Imballaggio del modello ML [La guida definitiva]

'Imballaggio del modello ML' - The Ultimate Guide to Packaging ML Model

Hai mai trascorso settimane o mesi a costruire un modello di apprendimento automatico, solo per scoprire in seguito che il suo rilascio in un ambiente di produzione è complicato e richiede tempo? O hai faticato a gestire più versioni di un modello e tenere traccia di tutte le dipendenze e le configurazioni necessarie per il rilascio? Se stai annuendo con la testa in segno di accordo, non sei solo. L’impacchettamento del modello di apprendimento automatico è cruciale per il ciclo di sviluppo dell’apprendimento automatico. Fare le cose nel modo giusto può fare la differenza tra un rilascio di successo e un progetto che potrebbe non vedere mai la luce del giorno.

In questa guida completa, esploreremo i concetti chiave, le sfide e le migliori pratiche per l’impacchettamento del modello di apprendimento automatico, inclusi i diversi tipi di formati di impacchettamento, le tecniche e i framework. Quindi, immergiamoci e scopriamo tutto ciò che devi sapere sull’impacchettamento del modello nell’apprendimento automatico.

Cos’è l’impacchettamento del modello nell’apprendimento automatico?

Cos’è l’impacchettamento del modello nell’apprendimento automatico? | Fonte

L’impacchettamento del modello è un processo che prevede l’impacchettamento di artefatti del modello, dipendenze, file di configurazione e metadati in un unico formato per una distribuzione, installazione e riutilizzo senza sforzo. L’obiettivo finale è semplificare il processo di rilascio di un modello, rendendo il passaggio alla produzione senza soluzione di continuità.

Perché è importante l’impacchettamento del modello nell’apprendimento automatico?

I modelli di apprendimento automatico vengono costruiti e addestrati in un ambiente di sviluppo, ma vengono rilasciati e utilizzati in un ambiente di produzione, che spesso ha requisiti e vincoli diversi. L’impacchettamento del modello garantisce che un modello di apprendimento automatico possa essere facilmente distribuito e mantenuto in un ambiente di produzione.

Un corretto impacchettamento del modello garantisce che un modello di apprendimento automatico sia:

  1. Facile da installare: Un modello ben impacchettato dovrebbe essere semplice da installare, riducendo il tempo e lo sforzo necessario per il rilascio.
  2. Riproducibile: L’impacchettamento del modello garantisce che il modello possa essere facilmente riprodotto in diversi ambienti, fornendo risultati consistenti.
  3. Versionato: Tenere traccia di più versioni del modello può essere difficile, ma l’impacchettamento del modello facilita la versione dei modelli, la tracciabilità delle modifiche e il ripristino alle versioni precedenti se necessario.
  4. Documentato: Un buon impacchettamento del modello include una chiara documentazione del codice che aiuta gli altri a capire come utilizzare e modificare il modello, se necessario.

Sfide nella creazione di un pacchetto del modello

Sebbene l’impacchettamento del modello possa semplificare il rilascio di modelli di apprendimento automatico in produzione, presenta anche sfide uniche, come le seguenti.

Complessità del modello

Una delle sfide più grandi nell’impacchettamento del modello è la complessità del modello stesso. Man mano che i modelli di apprendimento automatico diventano più sofisticati, diventa più difficile impacchettarli. Questo può essere particolarmente difficile quando si tratta di modelli complessi con molteplici strati o architetture complesse. 

  • Nell’impacchettare un modello di apprendimento automatico, è essenziale considerare i vari componenti del modello, come i pesi, i file di configurazione, le dipendenze e altri artefatti. Con modelli complessi, ciò può essere un compito arduo, poiché potrebbero esserci molti di questi componenti da impacchettare e gestire. 
  • Un’altra sfida è che la complessità del modello può rendere più difficile il rilascio e l’esecuzione in un ambiente di produzione. Ad esempio, un modello complesso può richiedere una grande quantità di risorse computazionali per l’esecuzione, rendendo difficile il rilascio su un server più piccolo o in un ambiente cloud. 
  • Inoltre, la complessità del modello può rendere più difficile il debug e la risoluzione dei problemi che possono sorgere durante il rilascio o l’utilizzo.

Diversità degli ambienti

I modelli di apprendimento automatico possono dover essere distribuiti in vari ambienti, come piattaforme basate su cloud, dispositivi mobili o dispositivi edge, ognuno con requisiti e vincoli unici. Ad esempio, un modello progettato per l’uso su un dispositivo mobile potrebbe dover essere ottimizzato per le prestazioni e l’uso della memoria, mentre un modello distribuito su una piattaforma basata su cloud dispone di risorse computazionali aggiuntive. Questa diversità di ambienti rappresenta una sfida in termini di flessibilità e portabilità, poiché i modelli devono essere impacchettati in modo da consentirne un facile rilascio e utilizzo in vari ambienti. 

È essenziale considerare le esigenze specifiche di ciascun ambiente durante l’impacchettamento del modello, poiché non farlo potrebbe comportare prestazioni subottimali o addirittura un completo fallimento. Pertanto, pianificare e affrontare queste sfide in modo tempestivo nel processo di impacchettamento del modello è fondamentale per garantire un rilascio e un funzionamento di successo dei modelli di apprendimento automatico in vari ambienti.

Collaborazione tra team

I modelli di apprendimento automatico risultano da sforzi collaborativi tra team con diverse competenze ed esperienze. Questi team possono includere, ma non si limitano a, data scientist, sviluppatori software, ingegneri di apprendimento automatico e ingegneri DevOps. Tuttavia, questo processo collaborativo può spesso presentare sfide riguardo all’impacchettamento del modello.

Ogni team può utilizzare strumenti, linguaggi di programmazione e procedure diversi, rendendo difficile impacchettare il modello in modo coerente in tutti i gruppi. Inoltre, la mancata comunicazione tra i team può portare a errori, incongruenze e ritardi nel processo di impacchettamento, aggravando ulteriormente il problema.

Gestione delle dipendenze

Per funzionare correttamente, i modelli di apprendimento automatico spesso si basano su varie librerie esterne, framework e strumenti. Assicurarsi che tutte le dipendenze necessarie siano installate e funzionino correttamente può essere difficile, specialmente quando si lavora con modelli grandi e complessi. Queste dipendenze possono essere una fonte di problemi di compatibilità ed è essenziale assicurarsi che tutte le dipendenze siano correttamente gestite durante l’impacchettamento del modello.

  • Uno dei problemi critici della gestione delle dipendenze è la compatibilità delle versioni. Diverse versioni di librerie e framework possono avere diverse dipendenze o potrebbero non essere compatibili, il che può causare errori di runtime o comportamenti imprevisti. Pertanto, è essenziale gestire attentamente le versioni di tutte le dipendenze per garantire che il modello funzioni come previsto nell’ambiente di distribuzione.
  • Un’altra sfida della gestione delle dipendenze è l’installazione e la configurazione corrette di tutte le dipendenze, e questo può essere un processo lungo e soggetto a errori, specialmente se molte dipendenze hanno configurazioni complesse.

Best practice per l’impacchettamento del modello di apprendimento automatico

Ecco come puoi impacchettare un modello in modo efficiente.

Gestire la complessità del modello

Semplifica l’architettura del modello

Un approccio per gestire la complessità del modello è semplificare l’architettura del modello. Ciò può comportare la riduzione del numero di strati o l’utilizzo di funzioni di attivazione più semplici. Un’architettura più semplice può rendere più facile impacchettare il modello e ridurre le risorse computazionali necessarie per eseguire il modello.

Utilizza l’apprendimento di trasferimento

L’apprendimento di trasferimento è una tecnica in cui un modello pre-addestrato viene utilizzato come punto di partenza per un nuovo modello. Utilizzando un modello pre-addestrato, è possibile ridurre la complessità del nuovo modello e renderlo più facile da impacchettare e gestire. Inoltre, l’apprendimento di trasferimento può ridurre i dati di addestramento richiesti per il nuovo modello, il che può essere vantaggioso in situazioni in cui i dati di addestramento sono scarsi.

Modularizza il modello

Un altro approccio per gestire la complessità del modello è la modularizzazione. Questo comporta la suddivisione del modello in componenti più piccoli e gestibili. Ad esempio, la modularizzazione di un modello di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per l’analisi del sentiment può includere la separazione del livello di incorporamento delle parole e del livello RNN in moduli separati, che possono essere impacchettati e riutilizzati in altri modelli NLP per gestire il codice e ridurre la duplicazione e le risorse computazionali necessarie per eseguire il modello. La modularizzazione del modello rende più facile sperimentare con diversi componenti del modello, come la sostituzione di diversi moduli di incorporamento delle parole o RNN per vedere come influiscono sulle prestazioni del modello.

Gestire gli ambienti del modello

Utilizza ONNX

ONNX (Open Neural Network Exchange) | Fonte

ONNX (Open Neural Network Exchange), un formato open-source per rappresentare modelli di deep learning, è stato sviluppato da Microsoft e ora è gestito dalla Linux Foundation. Affronta la sfida dell’impacchettamento del modello fornendo un formato standardizzato che consente il facile trasferimento di modelli di apprendimento automatico tra diversi framework di deep learning.

Poiché vari framework di deep learning utilizzano formati diversi per rappresentare i loro modelli, utilizzare modelli addestrati in un framework con un altro può essere difficile. ONNX risolve questo problema fornendo un formato standard che può essere utilizzato da più framework di deep learning, tra cui TensorFlow, PyTorch e Caffe2.

Con ONNX, i modelli possono essere addestrati in un framework e quindi facilmente esportati in altri framework per l’inferenza, rendendo conveniente per gli sviluppatori sperimentare con diversi framework e strumenti di deep learning senza dover riscrivere i loro modelli ogni volta che cambiano framework. Può eseguire modelli su varie piattaforme hardware, tra cui CPU, GPU e FPGAs, semplificando il deploy dei modelli su diversi dispositivi.

Utilizza TensorFlow Serving

TensorFlow Serving è uno dei framework per il deploy di modelli TensorFlow addestrati in produzione e aiuta ad affrontare le sfide dell’impacchettamento del modello fornendo un modo standardizzato per servire i modelli in produzione. Con TensorFlow Serving, gli sviluppatori possono servire in modo efficiente i loro modelli addestrati su qualsiasi piattaforma (come piattaforme basate su cloud e on-premise) e su larga scala (poiché è progettato per gestire un gran numero di richieste contemporaneamente).

TensorFlow fornisce un’API standardizzata per il servizio di modelli TensorFlow ottimizzati per ambienti di produzione. Fornisce anche funzionalità come la versioning dei modelli, il bilanciamento del carico e il monitoraggio, semplificando la gestione dei modelli in produzione.

Affrontare la collaborazione

È importante stabilire canali di comunicazione chiari, standardizzare gli strumenti e le procedure, collaborare in modo tempestivo e frequente, documentare tutto e adottare metodologie di sviluppo agili. Una comunicazione chiara aiuta a prevenire fraintendimenti, ritardi ed errori, mentre la standardizzazione degli strumenti e delle procedure garantisce coerenza tra tutti i team.

La collaborazione dovrebbe iniziare presto nel processo di confezionamento del modello e tutti i team dovrebbero essere coinvolti nella progettazione e nello sviluppo del progetto. La documentazione è fondamentale per garantire che tutti i team possano accedere alle stesse informazioni e collaborare in modo efficace. Seguendo queste migliori pratiche, i team con diversi set di competenze ed esperienze possono creare un modello di machine learning ben confezionato che soddisfi gli obiettivi e i requisiti del progetto.

Utilizzare neptune.ai

Per migliorare la collaborazione e affrontare le sfide del confezionamento del modello, neptune.ai offre la gestione dei ruoli degli utenti e un archivio centrale dei metadati. La piattaforma può assegnare ruoli specifici ai membri del team coinvolti nel processo di confezionamento e concedere loro accesso agli aspetti rilevanti come la preparazione dei dati, l’addestramento, la distribuzione e il monitoraggio.

Ruoli in uno spazio di lavoro | Fonte

L’archivio centrale dei metadati di Neptune può aiutare a tenere traccia del processo di confezionamento e fornire informazioni come i dati di addestramento, gli iperparametri, le prestazioni del modello e le dipendenze. Sfruttare queste funzionalità garantisce l’accesso alle informazioni e semplifica il processo di confezionamento.

Collaborazione in Neptune | Fonte

Affrontare la gestione delle dipendenze

Confezionare le dipendenze separatamente

Quando si confeziona un modello di machine learning, è importante considerare le dipendenze necessarie per eseguire il modello. Le dipendenze possono includere librerie, framework e altri artefatti. Per semplificare la gestione delle dipendenze, è possibile confezionarle separatamente dal modello. Questo può facilitare l’installazione e l’esecuzione del modello in diversi ambienti.

Gli esperti di machine learning spesso utilizzano ambienti virtuali, creando un ambiente separato con versioni specifiche delle dipendenze per ogni progetto. Alcuni framework di machine learning, come Conda e TensorFlow Addons, offrono strumenti integrati per la gestione delle dipendenze. Per affrontare le sfide della gestione delle dipendenze, è fondamentale comprendere chiaramente le dipendenze richieste per il modello e documentarle in modo approfondito. È anche importante testare il modello in diversi ambienti per garantire una corretta gestione di tutte le dipendenze e il corretto funzionamento del modello.

Utilizzare la containerizzazione

La containerizzazione è una tecnica in cui un’applicazione e tutte le sue dipendenze vengono confezionate insieme in un’unità portatile e riproducibile nota come container. Questo approccio può facilitare il confezionamento e la gestione di un modello di machine learning e garantire che funzioni in modo coerente in diversi ambienti senza problemi di compatibilità. Inoltre, la containerizzazione può semplificare la distribuzione del modello in un ambiente cloud. Ne parleremo in dettaglio nella prossima sezione.

La containerizzazione in soccorso!

Tecnologie di containerizzazione come Docker e Kubernetes hanno rivoluzionato il modo in cui sviluppatori e organizzazioni confezionano, distribuiscono e gestiscono le applicazioni. Queste tecnologie sono diventate sempre più popolari negli ultimi anni perché forniscono un modo conveniente per confezionare e distribuire applicazioni senza preoccuparsi delle dipendenze e dell’infrastruttura. La popolarità delle tecnologie di containerizzazione si è estesa anche al campo del machine learning (ML), dove gli sviluppatori possono utilizzarle per confezionare e distribuire modelli di ML.

Quali sono i vantaggi dell’utilizzo della containerizzazione?

Esistono diversi vantaggi nell’utilizzo delle tecnologie di containerizzazione come Docker e Kubernetes per confezionare modelli di ML. Alcuni di questi vantaggi includono:

  1. Portabilità: I modelli di ML confezionati utilizzando Docker o Kubernetes possono essere facilmente spostati tra diversi ambienti, come sviluppo, test e produzione. Ciò consente agli sviluppatori di testare i loro modelli in diversi ambienti e assicurarsi che funzionino correttamente prima della distribuzione.
  2. Scalabilità: Docker e Kubernetes forniscono una piattaforma scalabile per la distribuzione di modelli di ML. Gli sviluppatori possono distribuire i loro modelli su un cluster di server e utilizzare Kubernetes per gestire le risorse necessarie per l’addestramento e l’inferenza.
  3. Coerenza: Le tecnologie di containerizzazione garantiscono che i modelli di ML funzionino in modo coerente in diversi ambienti, eliminando la necessità di preoccuparsi delle dipendenze e dell’infrastruttura.
  4. Riproducibilità: Docker e Kubernetes consentono agli sviluppatori di confezionare tutte le dipendenze richieste per i loro modelli di ML, facilitando la riproduzione dell’ambiente utilizzato per l’addestramento e l’inferenza.
  5. Sicurezza: I container forniscono un ambiente sicuro per l’esecuzione di modelli di ML, impedendo l’accesso a dati sensibili e riducendo al minimo il rischio di attacchi.

Docker

Docker è una tecnologia di containerizzazione che consente agli sviluppatori di confezionare applicazioni e le relative dipendenze in un singolo contenitore. Ogni contenitore è isolato dagli altri contenitori e fornisce un ambiente coerente per l’esecuzione dell’applicazione. Docker utilizza un’architettura client-server, in cui il client Docker comunica con il demone Docker per creare, eseguire e gestire i contenitori. Un Dockerfile viene utilizzato per definire la configurazione del contenitore, inclusa l’immagine di base, le dipendenze e i comandi per eseguire l’applicazione.

Architettura di Docker | Fonte

Confezionamento di modelli di ML usando Docker

Per confezionare un modello di ML usando Docker, seguire questi passaggi:

  1. Crea un Dockerfile: Definisci la configurazione del contenitore in un Dockerfile. Il Dockerfile dovrebbe includere l’immagine di base, le dipendenze e i comandi per eseguire il modello di ML.
  2. Genera l’immagine Docker: Utilizza il Dockerfile per generare un’immagine Docker. L’immagine Docker contiene il modello di ML e tutte le sue dipendenze.
  3. Carica l’immagine Docker in un registro: Carica l’immagine Docker in un registro Docker, come Docker Hub o Amazon ECR. Il registro fornisce una posizione centralizzata per archiviare e condividere le immagini Docker.
  4. Scarica l’immagine Docker dal registro: Scarica l’immagine Docker dal registro in qualsiasi ambiente in cui il modello di ML deve essere distribuito, come un ambiente di sviluppo, di test o di produzione.
  5. Esegui il contenitore Docker: Utilizza l’immagine Docker per eseguire un contenitore Docker. Il contenitore fornisce un ambiente coerente per l’esecuzione del modello di ML, inclusa tutte le sue dipendenze.

Kubernetes

Kubernetes è una piattaforma di orchestrazione dei contenitori che fornisce un modo scalabile e automatizzato per distribuire e gestire i contenitori. Kubernetes utilizza un’architettura master-slave, in cui il nodo master gestisce lo stato del cluster e i nodi worker eseguono i contenitori. Kubernetes utilizza un file YAML chiamato manifesto per definire lo stato desiderato del cluster, inclusi il numero di repliche, le risorse e i servizi.

Componenti di Kubernetes | Fonte

Confezionamento di modelli di ML usando Kubernetes

Per confezionare un modello di ML usando Kubernetes, seguire questi passaggi:

  1. Crea un Dockerfile: Definisci la configurazione del contenitore in un Dockerfile, come descritto nella sezione precedente.
  2. Genera l’immagine Docker: Utilizza il Dockerfile per generare un’immagine Docker, come descritto nella sezione precedente.
  3. Carica l’immagine Docker in un registro: Carica l’immagine Docker in un registro Docker, come descritto nella sezione precedente.
  4. Crea un manifesto Kubernetes: Definisci lo stato desiderato del cluster Kubernetes in un file YAML chiamato manifesto. Il manifesto dovrebbe includere l’immagine Docker, il numero di repliche, le risorse e i servizi.
  5. Applica il manifesto: Utilizza lo strumento a riga di comando kubectl per applicare il manifesto al cluster Kubernetes. Kubernetes creerà e gestirà automaticamente i contenitori che eseguono il modello di ML.

Conclusione

In sintesi, il confezionamento dei modelli di apprendimento automatico è una fase cruciale del flusso di lavoro dell’apprendimento automatico che comporta la preparazione e la distribuzione dei modelli in vari ambienti di produzione. Per confezionare un modello in modo efficace, è importante considerare diversi punti chiave, come la complessità del modello, la diversità dell’ambiente, la gestione delle dipendenze e la collaborazione tra team. La standardizzazione degli strumenti e delle procedure, la documentazione di tutto e l’adozione di metodologie di sviluppo agili possono anche contribuire a superare le sfide poste dalla collaborazione tra team.

Tuttavia, poiché la tecnologia continua a evolversi, devono essere presi in considerazione anche futuri aspetti relativi al confezionamento dei modelli di ML, come quelli seguenti.

  • Privacy e sicurezza: Man mano che vengono utilizzati dati sensibili nello sviluppo dei modelli di ML, la necessità di considerazioni sulla privacy e la sicurezza nel confezionamento dei modelli di ML sta diventando sempre più importante. Per garantire che i dati sensibili non vengano esposti, dovrebbero essere prese in considerazione la crittografia e altre misure di sicurezza durante il confezionamento dei modelli di ML. Inoltre, lo sviluppo di tecniche di ML che preservano la privacy, come la privacy differenziale e l’apprendimento federato, potrebbe avere un impatto anche su come i modelli vengono confezionati in futuro.
  • Efficienza: L’efficienza nel confezionamento dei modelli si riferisce alla capacità di confezionare i modelli in modo leggero e ottimizzato, per ridurre le dimensioni del modello e aumentare la velocità di distribuzione. I futuri sviluppi negli algoritmi di compressione e delle tecniche di ottimizzazione del modello avranno un impatto significativo su come i modelli verranno confezionati in futuro.

Risorse per Approfondire:

  • Comunità MLOps: La comunità MLOps è un gruppo di professionisti e praticanti focalizzato sull’operazionalizzazione dei modelli di apprendimento automatico. La comunità fornisce risorse ed eventi per imparare le ultime tendenze e le migliori pratiche nel packaging dei modelli di apprendimento automatico e in molte altre aree.

Con l’aumentare della popolarità dei modelli di apprendimento automatico (ML), cresce anche la necessità di soluzioni di packaging efficienti e scalabili. Questo articolo è stato un tentativo di aiutarti a navigare in questo campo senza perdere di vista l’obiettivo finale, ovvero un deployment di modelli di successo e senza intoppi. Spero che questo tentativo sia stato davvero un successo.

Oltre a quanto discusso qui, rimanere aggiornati sulle ultime tendenze nel packaging dei modelli di apprendimento automatico attraverso la partecipazione a forum e comunità come la comunità MLOps può aiutarti ancora di più. Grazie per la lettura e continua ad imparare!

Riferimenti

  • Géron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concetti, Strumenti e Tecniche per Costruire Sistemi Intelligenti. O’Reilly Media, Inc.
  • Brownlee, J. (2021). Come Salvare e Riutilizzare i Tuoi Modelli di Apprendimento Automatico con Python Machine Learning Mastery.
  • Salva e Carica Modelli di Apprendimento Automatico in Python con scikit-learn
  • ML Spiegato – Aggregate Intellect – AI.SCIENCE
  • Panoramica sul Packaging dei Modelli (Anteprima del Workshop NLP + MLOps)