MLflow

MLflow on avoimen lähdekoodin alusta, joka virtaviivaistaa ML:n elinkaarta tarjoten työkaluja kokeiden seurantaan, koodin paketointiin, mallien hallintaan ja yhteistyöhön. Sen komponentit parantavat toistettavuutta, käyttöönottoa ja elinkaaren hallintaa erilaisissa ympäristöissä.

MLflow on avoimen lähdekoodin alusta, joka on suunniteltu virtaviivaistamaan ja hallitsemaan koneoppimisen (ML) elinkaarta, ratkaisten koneoppimismallien kehityksen, käyttöönoton ja hallinnan monimutkaisuudet. Se tarjoaa työkalupaketin, jonka avulla data-analyytikot ja koneoppimisinsinöörit voivat seurata kokeita, paketoida koodia, hallita malleja ja tehdä yhteistyötä organisoidummin ja tehokkaammin. MLflow on kirjastoriippumaton, joten se on yhteensopiva monien koneoppimiskehysten ja -kirjastojen kanssa.

MLflown ydinkomponentit

MLflow rakentuu neljän pääkomponentin ympärille, joista jokainen palvelee tiettyä tarkoitusta koneoppimisen työnkulussa:

1. MLflow Tracking

Mikä se on
MLflow Tracking on komponentti, joka tarjoaa API:n ja käyttöliittymän koneoppimiskokeiden kirjaamiseen. Se tallentaa ja hakee parametreja, koodiversioita, mittareita ja tulostiedostoja (artifakteja).

Käyttötapaus
Data-analyytikko voi käyttää MLflow Trackingia erilaisten kokeissa käytettyjen hyperparametrien kirjaamiseen ja niiden vaikutusten vertailuun mallin suorituskykyyn. Esimerkiksi neuroverkon koulutuksessa eri oppimisnopeudet ja batch-koot voidaan kirjata ja analysoida parhaan tuloksen löytämiseksi.

Esimerkki
Parametrien kuten oppimisnopeuden, batch-koon sekä mittareiden kuten tarkkuuden ja tappion kirjaaminen mallin koulutuksen aikana. Tämä tieto auttaa visualisoimaan ja vertailemaan useita ajoja tehokkaimpien hyperparametriyhdistelmien löytämiseksi.

2. MLflow Projects

Mikä se on
MLflow Projects tarjoaa standardoidun tavan paketoida ja jakaa koneoppimiskoodia. Se varmistaa, että kokeet ovat toistettavia ja siirrettäviä määrittelemällä projektin riippuvuudet ja ajoympäristöt.

Käyttötapaus
Kun projektia tehdään yhteistyössä eri tiimien välillä tai malleja otetaan käyttöön eri ympäristöissä, MLflow Projects varmistaa, että koodi toimii yhtenäisesti riippumatta siitä, missä sitä ajetaan.

Esimerkki
Projektihakemisto, jossa on MLproject-tiedosto, joka määrittelee miten koodi ajetaan, sen riippuvuudet ja käynnistyspisteet. Tämän avulla tiimi voi helposti jakaa työnsä ja toistaa tulokset eri ympäristöissä.

3. MLflow Models

Mikä se on
MLflow Models on komponentti, jonka avulla voi paketoida koneoppimismalleja formaattiin, joka voidaan ottaa käyttöön useilla alustoilla reaaliaikaiseen tai eräpohjaiseen ennustamiseen.

Käyttötapaus
Mallin koulutuksen jälkeen data-analyytikko voi käyttää MLflow Models -komponenttia paketoidakseen mallin riippuvuuksineen ja valmistellakseen sen käyttöönotettavaksi esimerkiksi AWS SageMaker- tai Azure ML -pilvipalveluihin.

Esimerkki
Koulutetun mallin tallentaminen MLflow-muodossa, joka sisältää sarjoitetun mallin ja MLmodel-konfiguraatiotiedoston. Tämä mahdollistaa mallin helpon lataamisen ja käytön ennustamiseen eri ympäristöissä.

4. MLflow Model Registry

Mikä se on
Model Registry on keskitetty varasto MLflow-mallien elinkaaren hallintaan. Se tarjoaa malliversioinnin, vaiheenvaihdot ja annotoinnit, varmistaen asianmukaisen hallinnan ja yhteistyön.

Käyttötapaus
Tuotantoympäristössä Model Registry auttaa MLOps-tiimejä hallitsemaan malliversioita, seuraamaan muutoksia ja hallitsemaan mallien käyttöönoton vaiheita kehityksestä tuotantoon.

Esimerkki
Mallin rekisteröinti MLflow Model Registryyn, versionumeron antaminen ja sen siirtäminen vaiheesta toiseen, kuten “Staging” ja “Production”, kontrolloidun julkaisuprosessin varmistamiseksi.

MLflown käytön hyödyt

MLflow tarjoaa useita etuja, jotka parantavat koneoppimisen kehitysprosessia:

1. Virtaviivaistettu kokeiden seuranta: MLflow tarjoaa yhtenäisen käyttöliittymän kokeiden kirjaamiseen ja vertailuun, mikä helpottaa toistettavuutta ja yhteistyötä.
2. Parannettu yhteistyö: Keskittämällä koetiedot ja tarjoamalla yhteisen alustan MLflow edistää tiedon jakamista ja tiimityötä data-analyytikoiden ja insinöörien kesken.
3. Tehokas mallien käyttöönotto: MLflow Models standardisoi mallien paketoinnin ja käyttöönoton, mahdollistaen mallien helpon siirtämisen kehityksestä tuotantoon.
4. Kattava mallien hallinta: Model Registry mahdollistaa tehokkaan elinkaaren hallinnan, mukaan lukien versioinnin ja vaiheenvaihdot, varmistaen mallien hallitun käyttöönoton.
5. Toistettavat putket: MLflow Projects ja Pipelines tukevat toistettavien työnkulkujen luomista, mikä parantaa johdonmukaisuutta ja skaalautuvuutta koneoppimisprosessissa.
6. Avoin lähdekoodi ja laajennettavuus: Avoimena alustana MLflow kehittyy jatkuvasti yhteisön panoksella. Sen laajennettavuus mahdollistaa integraatiot eri työkaluihin ja räätälöinnin tarpeiden mukaan.

MLflown käyttötapaukset

MLflow on monipuolinen ja sitä voidaan soveltaa monissa koneoppimisen tilanteissa:

• Kokeiden seuranta: Data-analyytikot käyttävät MLflow Trackingia kokeiden tulosten kirjaamiseen ja vertailuun, kehittäen malleja tietoon perustuvien havaintojen pohjalta.
• Mallin valinta ja käyttöönotto: MLOps-insinöörit hyödyntävät Model Registryä valitakseen ja ottaakseen käyttöön parhaiten suoriutuvat mallit tuotannossa.
• Mallin suorituskyvyn seuranta: Käyttöönoton jälkeen tiimit käyttävät MLflow’ta mallin suorituskyvyn seuraamiseen ja tarvittavien muutosten tekemiseen tarkkuuden ja luotettavuuden ylläpitämiseksi.
• Yhteistyöprojektit: Tiimit organisoivat työnsä MLflow Projectsin avulla, edistäen yhteistyötä ja varmistaen johdonmukaisen suorituksen eri ympäristöissä.

MLflow tekoälyssä, AI-automaatiot ja chatbotit

MLflown ominaisuudet ulottuvat tekoälyn automaatioprojekteihin ja chatbot-kehitykseen tarjoamalla työkaluja mallien koulutuksen, käyttöönoton ja valvonnan virtaviivaistamiseen. Esimerkiksi chatbottien kehityksessä MLflow’ta voidaan käyttää luonnollisen kielen mallien koulutukseen, niiden suorituskyvyn seurantaan eri aineistoilla ja käyttöönoton hallintaan eri keskustelualustoilla, varmistaen chatbotin vastausten tarkkuuden ja luotettavuuden.

Tutkimusta MLflow’sta

MLflow on avoimen lähdekoodin alusta, joka on suunniteltu hallitsemaan koneoppimisen elinkaarta, mukaan lukien kokeilut, toistettavuus ja käyttöönotto. Sitä hyödynnetään yhä enemmän tieteellisissä ja teollisissa sovelluksissa koneoppimisprojektien työnkulun virtaviivaistamiseksi.

1. SAINE: Scientific Annotation and Inference Engine of Scientific Research
   Tässä artikkelissa esitellään SAINE, annotointimoottori, joka hyödyntää MLflow’ta luokitteluprosessien parantamiseksi tieteellisessä tutkimuksessa. Tutkimus korostaa, miten MLflow tukee läpinäkyvän ja tarkan luokitusjärjestelmän kehittämistä. Moottori tukee meta-tieteen projekteja ja edistää yhteistyötä tiedeyhteisössä. Artikkelissa on myös esittelyvideo ja live-demo järjestelmän ominaisuuksien havainnollistamiseksi. Lue lisää.

2. IQUAFLOW: Uusi kehys kuvanlaadun mittaamiseen
   IQUAFLOW hyödyntää MLflow’ta tarjotakseen kehyksen kuvanlaadun arviointiin AI-mallin suorituskykyä analysoimalla. Kehys mahdollistaa mukautettujen mittareiden integroinnin ja auttaa tutkimaan suorituskyvyn heikkenemistä esimerkiksi kuvakompression yhteydessä. MLflow toimii tässä kontekstissa interaktiivisena työkaluna tulosten visualisointiin ja yhteenvetoon. Artikkelissa kuvataan eri käyttötapauksia ja mukana on lisätietoja repositorioista. Tutustu lisää.

3. Towards Lightweight Data Integration using Multi-workflow Provenance and Data Observability
   Tässä tutkimuksessa esitellään MIDA-kehys, joka hyödyntää MLflow’ta datan havaittavuuteen ja integrointiin eri laskentaympäristöissä. Se ratkaisee monitieteisen yhteistyön haasteita ja tukee vastuullisen tekoälyn kehittämistä. MLflow on tärkeässä roolissa tietovirtojen hallinnassa eri järjestelmissä ilman lisäinstrumentointia, parantaen tieteellisten työnkulkujen toistettavuutta ja tehokkuutta.