Как выглядит эффективная среда для экспериментов в машинном обучении?
Практики MLOps направлены на повышение скорости разработки продуктов машинного обучения, однако серьезные узкие места возникают, когда среда для экспериментов и другие инфраструктурные элементы интегрированы плохо.
Давайте разберем ключевые свойства, которыми должна обладать эффективная среда для экспериментов. Как инженер MLOps, вы должны предоставлять их пользователям, а как Data Scientist – понимать, что именно вам необходимо.
🔸 Доступ к сырым данным
Хотя обработка сырых данных – зона ответственности Data Engineering, Data Scientist'ам важно иметь возможность исследовать и анализировать их, чтобы решать, какие данные необходимо продвигать по Data Value Chain (цепочке ценности данных).
🔸 Доступ к подготовленным (curated) данным
Подготовленные данные могут находиться в Data Warehouse, но при этом не быть доступны через Feature Store. Такие данные не должны использоваться для обучения моделей в продакшн-среде. Data Scientist'ы должны иметь возможность исследовать подготовленные данные и решать, что стоит продвигать дальше.
🔸 Источник данных для обучения моделей
Данные для обучения моделей должны поступать из Feature Store, если ML-тренировочный конвейер готов к переходу в продакшн.
🔸 Гибкость в развертывании вычислительных кластеров
Data Scientist'ы должны легко запускать различные типы вычислительных кластеров (Spark, Dask или другие технологии) для эффективного исследования сырых и подготовленных данных.
🔸 Возможность запуска продакшн-подобного ML-конвейера из ноутбука
Data Scientist'ы должны иметь возможность ад-хок развернуть тренировочный ML-конвейер в среде разработки прямо из Jupyter Notebook. Это значительно ускоряет итерации экспериментов.
🔸 Автоматизированное тестирование и продвижение кода
Должен быть автоматизированный процесс тестирования и деплоя в следующую среду при создании Pull Request в определенные ветки. Например, PR из
🔸 Интеграция с Git
Ноутбуки и другой код, связанный с CI/CD, должны быть частью Git-репозитория. Важно четко определить, где должен храниться тот или иной тип кода. Хорошая практика – использование шаблонов репозиториев с понятной документацией.
🔸 Система отслеживания экспериментов и моделей
Она должна быть доступна как для локальных, так и для удаленных ML-конвейеров.
🔸 Соответствие окружения ноутбуков и продакшн-среды
Ноутбуки должны запускаться в том же окружении, что и продакшн-код, чтобы избежать проблем с несовместимыми зависимостями. Это можно реализовать с помощью контейнеризации
👉 @DataSciencegx
Практики MLOps направлены на повышение скорости разработки продуктов машинного обучения, однако серьезные узкие места возникают, когда среда для экспериментов и другие инфраструктурные элементы интегрированы плохо.
Давайте разберем ключевые свойства, которыми должна обладать эффективная среда для экспериментов. Как инженер MLOps, вы должны предоставлять их пользователям, а как Data Scientist – понимать, что именно вам необходимо.
Хотя обработка сырых данных – зона ответственности Data Engineering, Data Scientist'ам важно иметь возможность исследовать и анализировать их, чтобы решать, какие данные необходимо продвигать по Data Value Chain (цепочке ценности данных).
Подготовленные данные могут находиться в Data Warehouse, но при этом не быть доступны через Feature Store. Такие данные не должны использоваться для обучения моделей в продакшн-среде. Data Scientist'ы должны иметь возможность исследовать подготовленные данные и решать, что стоит продвигать дальше.
Данные для обучения моделей должны поступать из Feature Store, если ML-тренировочный конвейер готов к переходу в продакшн.
Data Scientist'ы должны легко запускать различные типы вычислительных кластеров (Spark, Dask или другие технологии) для эффективного исследования сырых и подготовленных данных.
Data Scientist'ы должны иметь возможность ад-хок развернуть тренировочный ML-конвейер в среде разработки прямо из Jupyter Notebook. Это значительно ускоряет итерации экспериментов.
Должен быть автоматизированный процесс тестирования и деплоя в следующую среду при создании Pull Request в определенные ветки. Например, PR из
feature/* в release/* может запускать CI/CD, который протестирует и развернет ML-конвейер в pre-prod.Ноутбуки и другой код, связанный с CI/CD, должны быть частью Git-репозитория. Важно четко определить, где должен храниться тот или иной тип кода. Хорошая практика – использование шаблонов репозиториев с понятной документацией.
Она должна быть доступна как для локальных, так и для удаленных ML-конвейеров.
Ноутбуки должны запускаться в том же окружении, что и продакшн-код, чтобы избежать проблем с несовместимыми зависимостями. Это можно реализовать с помощью контейнеризации