Una guida completa a MLOps

Guida a MLOps

 

Introduzione

 

I modelli di ML sono cresciuti significativamente negli ultimi anni e le aziende si affidano sempre più a essi per automatizzare e ottimizzare le proprie operazioni. Tuttavia, gestire i modelli di ML può essere sfidante, soprattutto quando i modelli diventano più complessi e richiedono più risorse per l’addestramento e il deployment. Ciò ha portato all’emergere di MLOps come modo per standardizzare e semplificare il workflow di ML. MLOps enfatizza la necessità di integrazione continua e deployment continuo (CI/CD) nel workflow di ML, garantendo che i modelli vengano aggiornati in tempo reale per riflettere i cambiamenti nei dati o negli algoritmi di ML. Questa infrastruttura è preziosa in settori in cui l’accuratezza, la riproducibilità e l’affidabilità sono fondamentali, come ad esempio la sanità, la finanza e le auto a guida autonoma. Implementando MLOps, le organizzazioni possono garantire che i loro modelli di ML siano continuamente aggiornati e accurati, contribuendo a guidare l’innovazione, ridurre i costi e migliorare l’efficienza.

 

Cos’è MLOps?

 

MLOps è una metodologia che combina pratiche di ML e DevOps per semplificare lo sviluppo, il deployment e la manutenzione dei modelli di ML. MLOps condivide diverse caratteristiche chiave con DevOps, tra cui:

  • CI/CD: MLOps enfatizza la necessità di un ciclo continuo di aggiornamenti del codice, dei dati e dei modelli nei workflow di ML. Questo approccio richiede l’automazione il più possibile per garantire risultati coerenti e affidabili.
  • Automazione: Come DevOps, MLOps sottolinea l’importanza dell’automazione lungo l’intero ciclo di vita di ML. Automatizzare passaggi critici nel workflow di ML, come l’elaborazione dei dati, l’addestramento dei modelli e il deployment, porta a un workflow più efficiente e affidabile.
  • Collaborazione e Trasparenza: MLOps favorisce una cultura collaborativa e trasparente di conoscenza condivisa e competenze tra i team che sviluppano e implementano modelli di ML. Ciò aiuta a garantire un processo più efficiente, poiché le aspettative di consegna saranno più standardizzate.
  • Infrastructure as Code (IaC): DevOps e MLOps adottano un approccio “infrastruttura come codice”, in cui l’infrastruttura viene trattata come codice e gestita tramite sistemi di controllo versione. Questo approccio consente ai team di gestire i cambiamenti dell’infrastruttura in modo più efficiente e riproducibile.
  • Testing e Monitoraggio: MLOps e DevOps enfatizzano l’importanza del testing e del monitoraggio per garantire risultati coerenti e affidabili. In MLOps, ciò comporta il testing e il monitoraggio dell’accuratezza e delle prestazioni dei modelli di ML nel tempo.
  • Flessibilità e Agilità: DevOps e MLOps enfatizzano la flessibilità e l’agilità in risposta alle mutevoli esigenze e ai requisiti aziendali. Ciò significa essere in grado di distribuire rapidamente e iterare sui modelli di ML per tenere il passo con le mutevoli richieste aziendali.

In definitiva, ML ha molta variabilità nel suo comportamento, dato che i modelli sono essenzialmente una scatola nera utilizzata per generare alcune previsioni. Sebbene DevOps e MLOps condividano molte somiglianze, MLOps richiede un insieme più specializzato di strumenti e pratiche per affrontare le sfide uniche poste dai workflow di ML basati sui dati e computazionalmente intensivi. I workflow di ML spesso richiedono una vasta gamma di competenze tecniche che vanno oltre lo sviluppo software tradizionale e possono coinvolgere componenti di infrastruttura specializzati, come acceleratori, GPU e cluster, per gestire le esigenze computazionali di addestramento e deployment dei modelli di ML. Tuttavia, adottare le migliori pratiche di DevOps e applicarle a tutto il workflow di ML ridurrà significativamente i tempi di progetto e fornirà la struttura di cui ML ha bisogno per essere efficace in produzione.

 

Importanza e Benefici di MLOps nel Business Moderno

 

ML ha rivoluzionato il modo in cui le aziende analizzano i dati, prendono decisioni e ottimizzano le operazioni. Consente alle organizzazioni di creare modelli potenti basati sui dati che rivelano pattern, tendenze e insight, portando a decisioni più informate e all’automazione più efficace. Tuttavia, implementare e gestire in modo efficace i modelli di ML può essere impegnativo, ed è qui che entra in gioco MLOps. MLOps sta diventando sempre più importante per le aziende moderne perché offre una serie di benefici, tra cui:

  • Tempo di Sviluppo più Rapido: MLOps consente alle organizzazioni di accelerare il ciclo di vita dello sviluppo dei modelli di ML, riducendo il time-to-market e consentendo alle aziende di rispondere rapidamente alle mutevoli esigenze di mercato. Inoltre, MLOps può aiutare ad automatizzare molte attività di raccolta dati, addestramento del modello e deployment, liberando risorse e velocizzando l’intero processo.
  • Migliore Performance del Modello: Con MLOps, le aziende possono monitorare e migliorare continuamente le performance dei loro modelli di ML. MLOps facilita meccanismi di testing automatizzati per i modelli di ML, che rilevano problemi legati all’accuratezza del modello, alla deriva del modello e alla qualità dei dati. Le organizzazioni possono migliorare le performance complessive e l’accuratezza dei loro modelli di ML affrontando questi problemi in modo tempestivo, traducendosi in migliori risultati aziendali.
  • Deployment più Affidabile: MLOps consente alle aziende di effettuare il deployment dei modelli di ML in modo più affidabile e coerente su diversi ambienti di produzione. Automatizzando il processo di deployment, MLOps riduce il rischio di errori di deployment e di incongruenze tra diversi ambienti in fase di esecuzione in produzione.
  • Costi Ridotti e Maggiore Efficienza: Implementare MLOps può aiutare le organizzazioni a ridurre i costi e migliorare l’efficienza complessiva. Automatizzando molte attività legate all’elaborazione dei dati, all’addestramento del modello e al deployment, le organizzazioni possono ridurre la necessità di intervento manuale, ottenendo un flusso di lavoro più efficiente ed economico.

In sintesi, MLOps è essenziale per le moderne aziende che desiderano sfruttare il potere trasformativo dell’Intelligenza Artificiale per guidare l’innovazione, rimanere al passo della concorrenza e migliorare i risultati aziendali. Abilitando un tempo di sviluppo più rapido, una migliore performance dei modelli, distribuzioni più affidabili ed efficienza migliorata, MLOps è strumentale nel sbloccare il pieno potenziale dell’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale per l’intelligenza aziendale e la strategia. Utilizzare strumenti MLOps permetterà anche ai membri del team di concentrarsi su questioni più importanti e alle aziende di risparmiare sul mantenimento di team dedicati per flussi di lavoro ridondanti.

 

Il ciclo di vita di MLOps

 

Creare la propria infrastruttura MLOps o selezionare tra le varie piattaforme MLOps disponibili online, è fondamentale garantire che la propria infrastruttura comprenda le quattro caratteristiche descritte di seguito per ottenere successo. Selezionando gli strumenti MLOps che affrontano questi aspetti vitali, si creerà un ciclo continuo dai data scientist agli ingegneri di deployment per distribuire modelli rapidamente senza sacrificare la qualità.

 

Integrazione continua (CI)

 

L’integrazione continua (CI) comporta il costante testing e la convalida delle modifiche apportate al codice e ai dati per garantire che soddisfino un insieme di standard definiti. In MLOps, la CI integra nuovi dati e aggiornamenti ai modelli di Intelligenza Artificiale e al codice di supporto. La CI aiuta i team a individuare tempestivamente eventuali problemi nel processo di sviluppo, consentendo loro di collaborare in modo più efficace e mantenere modelli di Intelligenza Artificiale di alta qualità. Esempi di pratiche CI in MLOps includono:

  • Controlli automatizzati di validazione dei dati per garantire l’integrità e la qualità dei dati.
  • Controllo della versione del modello per tracciare le modifiche all’architettura del modello e agli iperparametri.
  • Test automatici delle unità del codice del modello per individuare eventuali problemi prima che il codice venga integrato nel repository di produzione.

 

Deploy continuo (CD)

 

Il deploy continuo (CD) è il rilascio automatico di aggiornamenti software negli ambienti di produzione, come modelli di Intelligenza Artificiale o applicazioni. In MLOps, il CD si concentra sul garantire che il deploy dei modelli di Intelligenza Artificiale sia senza problemi, affidabile e coerente. Il CD riduce il rischio di errori durante il deploy e facilita la manutenzione e l’aggiornamento dei modelli di Intelligenza Artificiale in risposta ai cambiamenti delle esigenze aziendali. Esempi di pratiche CD in MLOps includono:

  • Pipeline di Intelligenza Artificiale automatizzata con strumenti di deploy continuo come Jenkins o CircleCI per integrare e testare gli aggiornamenti dei modelli, quindi distribuirli in produzione.
  • Containerizzazione dei modelli di Intelligenza Artificiale utilizzando tecnologie come Docker per ottenere un ambiente di deploy coerente, riducendo potenziali problemi di deploy.
  • Implementazione di deploy a rotazione o deploy blue-green per ridurre il downtime e consentire un facile rollback di aggiornamenti problematici.

 

Addestramento continuo (CT)

 

L’addestramento continuo (CT) prevede l’aggiornamento dei modelli di Intelligenza Artificiale man mano che diventano disponibili nuovi dati o quando i dati esistenti cambiano nel tempo. Questo aspetto essenziale di MLOps garantisce che i modelli di Intelligenza Artificiale rimangano accurati ed efficaci tenendo conto dei dati più recenti e impedendo la deriva del modello. L’addestramento regolare dei modelli con nuovi dati aiuta a mantenere prestazioni ottimali e a ottenere migliori risultati aziendali. Esempi di pratiche CT in MLOps includono:

  • Impostazione di politiche (ad esempio, soglie di accuratezza) che attivano la riaddestrazione del modello per mantenere l’accuratezza aggiornata.
  • Utilizzo di strategie di apprendimento attivo per dare priorità alla raccolta di nuovi dati preziosi per l’addestramento.
  • Utilizzo di metodi di ensemble per combinare più modelli addestrati su sottoinsiemi di dati diversi, consentendo un miglioramento continuo del modello e l’adattamento ai cambiamenti dei pattern dei dati.

 

Monitoraggio continuo (CM)

 

Il monitoraggio continuo (CM) prevede l’analisi costante delle prestazioni dei modelli di Intelligenza Artificiale negli ambienti di produzione per identificare eventuali problemi, verificare che i modelli soddisfino gli standard definiti e mantenere l’efficacia complessiva del modello. I professionisti di MLOps utilizzano il CM per individuare problemi come la deriva del modello o il degrado delle prestazioni, che possono compromettere l’accuratezza e l’affidabilità delle previsioni. Monitorando regolarmente le prestazioni dei propri modelli, le organizzazioni possono affrontare prontamente eventuali problemi, garantendo che i propri modelli di Intelligenza Artificiale rimangano efficaci e generino i risultati desiderati. Esempi di pratiche CM in MLOps includono:

  • Monitoraggio delle principali indicatori di prestazione (KPI) dei modelli in produzione, come precisione, recall o altre metriche specifiche del dominio.
  • Implementazione di dashboard di monitoraggio delle prestazioni del modello per la visualizzazione in tempo reale dello stato di salute del modello.
  • Applicazione di tecniche di rilevamento delle anomalie per identificare e gestire la deriva concettuale, garantendo che il modello possa adattarsi ai cambiamenti dei pattern dei dati e mantenere la sua accuratezza nel tempo.

 

Come MLOps Beneficia il ciclo di vita di Machine Learning?

 

Gestire e distribuire modelli di apprendimento automatico può essere impegnativo e complicato, principalmente a causa della complessità dei flussi di lavoro dell’apprendimento automatico, della variabilità dei dati, della necessità di sperimentazione iterativa e del monitoraggio e aggiornamento continui dei modelli implementati. Quando il ciclo di vita dell’apprendimento automatico non è adeguatamente ottimizzato con MLOps, le organizzazioni si trovano ad affrontare problemi come risultati inconsistenti dovuti a variazioni nella qualità dei dati, rallentamenti nella distribuzione poiché i processi manuali diventano collo di bottiglia e difficoltà nel mantenere e aggiornare i modelli abbastanza rapidamente per reagire ai cambiamenti delle condizioni aziendali. MLOps porta efficienza, automazione e migliori pratiche che facilitano ogni fase del ciclo di vita dell’apprendimento automatico.

Pensiamo a uno scenario in cui un team di scienza dei dati senza pratiche MLOps dedicate sta sviluppando un modello di apprendimento automatico per la previsione delle vendite. In questo scenario, il team può incontrare le seguenti sfide:

  • Le attività di pre-elaborazione e pulizia dei dati richiedono molto tempo a causa della mancanza di pratiche standardizzate o strumenti di convalida dati automatica.
  • Difficoltà nella riproducibilità e tracciabilità degli esperimenti a causa di una versione inadeguata dell’architettura del modello, degli iperparametri e dei set di dati.
  • I processi di distribuzione manuali e inefficienti portano a ritardi nel rilascio dei modelli in produzione e ad un aumento del rischio di errori nell’ambiente di produzione.
  • Le distribuzioni manuali possono anche causare molte interruzioni nella scalabilità automatica delle distribuzioni su più server online, influenzando la ridondanza e il tempo di attività.
  • Incapacità di adattare rapidamente i modelli implementati ai cambiamenti dei modelli di dati, potenzialmente portando a un degrado delle prestazioni e a una deriva del modello.

Esistono cinque fasi nel ciclo di vita dell’apprendimento automatico, che migliorano direttamente con gli strumenti MLOps menzionati di seguito.

 

Raccolta e pre-elaborazione dei dati

 

La prima fase del ciclo di vita dell’apprendimento automatico riguarda la raccolta e la pre-elaborazione dei dati. Le organizzazioni possono garantire la qualità, la coerenza e la gestibilità dei dati implementando le migliori pratiche in questa fase. La versione dei dati, i controlli automatici di convalida dei dati e la collaborazione all’interno del team portano a una maggiore precisione ed efficacia dei modelli di apprendimento automatico. Esempi includono:

  • Versione dei dati per tenere traccia delle modifiche ai set di dati utilizzati per la modellazione.
  • Controlli automatici di convalida dei dati per mantenere la qualità e l’integrità dei dati.
  • Strumenti di collaborazione all’interno del team per condividere e gestire efficacemente le fonti di dati.

 

Sviluppo del modello

 

MLOps aiuta i team a seguire pratiche standardizzate durante la fase di sviluppo del modello, selezionando algoritmi, caratteristiche e sintonizzazione degli iperparametri. Ciò riduce inefficienze e sforzi duplicati, migliorando le prestazioni complessive del modello. L’implementazione del controllo di versione, il tracciamento automatico degli esperimenti e gli strumenti di collaborazione semplificano notevolmente questa fase del ciclo di vita dell’apprendimento automatico. Esempi includono:

  • Implementazione del controllo di versione per l’architettura del modello e gli iperparametri.
  • Creazione di un hub centrale per il tracciamento automatico degli esperimenti per ridurre la ripetizione degli esperimenti e favorire confronti e discussioni facili.
  • Strumenti di visualizzazione e monitoraggio delle metriche per favorire la collaborazione e monitorare le prestazioni dei modelli durante lo sviluppo.

 

Addestramento e convalida del modello

 

Nella fase di addestramento e convalida, MLOps garantisce che le organizzazioni utilizzino processi affidabili per addestrare e valutare i loro modelli di apprendimento automatico. Le organizzazioni possono ottimizzare efficacemente l’accuratezza dei loro modelli sfruttando l’automazione e le migliori pratiche nell’addestramento. Le pratiche MLOps includono la validazione incrociata, la gestione delle pipeline di addestramento e l’integrazione continua per testare e convalidare automaticamente gli aggiornamenti del modello. Esempi includono:

  • Tecniche di convalida incrociata per una migliore valutazione del modello.
  • Gestione delle pipeline di addestramento e dei flussi di lavoro per un processo più efficiente e snello.
  • Flussi di lavoro di integrazione continua per testare e convalidare automaticamente gli aggiornamenti del modello.

 

Distribuzione del modello

 

La quarta fase è la distribuzione del modello negli ambienti di produzione. Le pratiche MLOps in questa fase aiutano le organizzazioni a distribuire modelli in modo più affidabile e coerente, riducendo il rischio di errori e incongruenze durante la distribuzione. Tecniche come la containerizzazione con Docker e le pipeline di distribuzione automatica consentono un’integrazione senza soluzione di continuità dei modelli negli ambienti di produzione, facilitando il rollback e le capacità di monitoraggio. Esempi includono:

  • Containerizzazione con Docker per ambienti di distribuzione coerenti.
  • Pipeline di distribuzione automatica per gestire il rilascio dei modelli senza intervento manuale.
  • Capacità di rollback e monitoraggio per un’identificazione rapida e una soluzione dei problemi di distribuzione.

 

Monitoraggio e manutenzione del modello

 

La quinta fase coinvolge il monitoraggio e la manutenzione continuativa dei modelli di apprendimento automatico in produzione. Utilizzare i principi MLOps per questa fase consente alle organizzazioni di valutare e regolare i modelli in modo coerente, secondo necessità. Il monitoraggio regolare aiuta a rilevare problemi come la deriva del modello o il degrado delle prestazioni, che possono compromettere l’accuratezza e l’affidabilità delle previsioni. Indicatori chiave di prestazione, cruscotti delle prestazioni del modello e meccanismi di allerta garantiscono che le organizzazioni possano affrontare proattivamente eventuali problemi e mantenere l’efficacia dei loro modelli di apprendimento automatico. Esempi includono:

  • Indicatori chiave di performance per monitorare le prestazioni dei modelli in produzione.
  • Dashboard delle prestazioni del modello per la visualizzazione in tempo reale dello stato di salute del modello.
  • Mecanismi di avviso per notificare ai team cambiamenti improvvisi o graduati nelle prestazioni del modello, consentendo un intervento e una correzione rapida.

 

Strumenti e tecnologie MLOps

 

Adottare gli strumenti e le tecnologie giuste è fondamentale per implementare le pratiche MLOps e gestire in modo efficace i flussi di lavoro di ML end-to-end. Molte soluzioni MLOps offrono molte funzionalità, dalla gestione dei dati e il tracciamento degli esperimenti al deployment e al monitoraggio dei modelli. Da uno strumento MLOps che pubblicizza un flusso di lavoro completo del ciclo di vita di ML, ci si aspetta che queste funzionalità siano implementate in qualche modo:

  • Gestione del ciclo di vita di ML end-to-end: Tutti questi strumenti sono progettati per supportare diverse fasi del ciclo di vita di ML, dalla pre-elaborazione dei dati all’addestramento del modello, al deployment e al monitoraggio.
  • Tracciamento e versioning degli esperimenti: Questi strumenti forniscono un meccanismo per tracciare gli esperimenti, le versioni dei modelli e le esecuzioni delle pipeline, consentendo la riproducibilità e la comparazione di approcci diversi. Alcuni strumenti potrebbero mostrare la riproducibilità utilizzando altre astrazioni, ma comunque hanno una forma di controllo delle versioni.
  • Deployment del modello: Mentre i dettagli differiscono tra gli strumenti, tutti offrono una qualche funzionalità di deployment del modello per aiutare gli utenti a trasferire i loro modelli in ambienti di produzione o fornire un endpoint di deployment rapido per testare applicazioni che richiedono inferenza del modello.
  • Integrazione con librerie e framework ML popolari: Questi strumenti sono compatibili con librerie ML popolari come TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn, consentendo agli utenti di sfruttare gli strumenti e le competenze ML esistenti. Tuttavia, il livello di supporto di ciascun framework differisce tra gli strumenti.
  • Scalabilità: Ogni piattaforma fornisce modi per scalare i flussi di lavoro, sia in modo orizzontale che verticale, consentendo agli utenti di lavorare con grandi set di dati e addestrare modelli più complessi in modo efficiente.
  • Estensibilità e personalizzazione: Questi strumenti offrono diversi gradi di estensibilità e personalizzazione, consentendo agli utenti di adattare la piattaforma alle proprie esigenze specifiche e integrarla con altri strumenti o servizi se necessario.
  • Collaborazione e supporto multi-utente: Ogni piattaforma di solito permette la collaborazione tra i membri del team, consentendo loro di condividere risorse, codice, dati e risultati sperimentali, favorire un lavoro di squadra più efficace e una comprensione condivisa durante il ciclo di vita di ML.
  • Gestione dell’ambiente e delle dipendenze: La maggior parte di questi strumenti include funzionalità per gestire in modo coerente e riproducibile l’ambiente. Ciò può comportare la gestione delle dipendenze utilizzando i container (ad es. Docker) o gli ambienti virtuali (ad es. Conda) o fornendo impostazioni preconfigurate con librerie e strumenti di data science popolari pre-installati.
  • Monitoraggio e avviso: Gli strumenti MLOps end-to-end potrebbero anche offrire una qualche forma di monitoraggio delle prestazioni, rilevazione delle anomalie o funzionalità di avviso. Questo aiuta gli utenti a mantenere modelli ad alte prestazioni, identificare potenziali problemi e garantire che le loro soluzioni ML rimangano affidabili ed efficienti in produzione.

Anche se c’è una sovrapposizione sostanziale nelle funzionalità principali offerte da questi strumenti, le loro implementazioni uniche, i metodi di esecuzione e le aree di focalizzazione li differenziano. In altre parole, giudicare uno strumento MLOps solo in base a ciò che viene riportato sulla carta potrebbe essere difficile. Tutti questi strumenti offrono un’esperienza di flusso di lavoro diversa.

Nelle sezioni seguenti, mostreremo alcuni strumenti MLOps notevoli progettati per fornire un’esperienza MLOps end-to-end completa e metteremo in evidenza le differenze nel modo in cui affrontano ed eseguono le funzionalità standard di MLOps.

 

MLFlow

 

MLflow ha caratteristiche e funzionalità uniche che lo differenziano dagli altri strumenti MLOps, rendendolo interessante per gli utenti con requisiti o preferenze specifiche:

  • Modularità: Uno dei vantaggi più significativi di MLflow è la sua architettura modulare. È composto da componenti indipendenti (Tracking, Projects, Models e Registry) che possono essere utilizzati separatamente o in combinazione, consentendo agli utenti di adattare la piattaforma alle loro esigenze precise senza essere costretti ad adottare tutti i componenti.
  • Language Agnostic: MLflow supporta diversi linguaggi di programmazione, tra cui Python, R e Java, il che lo rende accessibile a un’ampia gamma di utenti con competenze diverse. Questo beneficia principalmente i team con membri che preferiscono diversi linguaggi di programmazione per i loro carichi di lavoro di ML.
  • Integrazione con librerie popolari: MLflow è progettato per funzionare con librerie ML popolari come TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn. Questa compatibilità consente agli utenti di integrare MLflow senza problemi nei loro flussi di lavoro esistenti, sfruttando le sue funzionalità di gestione senza adottare un ecosistema completamente nuovo o cambiare i loro strumenti attuali.
  • Community open-source attiva: MLflow ha una vivace community open-source che contribuisce al suo sviluppo e mantiene la piattaforma aggiornata con nuove tendenze e requisiti nello spazio MLOps. Questo supporto della community attiva garantisce che MLflow rimanga una soluzione di gestione del ciclo di vita di ML all’avanguardia e rilevante.

Mentre MLflow è uno strumento versatile e modulare per gestire vari aspetti del ciclo di vita dell’apprendimento automatico, ha alcune limitazioni rispetto ad altre piattaforme MLOps. Una delle aree in cui MLflow è carente è la necessità di una funzionalità integrata di orchestrazione ed esecuzione dei flussi di lavoro, come quelle fornite da TFX o Kubeflow Pipelines. Sebbene MLflow possa strutturare e gestire i passaggi del flusso di lavoro utilizzando il tracciamento, i progetti e i componenti del modello, gli utenti potrebbero dover fare affidamento su strumenti esterni o scripting personalizzati per coordinare flussi di lavoro complessi end-to-end e automatizzare l’esecuzione delle attività del flusso di lavoro. Di conseguenza, le organizzazioni che cercano un supporto più snello e pronto all’uso per l’orchestrazione complessa dei flussi di lavoro potrebbero trovare che le capacità di MLflow necessitano di miglioramenti ed esplorare alternative o integrazioni per affrontare le proprie esigenze di gestione del flusso di lavoro.

Kubeflow

Mentre Kubeflow è una piattaforma MLOps completa con una serie di componenti dedicati a vari aspetti del ciclo di vita dell’apprendimento automatico, ha alcune limitazioni rispetto ad altri strumenti MLOps. Alcune delle aree in cui Kubeflow potrebbe essere carente includono:

  • Più ripida curva di apprendimento: l’accoppiamento stretto di Kubeflow con Kubernetes potrebbe comportare una più ripida curva di apprendimento per gli utenti che hanno bisogno di familiarizzare di più con i concetti e gli strumenti di Kubernetes. Ciò potrebbe aumentare il tempo necessario per l’integrazione dei nuovi utenti e potrebbe essere un ostacolo all’adozione per i team senza esperienza di Kubernetes.
  • Supporto linguistico limitato: Kubeflow è stato sviluppato inizialmente con un focus principale su TensorFlow e, sebbene abbia espanso il supporto ad altri framework di apprendimento automatico come PyTorch e MXNet, ha ancora un bias più marcato verso l’ecosistema di TensorFlow. Le organizzazioni che lavorano con altri linguaggi o framework potrebbero richiedere un impegno aggiuntivo per adottare ed integrare Kubeflow nei loro flussi di lavoro.
  • Complessità dell’infrastruttura: La dipendenza di Kubeflow da Kubernetes potrebbe introdurre una complessità aggiuntiva nella gestione dell’infrastruttura per le organizzazioni senza una configurazione Kubernetes esistente. Team più piccoli o progetti che non richiedono tutte le capacità di Kubernetes potrebbero considerare i requisiti di infrastruttura di Kubeflow come un onere inutile.
  • Meno attenzione al tracciamento degli esperimenti: Sebbene Kubeflow offra funzionalità di tracciamento degli esperimenti attraverso il suo componente Kubeflow Pipelines, potrebbe non essere esteso o user-friendly come strumenti dedicati di tracciamento degli esperimenti come MLflow o Weights & Biases, un altro strumento end-to-end MLOps con enfasi sugli strumenti di osservabilità dei modelli in tempo reale. I team con una forte attenzione al tracciamento e al confronto degli esperimenti potrebbero trovare che questo aspetto di Kubeflow necessita di miglioramenti rispetto ad altre piattaforme MLOps con funzionalità di tracciamento più avanzate.
  • Integrazione con sistemi non basati su Kubernetes: Il design nativo di Kubernetes di Kubeflow potrebbe limitare le sue capacità di integrazione con altri sistemi non basati su Kubernetes o infrastrutture proprietarie. Al contrario, strumenti MLOps più flessibili o agnostici come MLflow potrebbero offrire opzioni di integrazione più accessibili con varie fonti di dati e strumenti, indipendentemente dall’infrastruttura sottostante.

Kubeflow è una piattaforma MLOps progettata come un wrapper intorno a Kubernetes, semplificando il deployment, il dimensionamento e la gestione dei carichi di lavoro di apprendimento automatico convertendoli in carichi di lavoro nativi di Kubernetes. Questa stretta relazione con Kubernetes offre vantaggi, come l’orchestrazione efficiente di flussi di lavoro di apprendimento automatico complessi. Tuttavia, potrebbe introdurre complessità per gli utenti privi di competenze su Kubernetes, quelli che utilizzano una vasta gamma di linguaggi o framework o organizzazioni con un’infrastruttura non basata su Kubernetes. Nel complesso, la natura di Kubeflow centrata su Kubernetes offre significativi vantaggi per il deployment e l’orchestrazione e le organizzazioni dovrebbero valutare questi compromessi e fattori di compatibilità quando valutano Kubeflow per le proprie esigenze MLOps.

Saturn Cloud

Saturn Cloud è una piattaforma MLOps che offre scalabilità senza problemi, infrastruttura, collaborazione e distribuzione rapida di modelli di apprendimento automatico, concentrandosi sulla parallelizzazione e l’accelerazione GPU. Alcuni vantaggi chiave e funzionalità robuste di Saturn Cloud includono:

  • Focus sull’accelerazione delle risorse: Saturn Cloud enfatizza fortemente la fornitura di accelerazione GPU facile da usare e una gestione flessibile delle risorse per i carichi di lavoro di apprendimento automatico. Mentre altri strumenti possono supportare l’elaborazione basata su GPU, Saturn Cloud semplifica questo processo per rimuovere l’onere della gestione dell’infrastruttura per i data scientist che utilizzano questa accelerazione.
  • Dask e calcolo distribuito: Saturn Cloud ha una stretta integrazione con Dask, una libreria popolare per il calcolo parallelo e distribuito in Python. Questa integrazione consente agli utenti di scalare facilmente i loro carichi di lavoro per utilizzare l’elaborazione parallela su cluster multi-nodo.
  • Infrastruttura e ambienti pre-costruiti gestiti: Saturn Cloud va oltre fornendo infrastruttura gestita e ambienti pre-costruiti, alleggerendo l’onere della configurazione e della manutenzione dell’infrastruttura per gli utenti.
  • Gestione e condivisione semplici delle risorse: Saturn Cloud semplifica la condivisione di risorse come immagini Docker, segreti e cartelle condivise, consentendo agli utenti di definire la proprietà e i permessi di accesso alle risorse. Queste risorse possono essere di proprietà di un singolo utente, di un gruppo (una collezione di utenti) o di tutta l’organizzazione. La proprietà determina chi può accedere e utilizzare le risorse condivise. Inoltre, gli utenti possono clonare facilmente interi ambienti per consentire ad altri di eseguire lo stesso codice ovunque.
  • Infrastruttura come codice: Saturn Cloud utilizza un formato JSON di ricetta che consente agli utenti di definire e gestire le risorse con un approccio incentrato sul codice. Ciò favorisce la coerenza, la modularità e il controllo delle versioni, semplificando la configurazione e la gestione dei componenti dell’infrastruttura della piattaforma.

Saturn Cloud, pur offrendo funzionalità utili per molti casi d’uso, potrebbe presentare alcune limitazioni rispetto ad altre piattaforme di MLOps. Ecco alcune aree in cui Saturn Cloud potrebbe essere limitata:

  • Integrazione con linguaggi diversi da Python: Saturn Cloud si concentra principalmente sull’ecosistema Python, offrendo un ampio supporto per librerie e strumenti Python popolari. Tuttavia, qualsiasi linguaggio eseguibile in un ambiente Linux può essere eseguito sulla piattaforma Saturn Cloud.
  • Tracciamento degli esperimenti: Sebbene Saturn Cloud agevoli il logging e il tracciamento degli esperimenti, il suo focus sulla scalabilità e l’infrastruttura è più ampio rispetto alle sue capacità di tracciamento degli esperimenti. Tuttavia, coloro che cercano maggiore personalizzazione e funzionalità nella fase di tracciamento del flusso di lavoro di MLOps saranno lieti di sapere che Saturn Cloud può essere integrato con piattaforme tra cui, ma non limitate a, Comet, Weights & Biases, Verta e Neptune.
  • Orchestrazione nativa con Kubernetes: Sebbene Saturn Cloud offra scalabilità e infrastruttura gestita tramite Dask, manca dell’orchestrazione nativa con Kubernetes fornita da strumenti come Kubeflow. Le organizzazioni fortemente impegnate in Kubernetes potrebbero preferire piattaforme con una maggiore integrazione con Kubernetes.

 

TensorFlow Extended (TFX)

 

TensorFlow Extended (TFX) è una piattaforma end-to-end progettata specificamente per gli utenti di TensorFlow, che fornisce una soluzione completa e fortemente integrata per la gestione dei flussi di lavoro di Machine Learning basati su TensorFlow. TFX eccelle in diverse aree, come:

  • Integrazione con TensorFlow: La caratteristica più notevole di TFX è la sua integrazione senza soluzione di continuità con l’ecosistema TensorFlow. Offre un set completo di componenti personalizzati per TensorFlow, semplificando la creazione, il test, il deployment e il monitoraggio dei modelli di Machine Learning per gli utenti che già utilizzano TensorFlow, senza dover passare ad altri strumenti o framework.
  • Pronto per la produzione: TFX è progettato con l’obiettivo di essere utilizzato in ambienti di produzione, enfatizzando la robustezza, la scalabilità e la capacità di supportare workload di Machine Learning critici. Gestisce tutto, dalla validazione e pre-elaborazione dei dati al deployment e monitoraggio dei modelli, garantendo che i modelli siano pronti per la produzione e possano fornire prestazioni affidabili su larga scala.
  • Flussi di lavoro end-to-end: TFX offre componenti estesi per gestire le varie fasi del ciclo di vita del Machine Learning. Con il supporto per l’acquisizione dei dati, la trasformazione, l’addestramento del modello, la validazione e il servizio, TFX consente agli utenti di creare pipeline end-to-end che assicurano la riproducibilità e la coerenza dei loro flussi di lavoro.
  • Esteribilità: I componenti di TFX sono personalizzabili e consentono agli utenti di creare e integrare i propri componenti, se necessario. Questa estensibilità consente alle organizzazioni di adattare TFX alle loro specifiche esigenze, incorporare i loro strumenti preferiti o implementare soluzioni personalizzate per sfide uniche che potrebbero incontrare nei loro flussi di lavoro di Machine Learning.

Tuttavia, è importante notare che la focalizzazione primaria di TFX su TensorFlow potrebbe essere una limitazione per le organizzazioni che si basano su altri framework di Machine Learning o preferiscono una soluzione più indipendente dal linguaggio. Mentre TFX offre una piattaforma potente e completa per i carichi di lavoro basati su TensorFlow, gli utenti che lavorano con framework come PyTorch o Scikit-learn potrebbero dover considerare altre piattaforme di MLOps più adatte alle loro esigenze. L’integrazione solida di TensorFlow, la prontezza per la produzione e i componenti estensibili rendono TFX una piattaforma MLOps interessante per le organizzazioni fortemente impegnate nell’ecosistema TensorFlow. Le organizzazioni possono valutare la compatibilità dei loro strumenti e framework attuali e decidere se le caratteristiche di TFX si adattano bene ai loro casi d’uso specifici e alle esigenze nella gestione dei loro flussi di lavoro di Machine Learning.

 

MetaFlow

 

Metaflow è una piattaforma MLOps sviluppata da Netflix, progettata per semplificare e ottimizzare progetti complessi di data science in contesti reali. Metaflow eccelle in diversi aspetti grazie alla sua attenzione verso la gestione di progetti di data science complessi e la semplificazione dei flussi di lavoro di Machine Learning. Ecco alcune aree in cui Metaflow eccelle:

  • Gestione dei flussi di lavoro: La forza principale di Metaflow risiede nella gestione efficace di flussi di lavoro di Machine Learning complessi in contesti reali. Gli utenti possono progettare, organizzare ed eseguire passaggi di elaborazione e addestramento dei modelli complessi con versioning integrato, gestione delle dipendenze e un linguaggio di dominio specifico basato su Python.
  • Osservabilità: Metaflow fornisce funzionalità per osservare input e output dopo ogni passaggio della pipeline, semplificando il tracciamento dei dati in varie fasi della pipeline.
  • Scalabilità: Metaflow scala facilmente i flussi di lavoro da ambienti locali al cloud e ha un’integrazione stretta con i servizi di Amazon Web Services (AWS) come AWS Batch, S3 e Step Functions. Questo semplifica l’esecuzione e il deployment dei carichi di lavoro su larga scala senza preoccuparsi delle risorse sottostanti.
  • Gestione dati integrata: Metaflow fornisce strumenti per la gestione efficiente dei dati e il versioning, tenendo automaticamente traccia dei dataset utilizzati nei flussi di lavoro. Garantisce la coerenza dei dati tra diverse esecuzioni della pipeline e consente agli utenti di accedere ai dati e agli artefatti storici, contribuendo alla riproducibilità e all’affidabilità delle sperimentazioni.
  • Tolleranza ai guasti e resilienza: Metaflow è progettato per gestire le sfide che si presentano nei progetti di Machine Learning in contesti reali, come guasti imprevisti, vincoli di risorse e requisiti in continua evoluzione. Offre funzionalità come la gestione automatica degli errori, i meccanismi di ripetizione e la possibilità di riprendere passaggi falliti o interrotti, garantendo l’esecuzione affidabile ed efficiente dei flussi di lavoro in diverse situazioni.
  • Integrazione con AWS: Essendo stato sviluppato da Netflix, Metaflow si integra strettamente con l’infrastruttura di Amazon Web Services (AWS). Ciò semplifica notevolmente l’utilizzo delle risorse e dei servizi AWS esistenti per gli utenti già impegnati nell’ecosistema AWS nella gestione dei flussi di lavoro di Machine Learning con Metaflow. Questa integrazione consente la memorizzazione, il recupero, l’elaborazione dei dati e il controllo dell’accesso alle risorse AWS in modo fluido, semplificando ulteriormente la gestione dei flussi di lavoro di Machine Learning.

Pur avendo diverse caratteristiche positive, Metaflow potrebbe presentare alcune limitazioni o mancanze rispetto ad altri strumenti MLOps:

  • Supporto limitato per il Deep Learning: Metaflow è stato inizialmente sviluppato per concentrarsi su flussi di lavoro tipici della data science e metodi di machine learning tradizionali, piuttosto che sul deep learning. Ciò potrebbe renderlo meno adatto per squadre o progetti che lavorano principalmente con framework di deep learning come TensorFlow o PyTorch.
  • Tracciamento degli esperimenti: Metaflow offre alcune funzionalità di tracciamento degli esperimenti. La sua focalizzazione sulla gestione dei flussi di lavoro e sulla semplicità infrastrutturale potrebbe rendere le sue capacità di tracciamento meno complete rispetto a piattaforme dedicate al tracciamento degli esperimenti come MLflow o Weights & Biases.
  • Orchestrazione nativa di Kubernetes: Metaflow è una piattaforma versatile che può essere implementata su varie soluzioni di backend, come AWS Batch e sistemi di orchestrazione dei contenitori. Tuttavia, manca dell’orchestrazione nativa di Kubernetes presente in strumenti come Kubeflow, che consente di eseguire intere pipeline di machine learning come risorse di Kubernetes.
  • Supporto per il linguaggio: Metaflow supporta principalmente Python, il che è vantaggioso per la maggior parte degli specialisti della data science, ma potrebbe essere un limite per squadre che utilizzano altri linguaggi di programmazione, come R o Java, nei loro progetti di machine learning.

 

ZenML

 

ZenML è un framework MLOps estensibile e open source progettato per rendere la machine learning riproducibile, manutenibile e scalabile. ZenML è pensato per essere un framework MLOps altamente estensibile e adattabile. La sua proposta di valore principale è quella di consentire di integrare facilmente e “incollare” insieme vari componenti, librerie e framework di machine learning per costruire pipeline end-to-end. Il design modulare di ZenML facilita il lavoro dei data scientist e degli ingegneri nel combinare diversi framework e strumenti di machine learning per compiti specifici all’interno della pipeline, riducendo la complessità dell’integrazione di vari strumenti e framework.

Ecco alcune aree in cui ZenML eccelle:

  • Astrazione della pipeline di machine learning: ZenML offre un modo pulito e pythonico per definire le pipeline di machine learning utilizzando semplici astrazioni, semplificando la creazione e la gestione delle diverse fasi del ciclo di vita del machine learning, come l’acquisizione dei dati, la pre-elaborazione, l’addestramento e la valutazione.
  • Riproducibilità: ZenML pone una forte enfasi sulla riproducibilità, garantendo che i componenti della pipeline siano versionati e tracciati attraverso un sistema di metadati preciso. Ciò garantisce che gli esperimenti di machine learning possano essere replicati in modo coerente, prevenendo problemi legati a ambienti instabili, dati o dipendenze.
  • Integrazione con orchestratori di backend: ZenML supporta diversi orchestratori di backend, come Apache Airflow, Kubeflow e altri. Questa flessibilità consente agli utenti di scegliere il backend che meglio si adatta alle loro esigenze e infrastrutture, che si tratti di gestire le pipeline sulle proprie macchine locali, su Kubernetes o in un ambiente cloud.
  • Estensibilità: ZenML offre un’architettura altamente estensibile che consente agli utenti di scrivere logiche personalizzate per diverse fasi della pipeline e di integrarsi facilmente con i loro strumenti o librerie preferiti. Ciò consente alle organizzazioni di personalizzare ZenML in base alle loro specifiche esigenze e flussi di lavoro.
  • Versionamento dei dataset: ZenML si concentra sulla gestione efficiente dei dati e sul versionamento, garantendo che le pipeline abbiano accesso alle versioni corrette dei dati e degli artefatti. Questo sistema di gestione dei dati integrato consente agli utenti di mantenere la coerenza dei dati tra diverse esecuzioni della pipeline e favorisce la trasparenza nei flussi di lavoro di machine learning.
  • Alta integrazione con i framework di machine learning: ZenML si integra facilmente con i popolari framework di machine learning, tra cui TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn. La sua capacità di lavorare con queste librerie di machine learning consente agli specialisti di sfruttare le loro competenze e gli strumenti esistenti utilizzando la gestione delle pipeline di ZenML.

In sintesi, ZenML eccelle nel fornire un’astrazione pulita della pipeline, favorire la riproducibilità, supportare vari orchestratori di backend, offrire estensibilità, mantenere un versionamento efficiente dei dataset e integrarsi con librerie di machine learning popolari. La sua focalizzazione su questi aspetti rende ZenML particolarmente adatto per le organizzazioni che desiderano migliorare la manutenibilità, la riproducibilità e la scalabilità dei loro flussi di lavoro di machine learning senza dover cambiare troppo il proprio ambiente di lavoro.

 

Quale Strumento è Adatto a Me?

 

Con così tanti strumenti MLOps disponibili, come si fa a sapere quale è adatto a te e alla tua squadra? Quando si valutano potenziali soluzioni MLOps, entrano in gioco diversi fattori. Ecco alcuni aspetti chiave da considerare nella scelta di strumenti MLOps adatti alle esigenze e agli obiettivi specifici della tua organizzazione:

  • Dimensione dell’organizzazione e struttura del team: Considera la dimensione dei tuoi team di data science e ingegneria, il loro livello di competenza e il grado di collaborazione necessario. Gruppi più grandi o strutture gerarchiche complesse potrebbero trarre vantaggio da strumenti con funzionalità robuste di collaborazione e comunicazione.
  • Complessità e diversità dei modelli di Machine Learning: Valuta la gamma di algoritmi, architetture di modelli e tecnologie utilizzate nella tua organizzazione. Alcuni strumenti di MLOps si rivolgono a framework o librerie specifiche, mentre altri offrono un supporto più esteso e versatile.
  • Livello di automazione e scalabilità: Determina quanto hai bisogno di automazione per attività come pre-elaborazione dei dati, addestramento del modello, distribuzione e monitoraggio. Inoltre, comprendi l’importanza della scalabilità nella tua organizzazione, poiché alcuni strumenti di MLOps offrono un migliore supporto per l’incremento delle elaborazioni e la gestione di grandi quantità di dati.
  • Integrazione e compatibilità: Considera la compatibilità degli strumenti di MLOps con la tua infrastruttura tecnologica esistente e i flussi di lavoro. Un’integrazione senza soluzione di continuità con i tuoi sistemi attuali garantirà un processo di adozione più agevole e ridurrà al minimo le interruzioni ai progetti in corso.
  • Personalizzazione ed estensibilità: Valuta il livello di personalizzazione ed estensibilità necessario per i tuoi flussi di lavoro di Machine Learning, poiché alcuni strumenti offrono API o architetture di plugin più flessibili che consentono la creazione di componenti personalizzati per soddisfare requisiti specifici.
  • Costi e licenze: Tieni presente le strutture di pricing e le opzioni di licenza degli strumenti di MLOps, assicurandoti che siano compatibili con il budget e le risorse della tua organizzazione.
  • Sicurezza e conformità: Valuta quanto bene gli strumenti di MLOps affrontano le questioni di sicurezza, privacy dei dati e requisiti di conformità. Questo è particolarmente importante per le organizzazioni che operano in settori regolamentati o che trattano dati sensibili.
  • Supporto e comunità: Considera la qualità della documentazione, il supporto della comunità e la disponibilità di assistenza professionale quando necessario. Comunità attive e supporto tempestivo possono essere preziosi nel superare le sfide o cercare le migliori pratiche.

Esaminando attentamente questi fattori e allineandoli alle esigenze e agli obiettivi della tua organizzazione, puoi prendere decisioni informate nella scelta degli strumenti di MLOps che supportano al meglio i tuoi flussi di lavoro di Machine Learning e consentono una strategia di MLOps di successo.

 

Best Practices per MLOps

 

Stabilire le migliori pratiche in MLOps è fondamentale per le organizzazioni che desiderano sviluppare, distribuire e mantenere modelli di Machine Learning di alta qualità che generino valore e influenzino positivamente i risultati aziendali. Implementando le seguenti pratiche, le organizzazioni possono assicurare che i loro progetti di Machine Learning siano efficienti, collaborativi e mantenibili, riducendo al minimo il rischio di potenziali problemi derivanti da dati inconsistenti, modelli obsoleti o sviluppo lento e soggetto a errori:

  • Garantire la qualità e la coerenza dei dati: Stabilire pipeline di pre-elaborazione robuste, utilizzare strumenti per controlli automatizzati di validazione dei dati come Great Expectations o TensorFlow Data Validation e implementare politiche di governance dei dati che definiscano le regole di archiviazione, accesso e trattamento dei dati. Una mancanza di controllo sulla qualità dei dati può portare a risultati di modelli inaccurati o tendenziosi, causando decisioni sbagliate e potenziali perdite aziendali.
  • Controllo di versione per dati e modelli: Utilizzare sistemi di controllo di versione come Git o DVC per tenere traccia delle modifiche apportate ai dati e ai modelli, migliorando la collaborazione e riducendo la confusione tra i membri del team. Ad esempio, DVC può gestire diverse versioni di set di dati e esperimenti di modelli, consentendo facilmente il passaggio, la condivisione e la riproduzione. Con il controllo di versione, i team possono gestire più iterazioni e riprodurre risultati passati per l’analisi.
  • Flussi di lavoro collaborativi e riproducibili: Favorire la collaborazione implementando una documentazione chiara, processi di revisione del codice, gestione standardizzata dei dati e strumenti e piattaforme collaborative come Jupyter Notebooks e Saturn Cloud. Sostenere i membri del team nel lavorare insieme in modo efficiente ed efficace aiuta ad accelerare lo sviluppo di modelli di alta qualità. Al contrario, ignorare flussi di lavoro collaborativi e riproducibili porta a uno sviluppo più lento, a un aumento del rischio di errori e a una condivisione limitata delle conoscenze.
  • Test e validazione automatizzati: Adottare una rigorosa strategia di testing integrando tecniche di test e validazione automatizzati (ad esempio, test unitari con Pytest, test di integrazione) nel proprio flusso di lavoro di Machine Learning, sfruttando strumenti di integrazione continua come GitHub Actions o Jenkins per testare regolarmente la funzionalità del modello. I test automatizzati aiutano a identificare e risolvere problemi prima della distribuzione, garantendo un’alta qualità e affidabilità delle prestazioni del modello in produzione. Saltare i test automatizzati aumenta il rischio di problemi non rilevati, compromettendo le prestazioni del modello e danneggiando i risultati aziendali.
  • Sistemi di monitoraggio e segnalazione: Utilizzare strumenti come Amazon SageMaker Model Monitor, MLflow o soluzioni personalizzate per monitorare le metriche chiave delle prestazioni e impostare segnalazioni per rilevare potenziali problemi in anticipo. Ad esempio, configurare segnalazioni in MLflow quando viene rilevata una deriva del modello o vengono superate specifiche soglie di prestazioni. Non implementare sistemi di monitoraggio e segnalazione ritarda il rilevamento di problemi come la deriva del modello o il degrado delle prestazioni, con conseguente prendere decisioni subottimali basate su previsioni del modello obsolete o inaccurate, con un impatto negativo sulle prestazioni aziendali complessive.

Adottando queste migliori pratiche di MLOps, le organizzazioni possono sviluppare, implementare e mantenere in modo efficiente i modelli di machine learning, minimizzando potenziali problemi e massimizzando l’efficacia del modello e l’impatto complessivo sul business.

 

MLOps e Sicurezza dei Dati

 

La sicurezza dei dati svolge un ruolo vitale nella corretta implementazione di MLOps. Le organizzazioni devono prendere le precauzioni necessarie per garantire che i loro dati e modelli rimangano sicuri e protetti in ogni fase del ciclo di vita del machine learning. Le considerazioni fondamentali per garantire la sicurezza dei dati in MLOps includono:

  • Robustezza del Modello: Assicurarsi che i modelli di machine learning possano resistere agli attacchi avversari o funzionare in modo affidabile in condizioni rumorose o inaspettate. Ad esempio, è possibile incorporare tecniche come l’addestramento avversario, che prevede l’inserimento di esempi avversari nel processo di addestramento per aumentare la resilienza del modello contro gli attacchi malevoli. Valutare regolarmente la robustezza del modello aiuta a prevenire potenziali sfruttamenti che potrebbero portare a previsioni errate o a malfunzionamenti del sistema.
  • Privacy e conformità dei dati: Per proteggere i dati sensibili, le organizzazioni devono attenersi alle normative pertinenti sulla privacy dei dati e alla conformità, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) o l’Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA). Ciò può comportare l’implementazione di politiche solide di governance dei dati, l’anonimizzazione delle informazioni sensibili o l’utilizzo di tecniche come la mascheratura dei dati o la pseudonimizzazione.
  • Sicurezza e integrità del modello: Garantire la sicurezza e l’integrità dei modelli di machine learning aiuta a proteggerli dall’accesso non autorizzato, dalla manipolazione o dal furto. Le organizzazioni possono implementare misure come la crittografia degli artefatti del modello, la memorizzazione sicura e la firma del modello per convalidarne l’autenticità, riducendo così il rischio di compromissione o manipolazione da parte di terze parti esterne.
  • Implementazione sicura e controllo degli accessi: Quando si implementano i modelli di machine learning in ambienti di produzione, le organizzazioni devono seguire le migliori pratiche per una rapida implementazione. Ciò include l’identificazione e la correzione di potenziali vulnerabilità, l’implementazione di canali di comunicazione sicuri (ad esempio, HTTPS o TLS) e l’applicazione di rigorosi meccanismi di controllo degli accessi per limitare l’accesso al modello solo agli utenti autorizzati. Le organizzazioni possono prevenire l’accesso non autorizzato e mantenere la sicurezza del modello utilizzando il controllo degli accessi basato sui ruoli e protocolli di autenticazione come OAuth o SAML.

Coinvolgere team di sicurezza come red team nel ciclo di vita di MLOps può anche migliorare significativamente la sicurezza complessiva del sistema. Ad esempio, i red team possono simulare attacchi avversari su modelli e infrastrutture, aiutando a identificare vulnerabilità e debolezze che altrimenti potrebbero passare inosservate. Questo approccio proattivo alla sicurezza consente alle organizzazioni di affrontare i problemi prima che diventino minacce, garantendo la conformità alle normative e migliorando l’affidabilità e l’affidabilità complessiva delle loro soluzioni di machine learning. Collaborare con team di sicurezza dedicati durante il ciclo di vita di MLOps favorisce una cultura di sicurezza solida che contribuisce ultimamente al successo dei progetti di machine learning.

 

MLOps nel Mondo Industriale

 

MLOps è stato implementato con successo in vari settori, portando significativi miglioramenti in termini di efficienza, automazione e prestazioni aziendali complessive. Di seguito sono riportati esempi concreti che mostrano il potenziale e l’efficacia di MLOps in diversi settori:

 

Sanità con CareSource

 

CareSource è uno dei più grandi fornitori di Medicaid negli Stati Uniti, che si concentra sulla triage delle gravidanze ad alto rischio e collabora con fornitori medici per fornire in modo proattivo cure ostetriche salvavita. Tuttavia, c’erano alcune problematiche legate ai dati che dovevano essere risolte. I dati di CareSource erano isolati in diversi sistemi e non erano sempre aggiornati, il che rendeva difficile accedere e analizzare i dati. Per quanto riguarda l’addestramento del modello, i dati non erano sempre in un formato coerente, il che rendeva difficile pulirli e prepararli per l’analisi.

Per affrontare queste sfide, CareSource ha implementato un framework di MLOps che utilizza Databricks Feature Store, MLflow e Hyperopt per sviluppare, ottimizzare e monitorare i modelli di machine learning per prevedere il rischio ostetrico. Hanno poi utilizzato Stacks per istanziare un modello pronto per la produzione per il deployment e inviare i risultati delle previsioni in modo tempestivo ai partner medici.

La transizione accelerata tra lo sviluppo di ML e il deployment pronto per la produzione ha permesso a CareSource di influire direttamente sulla salute e sulla vita dei pazienti prima che fosse troppo tardi. Ad esempio, CareSource ha identificato le gravidanze ad alto rischio in modo anticipato, migliorando gli esiti per le madri e i neonati. Hanno anche ridotto i costi delle cure evitando ricoveri inutili.

 

Finanza con Moody’s Analytics

 

Moody’s Analytics, leader nella modellistica finanziaria, ha incontrato sfide come l’accesso limitato a strumenti e infrastrutture, attriti nello sviluppo e nella distribuzione del modello e silos di conoscenza tra team distribuiti. Hanno sviluppato e utilizzato modelli di machine learning per diverse applicazioni, tra cui la valutazione del rischio di credito e l’analisi dei bilanci finanziari. In risposta a queste sfide, hanno implementato la piattaforma di data science di Domino per ottimizzare il flusso di lavoro end-to-end e consentire una collaborazione efficiente tra i data scientist.

Utilizzando Domino, Moody’s Analytics ha accelerato lo sviluppo dei modelli, riducendo un progetto di nove mesi a quattro mesi e migliorando significativamente le sue capacità di monitoraggio dei modelli. Questa trasformazione ha permesso all’azienda di sviluppare e consegnare in modo efficiente modelli personalizzati di alta qualità per le esigenze dei clienti, come valutazione del rischio e analisi finanziaria.

 

Intrattenimento con Netflix

 

Netflix ha utilizzato Metaflow per semplificare lo sviluppo, il rilascio e la gestione dei carichi di lavoro di ML per diverse applicazioni, come raccomandazioni di contenuti personalizzati, ottimizzazione delle esperienze di streaming, previsione della domanda di contenuti e analisi del sentiment per l’engagement sui social media. Favorire pratiche efficienti di MLOps e adattare un framework incentrato sull’utente per i loro flussi di lavoro interni, ha permesso ai data scientist di Netflix di sperimentare e iterare rapidamente, portando a una pratica di data science più agile ed efficace.

Secondo Ville Tuulos, ex responsabile dell’infrastruttura di machine learning di Netflix, l’implementazione di Metaflow ha ridotto il tempo medio dall’idea del progetto al rilascio da quattro mesi a solo una settimana. Questo flusso di lavoro accelerato evidenzia l’impatto trasformativo di MLOps e di un’infrastruttura ML dedicata, consentendo alle squadre di ML di operare in modo più rapido ed efficiente. Integrando il machine learning in vari aspetti del loro business, Netflix mostra il valore e il potenziale delle pratiche di MLOps per rivoluzionare le industrie e migliorare le operazioni aziendali complessive, fornendo un notevole vantaggio alle aziende a ritmo veloce.

 

Lezioni apprese da MLOps

 

Come abbiamo visto nei casi sopra menzionati, l’implementazione di successo di MLOps ha mostrato come le pratiche di MLOps efficaci possano portare miglioramenti sostanziali in diversi aspetti del business. Grazie alle lezioni apprese da esperienze reali come queste, possiamo ottenere importanti informazioni sull’importanza di MLOps per le organizzazioni:

  • Standardizzazione, API unificate e astrazioni per semplificare il ciclo di vita del ML.
  • Integrazione di più strumenti di ML in un unico framework coerente per razionalizzare i processi e ridurre la complessità.
  • Risolvere problemi critici come la riproducibilità, la versione e il tracciamento degli esperimenti per migliorare l’efficienza e la collaborazione.
  • Sviluppare un framework incentrato sull’utente che si adatti alle specifiche esigenze dei data scientist, riducendo gli attriti e favorire una sperimentazione e iterazione rapida.
  • Monitorare i modelli in produzione e mantenere feedback appropriati per garantire che i modelli rimangano pertinenti, accurati ed efficaci.

Le lezioni tratte da Netflix e da altre implementazioni reali di MLOps possono fornire preziose informazioni alle organizzazioni che desiderano migliorare le proprie capacità di ML. Evidenziano l’importanza di avere una strategia ben ponderata e investire in solide pratiche di MLOps per sviluppare, rilasciare e mantenere modelli di ML di alta qualità che generano valore scalando e adattandosi alle mutevoli esigenze aziendali.

 

Tendenze future e sfide in MLOps

 

Man mano che MLOps continua a evolvere e maturare, le organizzazioni devono rimanere consapevoli delle tendenze emergenti e delle sfide che potrebbero affrontare nell’implementazione delle pratiche di MLOps. Alcune delle tendenze e dei potenziali ostacoli più significativi includono:

  • Edge Computing: L’ascesa dell’edge computing presenta opportunità per le organizzazioni di distribuire modelli di ML su dispositivi edge, consentendo una decisione più rapida e localizzata, riducendo la latenza e abbassando i costi di larghezza di banda. Implementare MLOps in ambienti di edge computing richiede nuove strategie per la formazione, il rilascio e il monitoraggio dei modelli al fine di tener conto delle risorse limitate dei dispositivi, della sicurezza e dei vincoli di connettività.
  • Explainable AI: Man mano che i sistemi di intelligenza artificiale giocano un ruolo sempre più importante nei processi quotidiani e nelle decisioni, le organizzazioni devono assicurarsi che i loro modelli di ML siano spiegabili, trasparenti e imparziali. Ciò richiede l’integrazione di strumenti per l’interpretabilità dei modelli, la visualizzazione e tecniche per mitigare il bias. Incorporare principi di AI spiegabile e responsabile nelle pratiche di MLOps aiuta ad aumentare la fiducia degli stakeholder, a conformarsi ai requisiti normativi e a mantenere gli standard etici.
  • Monitoraggio e segnalazione sofisticati: Man mano che aumenta la complessità e la scala dei modelli di ML, le organizzazioni potrebbero richiedere sistemi di monitoraggio e segnalazione più avanzati per mantenere prestazioni adeguate. La rilevazione delle anomalie, il feedback in tempo reale e le soglie di allerta adattive sono alcune delle tecniche che possono aiutare a identificare e diagnosticare rapidamente problemi come lo spostamento del modello, la degradazione delle prestazioni o problemi di qualità dei dati. Integrare queste tecniche avanzate di monitoraggio e segnalazione nelle pratiche di MLOps può garantire che le organizzazioni possano affrontare prontamente i problemi che sorgono e mantenere livelli di accuratezza e affidabilità costantemente elevati nei loro modelli di ML.
  • Federated Learning: Questo approccio consente di addestrare modelli di ML su fonti di dati decentralizzate preservando la privacy dei dati. Le organizzazioni possono beneficiare del federated learning implementando pratiche di MLOps per la formazione distribuita e la collaborazione tra più stakeholder senza esporre dati sensibili.
  • Processi con umano nella catena: C’è un crescente interesse nell’integrare l’esperienza umana in molte applicazioni di ML, specialmente quelle che coinvolgono decisioni soggettive o contesti complessi che non possono essere completamente codificati. Integrare processi con umano nella catena nei flussi di lavoro di MLOps richiede strumenti di collaborazione efficaci e strategie per combinare in modo fluido intelligenza umana e artificiale.
  • Quantum ML: Il calcolo quantistico è un campo emergente che mostra il potenziale per risolvere problemi complessi e velocizzare processi di ML specifici. Man mano che questa tecnologia matura, i framework e gli strumenti di MLOps potrebbero dover evolversi per supportare modelli di ML basati su quantum e gestire nuove sfide di gestione dei dati, formazione e rilascio.
  • Robustezza e resilienza: Garantire la robustezza e la resilienza dei modelli di ML di fronte a circostanze avverse, come input rumorosi o attacchi maligni, è una preoccupazione sempre più crescente. Le organizzazioni dovranno incorporare strategie e tecniche per un ML robusto nelle loro pratiche di MLOps per garantire la sicurezza e la stabilità dei loro modelli. Ciò potrebbe comportare addestramento avversario, convalida degli input o l’implementazione di sistemi di monitoraggio per identificare e segnalare quando i modelli incontrano input o comportamenti inaspettati.

 

Conclusione

 

Nel mondo odierno, implementare MLOps è diventato cruciale per le organizzazioni che cercano di sfruttare appieno il potenziale dell’apprendimento automatico, ottimizzare i flussi di lavoro e mantenere modelli ad alte prestazioni durante tutto il loro ciclo di vita. Questo articolo ha esplorato le pratiche e gli strumenti di MLOps, i casi d’uso in diversi settori, l’importanza della sicurezza dei dati e le opportunità e le sfide che si prospettano mentre il campo continua a evolvere.

Per riassumere, abbiamo discusso i seguenti argomenti:

  • Le fasi del ciclo di vita di MLOps.
  • Gli strumenti MLOps open-source popolari che possono essere implementati nella tua infrastruttura di scelta.
  • Le migliori pratiche per l’implementazione di MLOps.
  • I casi d’uso di MLOps in diversi settori e i preziosi insegnamenti appresi da MLOps.
  • Tendenze future e sfide, come il calcolo edge, l’intelligenza artificiale esplicabile e responsabile e i processi di collaborazione con gli esseri umani.

Poiché il panorama di MLOps continua a evolversi, le organizzazioni e gli operatori devono rimanere aggiornati sulle pratiche, gli strumenti e le ricerche più recenti. Sottolineare l’apprendimento continuo e l’adattamento consentirà alle aziende di restare al passo con i tempi, perfezionare le proprie strategie di MLOps e affrontare in modo efficace le tendenze e le sfide emergenti.

La natura dinamica dell’apprendimento automatico e il rapido sviluppo della tecnologia significano che le organizzazioni devono essere pronte a iterare ed evolvere con le proprie soluzioni di MLOps. Questo implica l’adozione di nuove tecniche e strumenti, la promozione di una cultura di apprendimento collaborativo all’interno del team, la condivisione di conoscenze e la ricerca di spunti dalla più ampia comunità di MLOps.

Le organizzazioni che abbracciano le migliori pratiche di MLOps, mantengono un forte focus sulla sicurezza dei dati e sull’IA etica e rimangono agili in risposta alle tendenze emergenti saranno in una posizione migliore per massimizzare il valore dei propri investimenti in apprendimento automatico. Mentre le aziende di tutti i settori sfruttano l’apprendimento automatico, MLOps sarà sempre più importante per garantire il successo, la responsabilità e la sostenibilità delle soluzioni basate sull’IA. Adottando una strategia solida e all’avanguardia di MLOps, le organizzazioni possono sbloccare il vero potenziale dell’apprendimento automatico e guidare un cambiamento trasformativo nei rispettivi settori.     Honson Tran è impegnato per il miglioramento della tecnologia per l’umanità. È una persona estremamente curiosa che ama tutto ciò che riguarda la tecnologia. Dallo sviluppo front-end all’intelligenza artificiale e alla guida autonoma, amo tutto ciò. L’obiettivo principale per lui, alla fine della giornata, è imparare il più possibile nella speranza di partecipare a livello globale alle discussioni su dove l’intelligenza artificiale ci sta portando. Ha più di 10 anni di esperienza in campo informatico, 5 anni di esperienza nella programmazione e una costante forza energetica per suggerire e implementare nuove idee. È per sempre sposato con il suo lavoro. Non gli importa di essere l’uomo più ricco del cimitero. Ciò che conta per lui è andare a letto la sera sapendo di aver contribuito ogni giorno qualcosa di nuovo alla tecnologia.

  Originale. Ripubblicato con il permesso dell’autore.