MLOps چیست؟

مقدمه

کسایی که با فرایند های یادگیری ماشین در محیط واقعی کار کردند یا اصلا مدلی آموزش دادند حتما با این چالش ها برخورد کردند که مثلا هایپرپارامترهایی رو تغییر دادند و فراموش کردند کدام مدل با کدام هایپرپارامتر چه درصدی داشته است یا هایپرپارامتر های چه مواردی بودند. یا برای دیتاست هایشان نسخه ای نداشتند و نمیدانستند دیتای جدید که اضافه کردند را جدا کنند یا مجبور بودند چندین کپی از دیتا های تکراری را نگهداری کنند، یا وقتی با شخص دیگری کار میکردند داده هایشان با هم Sync نبوده است و چالش های دیگر.

به صورت کلی MLOps داشتن یک چرخه حیات مرتب برای مراحل مختلف یادگیری هست و از شاخه ذیل تشکیل شده است:

• Data Engineering
• Devops
• Machine Learning

بخش اول: مفهوم  MLOps

MLOps مخفف عبارت “Machine Learning Operations” است و به فرآیند و روش‌هایی اشاره دارد که به ترکیب توسعه مدل‌های یادگیری ماشینی با عملیات و مدیریت آن‌ها در محیط‌های تولیدی می‌پردازد. هدف اصلی MLOps، ایجاد یک جریان کاری یکپارچه و مدیریت مداوم مدل‌های یادگیری ماشینی در محیط‌های تولیدی است تا عملکرد بهینه و پایداری را به همراه داشته باشیم. یکی از عوامل مهمی که موجب مطرح شدن MLOps در فناوری های جدید شده است، پیچیدگی ها و چالش های حول یک کد یادگیری ماشین است. MLOps، به زبان ساده ، مجموعه ای از بهترین روش ها برای بهبود ارتباط و همکاری بین کارمندان شما در بخش داده های علمی و عملیاتی برند شما است. به زبان ساده تر ، ترکیبی از یادگیری ماشین ، مهندسی داده و عملیات توسعه است. هدف این است که یک روند ساده تر برای توسعه و ایجاد سیستم های یادگیری ماشین فراهم شود ، به مدیران تجارت ، دانشمندان داده ، بازاریابان و مهندسین فناوری اطلاعات اجازه می دهد در همان سطح همکاری کنند.

برخی از چالش ها و پیچیدگی های ارائه مدل در محیط عملیاتی و در انجام پیش بینی برخط، در شکل زیر نشان داده شده است، همانطور که در شکل دیده می شود، تنها بخش کوچکی از سیستم های واقعی یادگیری ماشین، کد یادگیری ماشین هستند. زیرساخت حول این سیستم ها عظیم و پییچیده است. به طوری که نرم افزارهای پیرامون یک کد ML باید نیازمندی های زیر را در مراحل مخلتف توسعه و استقرار براورده کنند:

• پیکربندی
• خودکارسازی
• جمع آوری داده
• تصدیق (Verify) داده
• تست و دیباگ
• مدیریت منابع
• آنالیز مدل
• مدیریت متاداده و فرایندها
• مدیریت زیرساخت
• مانیتورینگ

بخش دوم: مراحل کلیدی  MLOps

توسعه مدل: در این مرحله، تیم‌های تحقیق و توسعه، مدل‌های یادگیری ماشینی را با استفاده از داده‌های آموزشی آماده می‌کنند.

آموزش مدل: مدل‌ها با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش داده می‌شوند و پس از آموزش، باید به طور دقیق ارزیابی و تست شوند.

مستندسازی مدل: مستندات جامعی در مورد معماری مدل، نحوه آموزش، ویژگی‌ها و توضیحات دقیق دیگر باید تهیه شود.

مدیریت و نگهداری مدل: مدل‌ها به محیط‌های تولیدی منتقل می‌شوند و نیاز به نگهداری، بروزرسانی و مدیریت دارند تا با تغییرات محیطی سازگار باشند.

مانیتورینگ و لاگ‌گیری: مدل‌ها باید در زمان واقعی مورد مانیتورینگ قرار گیرند تا هر نوع عملکرد نامطلوب یا خطا را تشخیص دهیم.

تست و ارزیابی پایداری: مدل‌ها باید به طور دوره‌ای تست شده و عملکرد پایداری آن‌ها در طول زمان ارزیابی شود.

بخش سوم: اهمیت MLOps

MLOps به تیم‌های توسعه و عملیات اجازه می‌دهد تا به صورت همکارانه و هماهنگ، مدل‌های یادگیری ماشینی را در محیط‌های تولیدی به کار ببرند. این کار باعث می‌شود که مدل‌ها بهبود یابند، اطمینان از کارکرد آن‌ها حاصل شود و عملکرد تجاری بهبود یابد.

اهمیت MLOps به دلیل موارد زیر تا حد زیادی افزایش یافته است:

• تسریع فرآیند توسعه و استقرار مدل‌ها: MLOps با بهبود هماهنگی بین توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و متخصصان داده، امکان تسریع فرآیند توسعه و آماده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین را فراهم می‌کند. این کاهش زمان مورد نیاز برای تولید و بهبود مدل‌ها را ممکن می‌سازد.
• کیفیت بهتر مدل‌ها: با استفاده از اصول MLOps، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند بر اساس داده‌های جدید آموزش داده شوند و بهبود یابند. این منجر به بهبود کارایی و دقت مدل‌ها می‌شود.
• پیش‌بینی و مدیریت بهتر عملکرد: با استفاده از ابزارها و متریک‌های MLOps، می‌توان به بهترین شکل ممکن عملکرد مدل‌ها را پیش‌بینی کرد و در صورت نیاز، تغییراتی در معماری مدل ایجاد کرد.
• تسهیل همکاری تیمی: MLOps تیم‌های مختلف را از جمله توسعه‌دهندگان، متخصصان داده، مهندسان عملیات و … به همراه می‌آورد و برای آن‌ها یک چارچوب مشترک برای کار با مدل‌ها ایجاد می‌کند.
• مدیریت بهتر برای مدل‌ها: MLOps ابزارها و رویکردهای مدیریتی ارائه می‌کند که امکان مانیتورینگ، لاگ‌گیری، نسخه‌بندی و بازیابی آسان‌تر مدل‌ها را فراهم می‌کند.
• تضمین قابلیت انتقال‌پذیری و پایداری: با رعایت اصول MLOps، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند به راحتی در محیط‌های مختلفی که شامل تغییرات محیطی و معماری هستند، استقرار پیدا کنند.

در کل، MLOps بهبود بهره‌وری، تسریع فرآیندها، کاهش خطاها، بهبود کیفیت مدل‌ها، و تسهیل همکاری بین تیم‌های مختلف را در زمینه یادگیری ماشین ایجاد می‌کند.

بخش چهارم: چالش های MLOps

MLOps بدون شک بهبود‌های زیادی را در فرآیند توسعه و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین به همراه دارد، اما همچنان با چالش‌های خاصی نیز مواجه است. در ادامه به برخی از این چالش‌ها اشاره می‌کنم:

• پیچیدگی مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین: مدل‌های یادگیری ماشین ممکن است پیچیدگی‌های زیادی داشته باشند، به ویژه در صورتی که معماری‌های پیچیده‌ای داشته باشند. مدیریت و تنظیم این مدل‌ها به درستی می‌تواند چالش‌هایی را ایجاد کند.
• مدیریت داده: داده‌ها مؤلفه اساسی یادگیری ماشین هستند و به دلیل حجم بزرگ و نیاز به پیش‌پردازش و تمیز کردن، مدیریت آنها می‌تواند مشکلاتی را ایجاد کند. مشکلاتی مانند کیفیت پایین داده‌ها، تغییرات در توزیع داده‌ها، و…
• تنظیمات و پارامترها: تنظیم و بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌تواند زمان‌بر و پیچیده باشد. انتخاب نوع معماری مدل، تعیین مقادیر پارامترها، و انجام آزمایش‌های متعدد برای بهبود عملکرد مدل از چالش‌های این حوزه هستند.
• تطابق با محیط‌های مختلف: مدل‌های یادگیری ماشین باید در محیط‌های مختلفی که شامل تغییرات معماری، سیاست‌ها و داده‌ها هستند، عمل کنند. تضمین انتقال‌پذیری و پایداری مدل‌ها در محیط‌های مختلف چالش‌هایی دارد.
• مانیتورینگ و نظارت: پس از استقرار مدل، نیاز به مانیتورینگ و نظارت بر عملکرد آن در زمان اجرا وجود دارد. شناسایی مشکلات عملکردی، تغییرات در عملکرد مدل، و پیدا کردن داده‌های ناسازگار می‌تواند مسئله‌ای باشد.
• تیم‌های تخصصی متفاوت: تیم‌های توسعه نرم‌افزار، مهندسی داده، علم داده و عملیاتی ممکن است از نظر تخصص و زبان تخصصی متفاوت باشند. هماهنگی و انطباق بین این تیم‌ها می‌تواند چالش‌هایی را ایجاد کند.
• امنیت: امنیت در مدل‌های یادگیری ماشین نیز مهم است. ممکن است مدل‌ها حساسیت‌هایی داشته باشند که نیاز به محافظت دارند، و همچنین تهدیدهای امنیتی نظیر حملات تقلبی یا حملات تزریق داده نیز وجود دارند.
• پیچیدگی عملیاتی: توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین ممکن است به دلیل پیچیدگی‌های مربوط به مدیریت داده، تست‌ها، مانیتورینگ و … پیچیده باشد.

به طور کلی، MLOps با چالش‌های خود در توسعه و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین همراه است که نیازمند استفاده از ابزارها، فرآیندها و رویکردهای مناسب برای حل آن‌ها است.

بخش پنجم: مهمترین ابزارهای MLOps

در شکل ذیل مهمترین ابزارهای MLOps مشخص شده است.

ابزارهای MLOps نقش کلیدی در تسهیل و بهبود فرآیندهای توسعه، استقرار، و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین دارند. در زیر، به برخی از مهمترین ابزارهای MLOps اشاره می‌کنم:

• Git و GitHub/GitLab/Bitbucket: ابزارهای کنترل نسخه و مدیریت کد مانند Git به تیم‌ها اجازه می‌دهد که به صورت مشترک بر روی کد و مدل‌های یادگیری ماشین کار کنند و تغییرات را پیگیری کنند.
• Docker و Kubernetes: Docker به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد مدل‌های یادگیری ماشین را به صورت مستقل از محیط اجرا کنند. Kubernetes هم به مدیران اجازه می‌دهد تا بهبود مقیاس‌پذیری و مدیریت استقرارهای مدل‌های یادگیری ماشین را انجام دهند.
• Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) ابزارهای: ابزارهای مانند Jenkins، CircleCI، Travis CI و GitLab CI/CD به تیم‌ها این امکان را می‌دهند که تغییرات در کد و مدل‌ها را به صورت مستمر و به صورت خودکار تست، ادغام و استقرار کنند.
• MLflow: این ابزار به توسعه‌دهندگان امکان مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین، آزمایش‌ها، تنظیمات و نتایج را فراهم می‌کند.
• TensorBoard: ابزاری که توسط TensorFlow ارائه می‌شود و به تجزیه و تحلیل و نمایش داده‌های مختلفی از مدل‌ها و آموزش‌ها کمک می‌کند.
• DVC (Data Version Control): یک ابزار متن‌باز برای مدیریت و مشاهده تغییرات در داده‌ها، پردازش‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین.
• Seldon: ابزاری برای استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در Kubernetes.
• Apache Airflow: یک سیستم مدیریت جریان کار و زمان‌بندی است که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا فرآیندهای ایجاد، آزمایش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین را تنظیم و مدیریت کنند.
• Prometheus و Grafana: ابزارهای مانیتورینگ و نظارت بر عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و زیرساخت‌های آن.
• Trifacta و OpenRefine: ابزارهای پیش‌پردازش و تمیز کردن داده‌ها قبل از آموزش مدل‌های یادگیری ماشین.
• Version Control Systems (VCS): ابزارهای مدیریت نسخه کد و فایل‌ها مانند Subversion (SVN) یا Mercurial نیز برای افرادی که از Git استفاده نمی‌کنند، مفید هستند.

همچنین باید توجه داشت که ابزارهای MLOps بسته به نیازهای پروژه و تکنولوژی‌های مورد استفاده ممکن است متفاوت باشند. انتخاب ابزارهای مناسب برای محیط و موارد کاربرد خاص شما اهمیت دارد.

نتیجه‌گیری:

MLOps  یک صنعت جدید اما عظیم است که انتظار می رود تا سال 2025 به 4 میلیارد دلار رسیده است و مهمترین تاثیری که ممکن است داشته باشد مربوط به نحوه مدیریت داده ها است. یک رویکرد جامع برای مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشینی است که به توسعه‌دهندگان و تیم‌های عملیات اجازه می‌دهد با یکدیگر همکاری کنند و مدل‌ها را به طور موثر در محیط‌های تولیدی به کار ببرند. این رویکرد می‌تواند بهبود واقعی در عملکرد تجاری و ایجاد اعتماد در استفاده از تکنولوژی‌های یادگیری ماشینی به دنبال داشته باشد.