MLflow

MLflow este o platformă open-source care simplifică ciclul de viață ML, oferind instrumente pentru urmărirea experimentelor, ambalarea codului, gestionarea modelelor și colaborare. Componentele sale îmbunătățesc reproductibilitatea, implementarea și controlul ciclului de viață în diferite medii.

MLflow este o platformă open-source concepută pentru a simplifica și gestiona ciclul de viață al învățării automate (ML), abordând complexitățile implicate în dezvoltarea, implementarea și gestionarea modelelor de învățare automată. Oferă un set de instrumente care permit data scientist-ilor și inginerilor ML să urmărească experimentele, să ambaleze codul, să gestioneze modelele și să colaboreze într-un mod mai organizat și eficient. MLflow este independent de bibliotecă, fiind compatibil cu o gamă largă de framework-uri și biblioteci ML.

Componentele de bază ale MLflow

MLflow este structurat în jurul a patru componente principale, fiecare având un scop specific în fluxul de lucru al învățării automate:

1. MLflow Tracking

Ce este
MLflow Tracking este o componentă care oferă o API și o interfață UI pentru logarea experimentelor de învățare automată. Înregistrează și interoghează parametri, versiuni de cod, metrici și fișiere rezultate (artefacte).

Caz de utilizare
Un data scientist poate folosi MLflow Tracking pentru a loga diverși hiperparametri utilizați în diferite experimente și a compara efectul lor asupra performanței modelului. De exemplu, în timpul antrenării unei rețele neuronale, pot fi logate și analizate rate de învățare și batch size diferite pentru a determina ce configurație oferă cele mai bune rezultate.

Exemplu
Logarea parametrilor precum rata de învățare, batch size și metrici precum acuratețea și pierderea în timpul antrenării unui model. Aceste informații ajută la vizualizarea și compararea mai multor rulări pentru a identifica cele mai eficiente setări de hiperparametri.

2. MLflow Projects

Ce este
MLflow Projects oferă un format standard pentru ambalarea și partajarea codului de învățare automată. Asigură reproducibilitatea și portabilitatea experimentelor, definind dependențele proiectului și mediile de execuție.

Caz de utilizare
Când se colaborează la un proiect între diferite echipe sau se implementează modele în diferite medii, MLflow Projects asigură că același cod rulează consecvent indiferent de mediul în care este executat.

Exemplu
Un director de proiect care conține un fișier MLproject ce specifică modul de rulare al codului, dependențele și punctele de intrare. Această structură permite echipei să își partajeze ușor munca și să reproducă rezultatele în diverse medii.

3. MLflow Models

Ce este
MLflow Models este o componentă care permite ambalarea modelelor de învățare automată într-un format ce poate fi implementat pe mai multe platforme, oferind suport atât pentru inferență în timp real, cât și pentru cea batch.

Caz de utilizare
După antrenarea unui model, un data scientist poate folosi MLflow Models pentru a ambala modelul împreună cu dependențele sale, făcându-l gata pentru implementare pe platforme cloud precum AWS SageMaker sau Azure ML.

Exemplu
Salvarea unui model antrenat în format MLflow, care include un fișier de model serializat și un fișier de configurare MLmodel. Astfel, modelul poate fi ușor încărcat și folosit pentru inferență în diferite medii.

4. MLflow Model Registry

Ce este
Model Registry este un depozit centralizat pentru gestionarea ciclului de viață al modelelor MLflow. Oferă versionarea modelelor, tranziții de etapă și adnotări, asigurând guvernanță și colaborare corespunzătoare.

Caz de utilizare
În producție, Model Registry ajută echipele MLOps să gestioneze versiunile modelelor, să urmărească schimbările și să controleze etapele de implementare de la dezvoltare la producție.

Exemplu
Înregistrarea unui model în MLflow Model Registry, alocarea unui număr de versiune și tranziționarea acestuia prin etape precum „Staging” și „Production” pentru a asigura un proces controlat de lansare.

Beneficiile utilizării MLflow

MLflow oferă mai multe avantaje care îmbunătățesc procesul de dezvoltare a modelelor ML:

1. Urmărirea experimentelor simplificată: MLflow oferă o interfață unificată pentru logarea și compararea experimentelor, facilitând reproductibilitatea și colaborarea.
2. Colaborare îmbunătățită: Prin centralizarea datelor despre experimente și oferirea unei platforme comune, MLflow promovează schimbul de cunoștințe și munca în echipă între data scientists și ingineri.
3. Implementare eficientă a modelelor: MLflow Models standardizează procesul de ambalare și implementare, permițând mutarea ușoară a modelelor din dezvoltare în medii de producție.
4. Gestionare completă a modelelor: Model Registry permite gestionarea eficientă a ciclului de viață, inclusiv versionare și tranziții de etapă, asigurând implementarea controlată a modelelor.
5. Fluxuri reproductibile: MLflow Projects și Pipelines susțin crearea de fluxuri de lucru reproductibile, sporind consistența și scalabilitatea proceselor ML.
6. Open-source și extensibil: Ca platformă open-source, MLflow este îmbunătățit continuu de o comunitate de contributori. Extensibilitatea sa permite integrarea cu diverse instrumente și personalizarea pentru nevoi specifice.

Cazuri de utilizare MLflow

MLflow este versatil și poate fi aplicat în diverse scenarii de învățare automată:

• Urmărirea experimentelor: Data scientist-ii folosesc MLflow Tracking pentru a loga și compara rezultatele experimentale, rafinând modelele pe baza concluziilor din date.
• Selecția și implementarea modelelor: Inginerii MLOps utilizează Model Registry pentru a selecta și implementa cele mai performante modele în medii de producție.
• Monitorizarea performanței modelelor: După implementare, echipele folosesc MLflow pentru a monitoriza performanța modelelor și pentru a face ajustările necesare pentru a menține acuratețea și fiabilitatea.
• Proiecte colaborative: Echipele își organizează munca folosind MLflow Projects, promovând colaborarea și asigurând execuția consecventă în diferite medii.

MLflow în AI, Automatizare AI și Chatboți

Capacitățile MLflow se extind către automatizarea AI și dezvoltarea de chatboți prin furnizarea de instrumente care simplifică antrenarea, implementarea și monitorizarea modelelor AI. De exemplu, în dezvoltarea chatboților, MLflow poate fi folosit pentru a antrena modele de procesare a limbajului natural, a urmări performanța acestora pe diferite seturi de date și a gestiona implementarea lor pe diverse platforme conversaționale, asigurând ca răspunsurile chatbot-ului să fie precise și de încredere.

Cercetare despre MLflow

MLflow este o platformă open-source concepută pentru a gestiona ciclul de viață al învățării automate, inclusiv experimentarea, reproductibilitatea și implementarea. Este din ce în ce mai utilizată în diverse aplicații științifice și industriale pentru a simplifica fluxul de lucru al proiectelor ML.

1. SAINE: Scientific Annotation and Inference Engine of Scientific Research
   În această lucrare, autorii prezintă SAINE, un motor de adnotare care integrează MLflow pentru a îmbunătăți procesele de clasificare în cercetarea științifică. Studiul evidențiază cum MLflow contribuie la dezvoltarea unui sistem de clasificare transparent și precis. Motorul sprijină proiectele de meta-știință și încurajează colaborarea în comunitatea științifică. Lucrarea oferă de asemenea un video demonstrativ și o demonstrație live pentru o mai bună înțelegere a capacităților sistemului. Citește mai mult.

2. IQUAFLOW: Un nou framework pentru măsurarea calității imaginilor
   IQUAFLOW utilizează MLflow pentru a furniza un framework de evaluare a calității imaginilor prin analizarea performanței modelelor AI. Framework-ul integrează metrici personalizate și facilitează studiile privind degradarea performanței cauzată de modificări de imagine, cum ar fi compresia. MLflow este folosit ca instrument interactiv pentru a vizualiza și rezuma rezultatele în acest context. Lucrarea descrie diverse cazuri de utilizare și oferă linkuri suplimentare către repository. Explorează mai mult.

3. Spre integrarea ușoară a datelor folosind proveniență multi-workflow și observabilitate a datelor
   Acest studiu propune MIDA, un framework care utilizează MLflow pentru observabilitatea și integrarea datelor în diverse medii de calcul. Abordează provocările colaborărilor multidisciplinare și susține dezvoltarea AI Responsabile. MLflow are un rol în gestionarea fluxurilor de date între diferite sisteme fără instrumentare suplimentară, sporind reproductibilitatea și eficiența fluxurilor de lucru științifice.