MLflow

MLflow ist eine Open-Source-Plattform, die den ML-Lebenszyklus optimiert und Werkzeuge für Experiment-Tracking, Code-Paketierung, Modellmanagement und Zusammenarbeit bietet. Die Komponenten verbessern die Reproduzierbarkeit, Bereitstellung und Kontrolle des Lebenszyklus in verschiedenen Umgebungen.

MLflow ist eine Open-Source-Plattform, die entwickelt wurde, um den Lebenszyklus des maschinellen Lernens (ML) zu optimieren und zu verwalten und die Komplexität bei der Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen zu adressieren. Sie stellt eine Suite von Werkzeugen bereit, die es Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren ermöglichen, Experimente zu verfolgen, Code zu paketieren, Modelle zu verwalten und effizienter zusammenzuarbeiten. MLflow ist bibliotheksunabhängig und somit mit einer Vielzahl von Machine-Learning-Frameworks und -Bibliotheken kompatibel.

Kernkomponenten von MLflow

MLflow ist um vier primäre Komponenten aufgebaut, die jeweils einen bestimmten Zweck im Machine-Learning-Workflow erfüllen:

1. MLflow Tracking

Was es ist
MLflow Tracking ist eine Komponente, die eine API und eine Benutzeroberfläche zum Protokollieren von Machine-Learning-Experimenten bereitstellt. Sie erfasst und fragt Parameter, Codeversionen, Metriken und Ausgabedateien (Artefakte) ab.

Anwendungsfall
Ein Datenwissenschaftler kann MLflow Tracking nutzen, um verschiedene Hyperparameter in Experimenten zu protokollieren und deren Auswirkungen auf die Modellleistung zu vergleichen. Beispielsweise können beim Training eines neuronalen Netzes unterschiedliche Lernraten und Batch-Größen protokolliert und analysiert werden, um die beste Konfiguration zu ermitteln.

Beispiel
Protokollieren von Parametern wie Lernrate, Batch-Größe und Metriken wie Genauigkeit und Verlust während des Modelltrainings. Diese Informationen helfen, verschiedene Läufe zu visualisieren und zu vergleichen, um die effektivsten Hyperparameter-Einstellungen zu identifizieren.

2. MLflow Projects

Was es ist
MLflow Projects stellt ein Standardformat für die Paketierung und Weitergabe von Machine-Learning-Code bereit. Es stellt sicher, dass Experimente reproduzierbar und portierbar sind, indem Projektabhängigkeiten und Ausführungsumgebungen definiert werden.

Anwendungsfall
Bei der Zusammenarbeit an einem Projekt über verschiedene Teams hinweg oder bei der Bereitstellung von Modellen in unterschiedlichen Umgebungen sorgt MLflow Projects dafür, dass der Code überall konsistent ausgeführt wird.

Beispiel
Ein Projektverzeichnis mit einer MLproject-Datei, die beschreibt, wie der Code ausgeführt wird, welche Abhängigkeiten bestehen und welche Einstiegspunkte es gibt. Dieses Setup ermöglicht es einem Team, die Arbeit einfach zu teilen und Ergebnisse in verschiedenen Umgebungen zu reproduzieren.

3. MLflow Models

Was es ist
MLflow Models ist eine Komponente, mit der Machine-Learning-Modelle in einem Format paketiert werden können, das die Bereitstellung auf mehreren Plattformen unterstützt – für Echtzeit- oder Batch-Inferenz.

Anwendungsfall
Nach dem Training eines Modells kann ein Datenwissenschaftler MLflow Models verwenden, um das Modell samt Abhängigkeiten zu paketieren und es für die Bereitstellung auf Cloud-Plattformen wie AWS SageMaker oder Azure ML vorzubereiten.

Beispiel
Speichern eines trainierten Modells im MLflow-Format, das eine serialisierte Modelldatei und eine MLmodel-Konfigurationsdatei enthält. So kann das Modell in verschiedenen Umgebungen problemlos geladen und für Inferenzzwecke verwendet werden.

4. MLflow Model Registry

Was es ist
Die Model Registry ist ein zentrales Verzeichnis zur Verwaltung des Lebenszyklus von MLflow-Modellen. Sie bietet Modellversionierung, Statusübergänge und Anmerkungen und sorgt so für eine ordnungsgemäße Governance und Zusammenarbeit.

Anwendungsfall
Im Produktivbetrieb unterstützt die Model Registry MLOps-Teams beim Verwalten von Modellversionen, der Nachverfolgung von Änderungen und der Steuerung der Bereitstellungsphasen von der Entwicklung bis zur Produktion.

Beispiel
Registrieren eines Modells in der MLflow Model Registry, Zuweisen einer Versionsnummer und Übergang durch Phasen wie „Staging“ und „Production“, um einen kontrollierten Freigabeprozess zu gewährleisten.

Vorteile der Nutzung von MLflow

MLflow bietet mehrere Vorteile, die den Entwicklungsprozess im Machine Learning verbessern:

1. Vereinfachtes Experiment-Tracking: MLflow stellt eine einheitliche Oberfläche zum Protokollieren und Vergleichen von Experimenten bereit, was die Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit erleichtert.
2. Verbesserte Zusammenarbeit: Durch die Zentralisierung von Experimentdaten und eine gemeinsame Plattform fördert MLflow den Wissensaustausch und die Teamarbeit unter Datenwissenschaftlern und Ingenieuren.
3. Effiziente Modellbereitstellung: MLflow Models standardisiert den Paketierungs- und Bereitstellungsprozess, sodass Modelle einfach von der Entwicklung in die Produktion überführt werden können.
4. Umfassendes Modellmanagement: Die Model Registry ermöglicht ein effizientes Lebenszyklusmanagement, einschließlich Versionierung und Statusübergängen, damit Modelle kontrolliert bereitgestellt werden.
5. Reproduzierbare Pipelines: MLflow Projects und Pipelines unterstützen die Erstellung reproduzierbarer Workflows, was die Konsistenz und Skalierbarkeit im Machine-Learning-Prozess erhöht.
6. Open Source und erweiterbar: Als Open-Source-Plattform wird MLflow stetig von einer Community weiterentwickelt. Die Erweiterbarkeit erlaubt die Integration mit verschiedenen Tools und Anpassungen an spezifische Anforderungen.

Anwendungsfälle von MLflow

MLflow ist vielseitig und kann in verschiedenen Machine-Learning-Szenarien eingesetzt werden:

• Experiment-Tracking: Datenwissenschaftler nutzen MLflow Tracking, um Versuchsergebnisse zu protokollieren und zu vergleichen und Modelle auf Basis datengestützter Erkenntnisse zu verbessern.
• Modellauswahl und -bereitstellung: MLOps-Ingenieure verwenden die Model Registry, um die leistungsstärksten Modelle für den Produktionseinsatz auszuwählen und bereitzustellen.
• Modellleistungsüberwachung: Nach der Bereitstellung nutzen Teams MLflow, um die Modellleistung zu überwachen und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu erhalten.
• Kollaborative Projekte: Teams organisieren ihre Arbeit mit MLflow Projects, fördern die Zusammenarbeit und sorgen für konsistente Ausführungen in unterschiedlichen Umgebungen.

MLflow in KI, KI-Automatisierung und Chatbots

Die Funktionen von MLflow reichen bis zur KI-Automatisierung und Chatbot-Entwicklung, indem Werkzeuge bereitgestellt werden, die das Training, die Bereitstellung und Überwachung von KI-Modellen vereinfachen. Zum Beispiel kann MLflow bei der Entwicklung von Chatbots verwendet werden, um Modelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache zu trainieren, deren Leistung über verschiedene Datensätze zu verfolgen und die Bereitstellung auf verschiedenen Konversationsplattformen zu verwalten, sodass die Antworten des Chatbots präzise und zuverlässig bleiben.

Forschung zu MLflow

MLflow ist eine Open-Source-Plattform zur Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus, einschließlich Experimentation, Reproduzierbarkeit und Bereitstellung. Sie wird zunehmend in wissenschaftlichen und industriellen Anwendungen eingesetzt, um Workflows für Machine-Learning-Projekte zu optimieren.

1. SAINE: Scientific Annotation and Inference Engine of Scientific Research
   In dieser Arbeit stellen die Autoren SAINE vor, eine Annotierungs-Engine, die MLflow integriert, um Klassifizierungsprozesse in der wissenschaftlichen Forschung zu verbessern. Die Studie zeigt, wie MLflow zur Entwicklung eines transparenten und präzisen Klassifizierungssystems beiträgt. Die Engine unterstützt Metawissenschaftsprojekte und fördert die Zusammenarbeit in der wissenschaftlichen Gemeinschaft. Das Paper bietet zudem ein Demonstrationsvideo und eine Live-Demo für ein besseres Verständnis der Systemfähigkeiten. Mehr erfahren.

2. IQUAFLOW: Ein neues Framework zur Messung der Bildqualität
   IQUAFLOW nutzt MLflow, um ein Framework zur Bewertung der Bildqualität durch die Analyse der Leistung von KI-Modellen bereitzustellen. Das Framework integriert eigene Metriken und erleichtert Studien zu Leistungsabfällen durch Bildmodifikationen wie Kompression. MLflow wird als interaktives Werkzeug zur Visualisierung und Zusammenfassung der Ergebnisse eingesetzt. Das Paper beschreibt verschiedene Anwendungsfälle und enthält ergänzende Repository-Links. Jetzt entdecken.

3. Auf dem Weg zu leichter Datenintegration mit Multi-Workflow-Provenienz und Datenbeobachtbarkeit
   Diese Studie stellt MIDA vor, ein Framework, das MLflow für Datenbeobachtbarkeit und Integration in verschiedenen Computerumgebungen nutzt. Es adressiert Herausforderungen in multidisziplinären Kooperationen und unterstützt die Entwicklung von verantwortungsvoller KI. MLflow spielt eine Rolle beim Management von Datenflüssen in unterschiedlichen Systemen ohne zusätzliche Instrumentierung und verbessert die Reproduzierbarkeit und Effizienz wissenschaftlicher Workflows.