MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων σε Machine Learning projects

MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων

Οσο τα Machine Learning projects μένουν σε notebooks, μια χαρά βολεύεσαι με λίγα print και μερικά αρχεία pickle. Οταν όμως αρχίζεις να τρέχεις δεκάδες πειράματα, να αλλάζεις hyperparameters και να θέλεις σοβαρό deployment, το χάος έρχεται γρήγορα. Εκεί μπαίνει στο παιχνίδι το MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων.

Για έναν προγραμματιστή ή data scientist που δουλεύει σε Python, το MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων είναι ο τρόπος να οργανώσει runs, metrics, artifacts και μοντέλα με τρόπο κοντά στη λογική του software engineering.

Τι είναι το MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων

Σε υψηλό επίπεδο, το MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων είναι ένα open source πλαίσιο που καλύπτει τέσσερις βασικές ανάγκες

• Tracking καταγραφή πειραμάτων, παραμέτρων, metrics και artifacts
• Projects τυποποίηση του κώδικα ενός ML project με αναπαραγώγιμο τρόπο
• Models τυποποιημένη αναπαράσταση μοντέλων έτοιμων για deployment
• Model Registry κεντρικό σημείο για versions, stages και lifecycle μοντέλων

Δεν χρειάζεται να χρησιμοποιήσεις και τα τέσσερα κομμάτια από την πρώτη μέρα, αλλά είναι χρήσιμο να ξέρεις ότι υπάρχουν.

Γιατί να σε νοιάζει το MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων

Αν έχεις πιάσει τον εαυτό σου να αναρωτιέται

• με ποιο seed και ποιες παραμέτρους έτρεξα εκείνο το καλό μοντέλο
• ποιο αρχείο pickle αντιστοιχεί σε ποιο run
• γιατί το μοντέλο στο production δεν αποδίδει όπως στο notebook

τότε το MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων είναι ακριβώς αυτό που λείπει. Σου δίνει

• κεντρικό πίνακα για όλα τα runs με params και metrics
• δυνατότητα να αποθηκεύεις artifacts όπως plots, config files, exported models
• εύκολο comparison μεταξύ runs
• τυποποιημένο τρόπο αποθήκευσης και φόρτωσης μοντέλων σε διάφορες γλώσσες

MLflow Tracking στο MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων

Το tracking είναι συνήθως το πρώτο κομμάτι που υιοθετεί μια ομάδα.

Βασικές έννοιες

• run κάθε εκτέλεση training ή experiment
• parameters τιμές υπερπαραμέτρων, επιλογές μοντέλων, flags
• metrics μετρικές όπως accuracy, loss, AUC, F1
• artifacts αρχεία που σχετίζονται με το run, όπως plots, reports, snapshots δεδομένων

Ο κώδικας για να συνδέσεις ένα υπάρχον script με MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων είναι συνήθως ελάχιστος. Καλείς start run, log params, log metrics, log artifacts και το εργαλείο αναλαμβάνει τα υπόλοιπα.

Πλεονεκτήματα

• δεν χρειάζεται να θυμάσαι σε ποιο notebook έκανες τι
• μπορείς να συγκρίνεις runs σε web UI
• όλη η ομάδα βλέπει τα ίδια στοιχεία χωρίς να ψάχνει σε προσωπικά αρχεία

MLflow Projects

Το κομμάτι projects στο MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων σε βοηθά να ορίσεις πώς εκτελείται το project σου.

Χρησιμοποιεί ένα απλό αρχείο config όπου περιγράφεις

• ποιο είναι το entry point script
• τι dependencies χρειάζεται το project
• τι παραμέτρους μπορείς να περάσεις στο run

Ετσι μπορείς να τρέξεις το ίδιο project σε διαφορετικά περιβάλλοντα ή μηχανήματα, γνωρίζοντας ότι οι βασικές εξαρτήσεις και οι τρόποι εκτέλεσης είναι σταθεροί.

MLflow Models και Model Registry

Ενα κρίσιμο κομμάτι στο MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων είναι η τυποποίηση των μοντέλων.

MLflow Models

• αναπαριστούν ένα μοντέλο μαζί με τα artifacts και το απαραίτητο metadata
• υποστηρίζουν πολλαπλά flavors πχ scikit learn, PyTorch, TensorFlow
• επιτρέπουν φόρτωση του ίδιου μοντέλου σε διαφορετικές γλώσσες ή περιβάλλοντα

Model Registry

• λειτουργεί σαν κεντρικό repository μοντέλων μιας ομάδας
• υποστηρίζει versions, stages όπως Staging, Production, Archived
• επιτρέπει σχόλια, tags και ιστορικό για κάθε version

Με αυτόν τον τρόπο, το MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων βοηθά να ξέρεις ποιο μοντέλο είναι αυτή τη στιγμή σε production και με τι ιστορικό.

Ενσωμάτωση MLflow με Python και ML frameworks

Το MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων έχει έτοιμα integration hooks για

• scikit learn
• TensorFlow και Keras
• PyTorch
• XGBoost, LightGBM, CatBoost
• γενικό PyFunc flavor για custom μοντέλα

Αυτό σημαίνει ότι μπορείς με λίγες γραμμές να log γάρεις μοντέλα και να τα επαναφορτώνεις χωρίς να γράφεις custom serialization κώδικα.

MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων σε ομάδες

Σε περιβάλλον ομάδας, το MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων λειτουργεί σαν κοινός πίνακας ελέγχου.

Οφέλη

• όλοι βλέπουν ποια experiments τρέχουν και ποια δουλεύουν καλύτερα
• μειώνονται τα διπλά πειράματα πάνω στα ίδια setups
• οι αποφάσεις για επιλογή μοντέλου βασίζονται σε κοινά δεδομένα
• είναι πιο εύκολο να κάνεις review ενός experiment πριν πάει σε production

Μπορείς να το στήσεις είτε ως τοπικό server, είτε ως hosted λύση σε cloud ή σε container μέσα στην υποδομή σου.

Θέματα υποδομής και MLOps

Το MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων συνδέεται συχνά με

• Docker για τυποποίηση περιβάλλοντος training και serving
• CI CD pipelines που τρέχουν tests και training scripts
• orchestration εργαλεία όπως Airflow ή Kubeflow για pipelines
• αποθήκες όπως S3, MinIO ή Azure Blob για artifacts

Πώς να ξεκινήσεις με MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων

Αν θέλεις να βάλεις τάξη στα ML projects σου χωρίς να στήσεις όλο το MLOps οικοσύστημα από την πρώτη μέρα, μια ρεαλιστική πορεία είναι

• εγκατάστησε MLflow τοπικά και χρησιμοποίησε το default file based backend για αρχή
• σύνδεσε ένα απλό training script με MLflow tracking για params και metrics
• χρησιμοποίησε το web UI για να συγκρίνεις runs και να δεις αν σε βοηθά στην καθημερινότητα
• πρόσθεσε logging για artifacts όπως plots και exported models
• δοκίμασε MLflow Models για να αποθηκεύσεις ένα scikit learn ή PyTorch μοντέλο και να το φορτώσεις σε ξεχωριστό script inference
• όταν δεις ότι η ομάδα το χρησιμοποιεί σταθερά, σκέψου κεντρικό MLflow server με database backend και artifact store

Με αυτό τον τρόπο, το MLflow για MLOps και παρακολούθηση πειραμάτων γίνεται σταδιακά η ραχοκοκαλιά της οργάνωσης των ML πειραμάτων σου.