MLflow

MLflow là một nền tảng mã nguồn mở giúp đơn giản hóa vòng đời học máy, cung cấp các công cụ theo dõi thí nghiệm, đóng gói mã, quản lý mô hình và hợp tác. Các thành phần của MLflow giúp tăng cường khả năng tái lập, triển khai và kiểm soát vòng đời trên nhiều môi trường khác nhau.

MLflow là một nền tảng mã nguồn mở được thiết kế để đơn giản hóa và quản lý vòng đời học máy (ML), giải quyết những phức tạp trong quá trình phát triển, triển khai và quản lý các mô hình học máy. Nền tảng này cung cấp bộ công cụ cho phép các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy theo dõi thí nghiệm, đóng gói mã, quản lý mô hình và phối hợp làm việc một cách tổ chức và hiệu quả hơn. MLflow không phụ thuộc thư viện, do đó tương thích với nhiều framework và thư viện học máy khác nhau.

Các thành phần cốt lõi của MLflow

MLflow được cấu trúc xoay quanh bốn thành phần chính, mỗi thành phần phục vụ một mục đích riêng trong quy trình học máy:

1. MLflow Tracking

Định nghĩa
MLflow Tracking là một thành phần cung cấp API và giao diện người dùng để ghi lại các thí nghiệm học máy. Nó lưu trữ và truy vấn các tham số, phiên bản mã, các chỉ số và tập tin kết quả (artifact).

Trường hợp sử dụng
Nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng MLflow Tracking để ghi lại các siêu tham số được dùng trong nhiều thí nghiệm khác nhau và so sánh ảnh hưởng của chúng tới hiệu suất mô hình. Ví dụ, khi huấn luyện mạng nơ-ron, các giá trị learning rate và batch size khác nhau có thể được ghi lại và phân tích để xác định cấu hình tối ưu nhất.

Ví dụ
Ghi lại các tham số như learning rate, batch size và các chỉ số như accuracy và loss trong quá trình huấn luyện mô hình. Thông tin này giúp trực quan hóa và so sánh nhiều lần chạy để xác định bộ siêu tham số hiệu quả nhất.

2. MLflow Projects

Định nghĩa
MLflow Projects cung cấp định dạng chuẩn để đóng gói và chia sẻ mã học máy. Nó đảm bảo các thí nghiệm có thể tái lập và di chuyển dễ dàng, định nghĩa các phụ thuộc và môi trường thực thi của dự án.

Trường hợp sử dụng
Khi hợp tác trong một dự án giữa nhiều nhóm hoặc triển khai mô hình lên các môi trường khác nhau, MLflow Projects giúp mã chạy nhất quán dù ở bất kỳ đâu.

Ví dụ
Một thư mục dự án chứa tệp MLproject mô tả cách chạy mã, các phụ thuộc và điểm bắt đầu. Thiết lập này giúp nhóm dễ dàng chia sẻ công việc và tái lập kết quả ở các môi trường khác nhau.

3. MLflow Models

Định nghĩa
MLflow Models là thành phần cho phép đóng gói mô hình học máy theo định dạng có thể triển khai trên nhiều nền tảng, hỗ trợ suy luận thời gian thực hoặc theo lô.

Trường hợp sử dụng
Sau khi huấn luyện mô hình, nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng MLflow Models để đóng gói mô hình cùng các phụ thuộc, sẵn sàng triển khai lên các nền tảng đám mây như AWS SageMaker hoặc Azure ML.

Ví dụ
Lưu trữ mô hình đã huấn luyện ở định dạng MLflow, bao gồm tệp mô hình đã được serialize và tệp cấu hình MLmodel. Điều này đảm bảo mô hình có thể dễ dàng nạp và sử dụng cho suy luận ở nhiều môi trường khác nhau.

4. MLflow Model Registry

Định nghĩa
Model Registry là kho trung tâm để quản lý vòng đời của các mô hình MLflow. Nó cung cấp quản lý phiên bản mô hình, chuyển đổi giai đoạn và chú thích, đảm bảo quản trị và hợp tác đúng quy trình.

Trường hợp sử dụng
Trong môi trường sản xuất, Model Registry giúp nhóm MLOps quản lý các phiên bản mô hình, theo dõi thay đổi và kiểm soát các giai đoạn triển khai từ phát triển đến sản xuất.

Ví dụ
Đăng ký mô hình trong MLflow Model Registry, gán số phiên bản và chuyển đổi qua các giai đoạn như “Staging” và “Production” để đảm bảo quy trình phát hành được kiểm soát.

Lợi ích khi sử dụng MLflow

MLflow mang lại nhiều lợi ích giúp tối ưu hóa quá trình phát triển học máy:

1. Theo dõi thí nghiệm hiệu quả: MLflow cung cấp giao diện thống nhất để ghi lại và so sánh các thí nghiệm, tạo điều kiện cho tái lập và hợp tác.
2. Tăng cường hợp tác: Bằng cách tập trung hóa dữ liệu thí nghiệm và cung cấp nền tảng chung, MLflow thúc đẩy chia sẻ tri thức và làm việc nhóm giữa nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư.
3. Triển khai mô hình hiệu quả: MLflow Models chuẩn hóa quy trình đóng gói và triển khai, giúp mô hình dễ dàng chuyển từ phát triển sang môi trường sản xuất.
4. Quản lý mô hình toàn diện: Model Registry hỗ trợ quản lý vòng đời hiệu quả, bao gồm phiên bản hóa và chuyển giai đoạn, đảm bảo mô hình được triển khai đúng quy trình.
5. Quy trình có thể tái lập: MLflow Projects và Pipelines hỗ trợ xây dựng các workflow có thể tái lập, nâng cao tính nhất quán và khả năng mở rộng cho quy trình học máy.
6. Mã nguồn mở và mở rộng linh hoạt: Là nền tảng mã nguồn mở, MLflow liên tục được cộng đồng cải tiến. Tính mở rộng của nó cho phép tích hợp với các công cụ khác và tùy biến đáp ứng nhu cầu riêng.

Các trường hợp sử dụng MLflow

MLflow rất linh hoạt và có thể áp dụng trong nhiều kịch bản học máy khác nhau:

• Theo dõi thí nghiệm: Nhà khoa học dữ liệu sử dụng MLflow Tracking để ghi lại và so sánh kết quả thí nghiệm, tối ưu hóa mô hình dựa trên dữ liệu thực nghiệm.
• Lựa chọn và triển khai mô hình: Kỹ sư MLOps sử dụng Model Registry để lựa chọn và triển khai các mô hình có hiệu suất tốt nhất vào môi trường sản xuất.
• Giám sát hiệu suất mô hình: Sau triển khai, các nhóm sử dụng MLflow để giám sát hiệu suất mô hình và điều chỉnh cần thiết nhằm duy trì độ chính xác và độ tin cậy.
• Dự án hợp tác: Các nhóm tổ chức công việc thông qua MLflow Projects, thúc đẩy hợp tác và đảm bảo quá trình thực thi nhất quán trên nhiều môi trường.

MLflow trong AI, Tự động hóa AI và Chatbot

Khả năng của MLflow mở rộng tới tự động hóa AI và phát triển chatbot nhờ cung cấp các công cụ tối ưu hóa quá trình huấn luyện, triển khai và giám sát mô hình AI. Ví dụ, trong phát triển chatbot, MLflow có thể được dùng để huấn luyện các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên, theo dõi hiệu suất trên các tập dữ liệu khác nhau và quản lý triển khai trên nhiều nền tảng hội thoại, đảm bảo phản hồi của chatbot chính xác và tin cậy.

Nghiên cứu về MLflow

MLflow là nền tảng mã nguồn mở được thiết kế để quản lý vòng đời học máy, bao gồm thí nghiệm, tái lập và triển khai. Nền tảng này ngày càng được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học và công nghiệp nhằm tối ưu hóa quy trình các dự án học máy.

1. SAINE: Scientific Annotation and Inference Engine of Scientific Research
   Trong bài báo này, các tác giả giới thiệu SAINE, một công cụ gán nhãn kết hợp MLflow để cải thiện quy trình phân loại trong nghiên cứu khoa học. Nghiên cứu nhấn mạnh cách MLflow hỗ trợ phát triển hệ thống phân loại minh bạch và chính xác. Công cụ này hỗ trợ các dự án meta-khoa học và tăng cường hợp tác trong cộng đồng khoa học. Bài báo cũng cung cấp video trình diễn và demo trực tiếp để hiểu rõ hơn về khả năng của hệ thống. Đọc thêm.

2. IQUAFLOW: Một framework mới để đánh giá chất lượng ảnh
   IQUAFLOW sử dụng MLflow để xây dựng framework đánh giá chất lượng ảnh thông qua hiệu suất mô hình AI. Framework này tích hợp các chỉ số tùy chỉnh và hỗ trợ nghiên cứu về suy giảm hiệu suất do các thay đổi ảnh như nén. MLflow được sử dụng như công cụ tương tác để trực quan hóa và tổng hợp kết quả trong bối cảnh này. Bài báo mô tả nhiều trường hợp sử dụng và cung cấp liên kết kho lưu trữ bổ sung. Khám phá thêm.

3. Hướng tới tích hợp dữ liệu nhẹ nhàng với truy vết đa workflow và quan sát dữ liệu
   Nghiên cứu này đề xuất MIDA, một framework tận dụng MLflow cho quan sát và tích hợp dữ liệu trên nhiều môi trường tính toán. Nó giải quyết các thách thức trong hợp tác đa ngành và hỗ trợ phát triển AI có trách nhiệm. MLflow đóng vai trò quản lý luồng dữ liệu trên nhiều hệ thống mà không cần bổ sung công cụ ghi nhận, nâng cao khả năng tái lập và hiệu quả cho quy trình khoa học.