכה בעלויות
עבור חומרי הדרכה, סדנאות ושירותי תמיכה חיצוניים.
קנה מידה של עלויות : ככל שהשימוש שלך ב-MLflow גדל ועומס העבודה שלך למידת מכונה גדל, ייתכן שתצטרך להגדיל את התשתית שלך
ולהקצות משאבים נוספים כדי לתמוך במשתמשים נוספים, בניסויים ובמודלים, מה שיוביל לעלויות מוגברות לאורך זמן.
חשוב להעריך בקפידה את העלויות הפוטנציאליות הללו ולשקול אותן כחלק מהתקציב הכולל ומתכנון המשאבים שלך לשימוש ב-MLflow בארגון שלך.
שקול את היתרונות הפוטנציאליים ואת ההחזר על ההשקעה (ROI) ש-MLflow יכולה לספק במונחים של פרודוקטיביות משופרת, שיתוף פעולה
ויעילות תפעולית בפרויקטים של למידת מכונה שלך.
שאלות ותשובות בנושא MLflow
ש: מהם היתרונות של שימוש ב-MLflow?
ת: כמה מהיתרונות של השימוש ב-MLflow כוללים שיפור מעקב ושחזור ניסויים, פיתוח ופריסה יעילה של מודלים, שיתוף פעולה טוב יותר
בין חברי הצוות והגברת הפרודוקטיביות בפרויקטים של למידת מכונה.
ש: האם MLflow מתאימה גם לפרויקטים של למידת מכונה בקנה מידה קטן וגם בקנה מידה גדול?
ת: כן, MLflow נועדה להרחיב ממדעני נתונים בודדים העובדים על ניסויים בקנה מידה קטן לצוותים גדולים המשתפים פעולה בפרויקטים מורכבים
של למידת מכונה.
היא מספקת גמישות ומדרגיות כדי לענות על הצרכים של מקרי שימוש שונים.
ש: האם ניתן להשתמש ב-MLflow עם שפות תכנות ומסגרות למידת מכונה שונות?
ת: כן, MLflow תומכת במספר שפות תכנות (כגון Python, R ו-Java) ובמסגרות למידת מכונה שונות (כגון TensorFlow, PyTorch, scikit-learn ו-Apache Spark).
גמישות זו מאפשרת למשתמשים למנף את MLflow בסביבה המועדפת עליהם.
ש: האם ניתן להשתמש ב-MLflow לניטור בזמן אמת של מודלים של למידת מכונה בייצור?
ת: כן, MLflow מספקת כלים לניטור הביצועים של מודלים של למידת מכונה בסביבות ייצור.
על ידי שילוב עם מערכות ניטור או ספריות רישום, משתמשים יכולים לעקוב אחר מדדי ביצועי מודל ולזהות בעיות בזמן אמת.
ש: כיצד MLflow מקלה על שיתוף פעולה בין חברי הצוות בפרויקטים של למידת מכונה?
ת: MLflow מספקת מעקב מרכזי, ניהול גרסאות וניהול של ניסויים ומודלים של למידת מכונה.
היא מאפשרת לחברי הצוות לשתף ולשחזר בקלות ניסויים, לשתף פעולה בפיתוח מודלים ולפרוס מודלים לייצור.
ש: האם ניתן לפרוס את MLflow במקום או בענן?
ת: כן, ניתן לפרוס את MLflow במקום, בענן או בסביבות היברידיות.
משתמשים יכולים לבחור את אפשרות הפריסה המתאימה ביותר לדרישות התשתית ולמדיניות האבטחה שלהם.
ש: איזו רמת תמיכה זמינה עבור MLflow?
ת: ל-MLflow יש קהילת קוד פתוח פעילה ונתמכת על ידי Databricks, החברה שעומדת מאחורי הפיתוח שלה.
משתמשים יכולים לגשת לתיעוד, לפורומים ולמשאבים שנתרמו מהקהילה לסיוע בהטמעה ושימוש ב-MLflow.
ש: האם ניתן להרחיב או להתאים את MLflow כדי לעמוד בדרישות ספציפיות?
ת: כן, MLflow נועדה להרחבה ולהתאמה אישית.
משתמשים יכולים לפתח תוספים מותאמים אישית, אינטגרציות או הרחבות כדי להרחיב את הפונקציונליות של MLflow או לשלב אותה
עם כלים ומערכות אחרים בסביבתם.
