MLflow

MLflow är en öppen plattform som effektiviserar ML-livscykeln och erbjuder verktyg för experimentuppföljning, kodpaketering, modellhantering och samarbete. Dess komponenter förbättrar reproducerbarhet, driftsättning och kontroll över livscykeln i olika miljöer.

MLflow är en öppen plattform utformad för att effektivisera och hantera hela maskininlärningslivscykeln och adresserar de utmaningar som uppstår vid utveckling, driftsättning och hantering av ML-modeller. Den erbjuder en uppsättning verktyg som gör det möjligt för data scientists och ML-ingenjörer att spåra experiment, paketera kod, hantera modeller och samarbeta på ett mer organiserat och effektivt sätt. MLflow är bibliotek-agnostisk och kan användas med en mängd olika ramverk och bibliotek för maskininlärning.

MLflows kärnkomponenter

MLflow är uppbyggt kring fyra primära komponenter, där varje del fyller en specifik funktion i maskininlärningsarbetet:

1. MLflow Tracking

Vad det är
MLflow Tracking är en komponent som tillhandahåller ett API och ett användargränssnitt för att logga maskininlärningsexperiment. Den registrerar och frågar efter parametrar, kodversioner, metrik och utdatafiler (artefakter).

Användningsområde
En data scientist kan använda MLflow Tracking för att logga olika hyperparametrar i olika experiment och jämföra deras effekt på modellens prestanda. Till exempel kan olika inlärningshastigheter och batchstorlekar loggas och analyseras under träning av ett neuralt nätverk för att hitta den bästa konfigurationen.

Exempel
Loggning av parametrar som inlärningshastighet, batchstorlek och metrik som noggrannhet och förlust under modellträning. Denna information hjälper till att visualisera och jämföra flera körningar för att identifiera de mest effektiva hyperparametrarna.

2. MLflow Projects

Vad det är
MLflow Projects tillhandahåller ett standardformat för att paketera och dela maskininlärningskod. Det säkerställer att experiment är reproducerbara och portabla genom att definiera projektberoenden och exekveringsmiljöer.

Användningsområde
Vid samarbete mellan olika team eller driftsättning av modeller i olika miljöer säkerställer MLflow Projects att koden körs konsekvent oavsett var den exekveras.

Exempel
En projektmapp som innehåller en MLproject-fil som specificerar hur koden ska köras, dess beroenden och startpunkter. Denna struktur gör det enkelt för team att dela sitt arbete och reproducera resultat i olika miljöer.

3. MLflow Models

Vad det är
MLflow Models är en komponent som låter dig paketera ML-modeller i ett format som kan driftsättas på flera plattformar, med stöd för realtids- eller batchinference.

Användningsområde
Efter träning kan en data scientist använda MLflow Models för att paketera modellen tillsammans med dess beroenden, så att den enkelt kan driftsättas på molnplattformar som AWS SageMaker eller Azure ML.

Exempel
Spara en tränad modell i MLflow-format, vilket inkluderar en serialiserad modellfil och en MLmodel-konfigurationsfil. Detta gör att modellen enkelt kan laddas och användas för inference i olika miljöer.

4. MLflow Model Registry

Vad det är
Model Registry är en central lagringsplats för att hantera livscykeln för MLflow-modeller. Den erbjuder versionshantering, stadieövergångar och anteckningar för att säkerställa god styrning och samarbete.

Användningsområde
I produktionsmiljö hjälper Model Registry MLOps-team att hantera modellversioner, spåra ändringar och styra modellens övergång mellan utveckling och produktion.

Exempel
Registrera en modell i MLflow Model Registry, tilldela den ett versionsnummer och flytta den mellan stadier som “Staging” och “Production” för att säkerställa en kontrollerad releaseprocess.

Fördelar med att använda MLflow

MLflow erbjuder flera fördelar som förbättrar utvecklingsprocessen för maskininlärning:

1. Effektiv experimentuppföljning: MLflow tillhandahåller ett enhetligt gränssnitt för att logga och jämföra experiment, vilket underlättar reproducerbarhet och samarbete.
2. Förbättrat samarbete: Genom att centralisera experimentdata och erbjuda en gemensam plattform främjar MLflow kunskapsdelning och lagarbete mellan data scientists och ingenjörer.
3. Effektiv modellutveckling och driftsättning: MLflow Models standardiserar paketerings- och driftsättningsprocessen, så att modeller enkelt kan flyttas från utveckling till produktion.
4. Omfattande modellhantering: Model Registry möjliggör effektiv livscykelhantering, inklusive versionshantering och stadieövergångar, vilket säkerställer kontrollerad driftsättning.
5. Reproducerbara pipelines: MLflow Projects och Pipelines stödjer skapandet av reproducerbara arbetsflöden, vilket förbättrar konsekvens och skalbarhet i ML-processer.
6. Öppen källkod och utbyggbarhet: Som en öppen plattform förbättras MLflow kontinuerligt av ett community av bidragsgivare. Dess utbyggbarhet möjliggör integration med olika verktyg och anpassning efter specifika behov.

Användningsområden för MLflow

MLflow är mångsidigt och kan tillämpas i flera olika ML-sammanhang:

• Experimentuppföljning: Data scientists använder MLflow Tracking för att logga och jämföra experimentresultat och förfina modeller utifrån datadrivna insikter.
• Modellval och driftsättning: MLOps-ingenjörer använder Model Registry för att välja och driftsätta de bäst presterande modellerna i produktionsmiljöer.
• Modellövervakning: Efter driftsättning använder team MLflow för att övervaka modellprestanda och göra justeringar för att bibehålla noggrannhet och tillförlitlighet.
• Samarbetsprojekt: Team organiserar sitt arbete med hjälp av MLflow Projects, vilket främjar samarbete och säkerställer konsekvent exekvering i olika miljöer.

MLflow inom AI, AI-automation och chatbotar

MLflows kapacitet sträcker sig till AI-automation och utveckling av chatbotar genom att erbjuda verktyg som effektiviserar träning, driftsättning och övervakning av AI-modeller. Vid utveckling av chatbotar kan MLflow till exempel användas för att träna NLP-modeller, följa upp deras prestanda på olika dataset och hantera driftsättning över olika konversationsplattformar, vilket säkerställer att chatbotens svar är korrekta och tillförlitliga.

Forskning om MLflow

MLflow är en öppen plattform avsedd för att hantera ML-livscykeln, inklusive experimentering, reproducerbarhet och driftsättning. Plattformen används alltmer inom både vetenskapliga och industriella tillämpningar för att effektivisera arbetsflöden i ML-projekt.

1. SAINE: Scientific Annotation and Inference Engine of Scientific Research
   I denna artikel introducerar författarna SAINE, en annoteringsmotor som integrerar MLflow för att förbättra klassificeringsprocesser i vetenskaplig forskning. Studien belyser hur MLflow bidrar till utvecklingen av ett transparent och korrekt klassificeringssystem. Motorn stödjer meta-science-projekt och främjar samarbete inom det vetenskapliga samfundet. Artikeln erbjuder även en demovideo och en live-demo för att visa systemets funktioner. Läs mer.

2. IQUAFLOW: Ett nytt ramverk för att mäta bildkvalitet
   IQUAFLOW använder MLflow för att erbjuda ett ramverk för att bedöma bildkvalitet genom att utvärdera AI-modellers prestanda. Ramverket integrerar egna metrik och möjliggör studier av prestandaförsämring vid bildförändringar som komprimering. MLflow används som ett interaktivt verktyg för att visualisera och sammanfatta resultat i detta sammanhang. Artikeln beskriver olika användningsfall och tillhandahåller länk till kompletterande kodförråd. Utforska mer.

3. Mot lättviktig dataintegration med multi-workflow provenance och dataobservabilitet
   Denna studie föreslår MIDA, ett ramverk som använder MLflow för dataobservabilitet och integration i olika datormiljöer. Det adresserar utmaningar i tvärvetenskapliga samarbeten och stödjer utvecklingen av Ansvarsfull AI. MLflow spelar en roll i att hantera dataflöden mellan olika system utan extra instrumentering, vilket förbättrar reproducerbarhet och effektivitet i vetenskapliga arbetsflöden.