MLflow

MLflow er en åpen kildekode-plattform som forenkler ML-livssyklusen, og tilbyr verktøy for eksperimentsporing, kodepakking, modellhåndtering og samarbeid. Dens komponenter forbedrer reproduserbarhet, utrulling og kontroll over livssyklusen på tvers av ulike miljøer.

MLflow er en åpen kildekode-plattform utviklet for å forenkle og administrere livssyklusen til maskinlæring (ML), og adresserer kompleksiteten i utvikling, utrulling og håndtering av maskinlæringsmodeller. Den gir et sett med verktøy som lar dataforskere og maskinlæringsingeniører spore eksperimenter, pakke kode, håndtere modeller og samarbeide på en mer organisert og effektiv måte. MLflow er bibliotek-uavhengig, noe som gjør den kompatibel med et bredt spekter av maskinlæringsrammeverk og biblioteker.

Kjernekomponenter i MLflow

MLflow er bygget opp rundt fire primære komponenter, som hver tjener et spesifikt formål i arbeidsflyten for maskinlæring:

1. MLflow Tracking

Hva det er
MLflow Tracking er en komponent som tilbyr et API og et brukergrensesnitt for å loggføre maskinlæringseksperimenter. Den registrerer og gjør forespørsler på parametere, kodeversjoner, måleverdier og utdatafiler (artefakter).

Brukstilfelle
En dataforsker kan bruke MLflow Tracking til å logge ulike hyperparametere brukt i forskjellige eksperimenter og sammenligne effekten de har på modellens ytelse. For eksempel kan ulike læringsrater og batch-størrelser logges og analyseres under trening av et nevralt nettverk for å finne ut hvilken konfigurasjon som gir best resultat.

Eksempel
Loggføring av parametere som læringsrate, batch-størrelse og måleverdier som nøyaktighet og tap under trening av en modell. Denne informasjonen hjelper til med å visualisere og sammenligne flere kjøringer for å identifisere de mest effektive hyperparameterinnstillingene.

2. MLflow Projects

Hva det er
MLflow Projects tilbyr et standardformat for pakking og deling av maskinlæringskode. Det sikrer at eksperimenter er reproduserbare og portable, og definerer prosjektavhengigheter og kjøremiljøer.

Brukstilfelle
Ved samarbeid på et prosjekt på tvers av ulike team eller ved utrulling av modeller til forskjellige miljøer, sørger MLflow Projects for at koden kjører konsistent uansett hvor den kjøres.

Eksempel
En prosjektdatalog som inneholder en MLproject-fil som spesifiserer hvordan koden skal kjøres, dens avhengigheter og startpunkter. Dette oppsettet gjør det enkelt for et team å dele arbeidet sitt og reprodusere resultater i ulike miljøer.

3. MLflow Models

Hva det er
MLflow Models er en komponent som lar deg pakke maskinlæringsmodeller i et format som kan rulles ut på flere plattformer, og støtter både sanntids- og batch-inferering.

Brukstilfelle
Etter trening av en modell kan en dataforsker bruke MLflow Models til å pakke modellen sammen med dens avhengigheter, slik at den er klar for utrulling på skytjenester som AWS SageMaker eller Azure ML.

Eksempel
Lagring av en trent modell i MLflow-format, som inkluderer en serialisert modellfil og en MLmodel-konfigurasjonsfil. Dette sikrer at modellen enkelt kan lastes inn og brukes til inferering i ulike miljøer.

4. MLflow Model Registry

Hva det er
Model Registry er et sentralisert lager for håndtering av livssyklusen til MLflow-modeller. Den tilbyr versjonering av modeller, stadieoverganger og merknader, og sikrer god styring og samarbeid.

Brukstilfelle
I produksjonsmiljøer hjelper Model Registry MLOps-team med å håndtere modellversjoner, spore endringer og kontrollere utrullingsstadier fra utvikling til produksjon.

Eksempel
Registrering av en modell i MLflow Model Registry, tilordning av et versjonsnummer, og overgang mellom stadier som “Staging” og “Production” for å sikre en kontrollert utrullingsprosess.

Fordeler ved å bruke MLflow

MLflow tilbyr flere fordeler som forbedrer utviklingsprosessen for maskinlæring:

1. Effektiv eksperimentsporing: MLflow tilbyr et samlet grensesnitt for loggføring og sammenligning av eksperimenter, noe som fremmer reproduserbarhet og samarbeid.
2. Forbedret samarbeid: Ved å sentralisere eksperimentdata og tilby en felles plattform, legger MLflow til rette for kunnskapsdeling og teamarbeid mellom dataforskere og ingeniører.
3. Effektiv modellutrulling: MLflow Models standardiserer pakking og utrulling av modeller, slik at de enkelt kan flyttes fra utviklings- til produksjonsmiljøer.
4. Omfattende modellhåndtering: Model Registry muliggjør effektiv livssyklusadministrasjon, inkludert versjonering og stadieoverganger, og sikrer at modeller rulles ut på en kontrollert måte.
5. Reproduserbare arbeidsflyter: MLflow Projects og Pipelines støtter oppretting av reproduserbare arbeidsflyter, noe som øker konsistensen og skalerbarheten i maskinlæringsprosesser.
6. Åpen kildekode og utvidbar: Som en åpen kildekode-plattform forbedres MLflow kontinuerlig av et fellesskap av bidragsytere. Dens utvidbarhet gir integrasjon med ulike verktøy og tilpasning til spesifikke behov.

Bruksområder for MLflow

MLflow er allsidig og kan brukes i en rekke maskinlæringsscenarioer:

• Eksperimentsporing: Dataforskere bruker MLflow Tracking til å loggføre og sammenligne eksperimentelle resultater, og forbedrer modeller basert på datadrevne innsikter.
• Modellutvalg og utrulling: MLOps-ingeniører benytter Model Registry for å velge og rulle ut de best presterende modellene i produksjonsmiljøer.
• Overvåking av modellprestasjon: Etter utrulling bruker team MLflow til å overvåke modellens ytelse og gjøre nødvendige justeringer for å opprettholde nøyaktighet og pålitelighet.
• Samarbeidsprosjekter: Team organiserer sitt arbeid med MLflow Projects, fremmer samarbeid og sikrer konsistent kjøring på tvers av ulike miljøer.

MLflow i AI, AI-automatisering og chatboter

MLflows funksjonalitet strekker seg til AI-automatisering og utvikling av chatboter ved å tilby verktøy som effektiviserer trening, utrulling og overvåking av AI-modeller. For eksempel, ved utvikling av chatboter, kan MLflow brukes til å trene modeller for naturlig språkbehandling, spore ytelsen deres mot ulike datasett og håndtere utrulling på forskjellige samtaleplattformer, slik at chatbotens svar blir nøyaktige og pålitelige.

Forskning på MLflow

MLflow er en åpen kildekode-plattform utviklet for å håndtere maskinlæringslivssyklusen, inkludert eksperimentering, reproduserbarhet og utrulling. Den brukes i økende grad innen ulike vitenskapelige og industrielle applikasjoner for å effektivisere arbeidsflyten i maskinlæringsprosjekter.

1. SAINE: Scientific Annotation and Inference Engine of Scientific Research
   I denne artikkelen introduserer forfatterne SAINE, en annotasjonsmotor som integrerer MLflow for å forbedre klassifiseringsprosesser innen vitenskapelig forskning. Studien fremhever hvordan MLflow bidrar til utviklingen av et transparent og nøyaktig klassifiseringssystem. Motoren støtter meta-vitenskapelige prosjekter og fremmer samarbeid i forskningsmiljøet. Artikkelen tilbyr også en demonstrasjonsvideo og live-demo for bedre forståelse av systemets funksjonalitet. Les mer.

2. IQUAFLOW: Et nytt rammeverk for å måle bildekvalitet
   IQUAFLOW benytter MLflow for å tilby et rammeverk for vurdering av bildekvalitet ved å evaluere ytelsen til AI-modeller. Rammeverket integrerer egendefinerte måleverdier og legger til rette for studier av ytelsesforringelse på grunn av bildeendringer som komprimering. MLflow brukes som et interaktivt verktøy for å visualisere og oppsummere resultater i denne sammenhengen. Artikkelen beskriver ulike brukstilfeller og gir lenker til tilleggsressurser. Utforsk videre.

3. Mot lettvekts dataintegrasjon med multi-arbeidsflyt provenance og dataobservabilitet
   Denne studien foreslår MIDA, et rammeverk som benytter MLflow til dataobservabilitet og integrasjon på tvers av ulike datamiljøer. Den adresserer utfordringer i tverrfaglig samarbeid og støtter utvikling av ansvarlig AI. MLflow spiller en rolle i håndtering av dataflyt over forskjellige systemer uten ekstra instrumentering, og forbedrer reproduserbarhet og effektivitet i vitenskapelige arbeidsflyter.