MLOps چیست؟ بهینه‌سازی استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

مدل‌های یادگیری ماشین به ابزارهای حیاتی در تصمیم‌گیری‌های تجاری تبدیل شده‌اند، اما استقرار و مدیریت این مدل‌ها غالبا با چالش‌هایی همراه است. مشکلاتی مانند عدم سازگاری بین محیط‌های توسعه و اجرایی، تنوع در نسخه‌های کد و دشواری‌های همکاری تیمی می‌تواند کارایی فرآیندها را تحت تاثیر قرار دهد.

اینجاست که عملیات یادگیری ماشین (MLOps) وارد میدان می‌شود. MLOps با ارائه یک رویکرد منظم و ساختاریافته، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا به‌طور موثرتری مدل‌های یادگیری خود را توسعه، استقرار و مدیریت کنند. در این مقاله با بررسی چگونگی عملکرد MLOps، تفاوت آن با DevOps، مزایای آن و بهترین شیوه‌ها برای پیاده‌سازی آن در کسب‌وکار می‌پردازیم.

• MLOps چیست؟
• MLOps چگونه کار می‌کند؟
• MLOps در مقابل DevOps
• مزایای MLOps
• بهترین شیوه‌ها برای پیاده‌سازی MLOps در کسب‌وکار شما
• جمع بندی

MLOps چیست؟

MLOps مجموعه‌ای از شیوه‌ها است که توسعه سیستم‌های یادگیری ماشین (ML) و عملیات (Ops) را ترکیب می‌کند تا کل چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین را ساده کند. این رویکرد به شما کمک می‌کند تا استقرار، پایش و مدیریت مدل‌های ML را در محیط‌های تولید به‌صورت خودکار و بهینه کنید.

MLOps شامل همکاری بین دانشمندان داده، مهندسان DevOps و تیم‌های IT است تا اطمینان حاصل شود که یکپارچگی، تحویل و نگهداری مستمر مدل‌های ML شما در مقیاس بزرگ انجام می‌شود. این فرآیند شامل نسخه‌بندی مدل، مدیریت داده‌ها، آزمایش و پایش مدل‌ها است تا اطمینان حاصل شود که مدل‌های شما عملکرد ثابتی در شرایط دنیای واقعی ارائه می‌دهند. برای مثال، MLOps می‌تواند به مدیریت جریان‌های داده برای مدل‌های پیش‌بینی در فروش کمک می‌کند یا با خودکارسازی به‌روزرسانی‌های مدل، اطمینان حاصل کند که تشخیص جعل واقعی و دقیقی در زمان واقعی انجام می‌شود.

هوش مصنوعی چیست؟ توضیح مفاهیم AI به زبان ساده
هوش مصنوعی چیست؟

MLOps چگونه کار می‌کند؟

عملیات یادگیری ماشین (MLOps) یک رویکرد ساختاریافته است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا مدیریت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین را بهینه‌سازی کنند. این فرآیند شامل مراحل مختلفی از جمع‌آوری داده تا آموزش دوباره مدل است که هر مرحله به‌صورت موثر و هماهنگ با سایر مراحل کار می‌کند. در ادامه، مراحل کلیدی MLOps را بررسی خواهیم کرد و نحوه عملکرد آن را توضیح می‌دهیم.

1. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها

مهندسان داده اطلاعات مرتبط را از منابع مختلفی مانند سیستم‌های داخلی، داده‌های عمومی یا دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) جمع‌آوری می‌کنند. داده‌های جمع‌آوری شده به دانشمندان داده تحویل داده می‌شود تا آن‌ها را با حذف خطاها، تکرارها با داده‌های نامربوط پاک‌سازی کرده و با نرمال‌سازی مقادیر، ایجاد ویژگی‌ها یا کدگذاری دسته‌ها، آن را به‌گونه‌ای تبدیل می‌کنند که برای مدل‌های یادگیری ماشین مناسب باشد.

2. توسعه مدل

با داده‌های آماده شده، دانشمندان داده مدل‌هایی را ایجاد کرده و آموزش می‌دهند. آن‌ها از الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون، درخت تصمیم یا شبکه‌های عصبی استفاده می‌کنند و از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python یا R به همراه کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch بهره می‌برند.

3. نسخه‌بندی مدل

در حالی که مدل‌های تکامل می‌یابند، MLOps نسخه‌های مختلف را با استفاده از ابزارهایی مانند MLflow, Git یا کنترل نسخه داده (DVC) ثبت می‌کند. این ابزارها هر نسخه از مدل را ایجاد و تغییرات در کد، داده‌ها و هایپرپارامترها را برای اطمینان از قابلیت تکرار و پیگیری ثبت می‌کنند.

این ابزارها متاداده‌هایی مانند متریک‌های عملکرد، پیکربندی‌های آزمایش و آثار مدل را ذخیره کرده و به تیم‌ها امکان مقایسه نسخه‌های مختلف را می‌دهند. این ردیابی به‌صورت خودکار و یکپارچه در خط لوله ML برای مدیریت کارآمد انجام می‌شود.

با سرویس آماده هوش مصنوعی لیارا، پروژه‌ها و مدل‌های AI خودت را بدون دردسر اجرا کن و کنترل‌شان را در دست بگیر.
✅ نصب فوری✅ منابع اختصاصی✅ دسترسی آسان و API ساده
خرید و راه‌اندازی سرویس هوش مصنوعی

4. یکپارچگی و استقرار مستمر (CI/CD)

CI فرآیند را خودکار می‌کند، به‌طوری که تغییرات کد را در سیستم‌ کنترل نسخه شناسایی کرده و یک ساخت را فعال می‌کند؛ این پروسه شامل کامپایل کد و اجرای آزمایش‌ها خودکار است تا اطمینان حاصل کند که عملکرد و سازگاری مدل‌ها مناسب هستند.

پس از موفقیت CI/CD با استقرار ساخت جدید در محیط آزمایشی آغاز می‌شود؛ اگر آزمایش‌ها موفق باشند، برنامه به‌صورت خودکار به محیط تولید منتشر می‌شود، که این موضوع اطمینان می‌دهد که به‌روزرسانی‌ها به‌صورت کارآمد و قابل اعتماد انجام می‌شوند.

5. پایش و مدیریت مدل

پس از استقرار، MLOps اطمینان حاصل می‌کند که عملکرد مدل به‌طور مداوم از طریق ابزارهای پایش یکپارچه مانند Prometheus, Grafana یا داشبوردهای سفارشی که به مدل‌های استقرار یافته متصل هستند، مورد بررسی قرار می‌گیرد. برای شناسایی زمان نیاز به دوباره آموزش؛ این سیستم دقت (مقایسه پیش‌بینی‌های مدل با نتایج واقعی در داده‌های جدید به‌صورت آنلاین)، تاخیر (پایش و سرعت واکنش مدل به درخواست‌ها) و انحراف داده (شناسایی تغییرات با مقایسه توزیع‌های داده ورودی فعلی با داده‌های آموزشی) را پیگیری می‌کند.

گرافانا چیست؟ بهترین ابزار ویژوال سازی داده و مانیتورینگ
گرافانا چیست؟

6. دوباره‌آموزش و به‌روزرسانی مدل

مدل‌ها برای حفظ عملکردشان با تغییر داده‌ها دوباره آموزش داده می‌شوند. MLOps آموزش دوباره را با برنامه‌ریزی به‌روزرسانی‌های منظم بر اساس تغییرات داده یا محرک‌های عملکرد انجام می‌دهد و در نتیجه زمان توقف و کاهش عملکرد را به حداقل می‌رساند. همچنین با اجرای استراتژی‌هایی مانند استقرار تدریجی و استقرار آبی-سبز، مدل‌ها را دوباره مستقر می‌کند.

MLOps در مقابل DevOps

MLOps و عملیات توسعه (DevOps) اهداف مشابهی در ساده‌سازی فرآیندها و بهبود همکاری تیم‌ها دارند. با این حال، هر یک به حوزه‌های مختلفی پرداخته و تمرکزهای خاصی دارند، در مدیریت جریان‌های کاری، چرخه‌های حیات مدل‌ها و فناوری‌های مختلف.

پارامتر	MLOps	DevOps
تمرکز	به کل چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین، از آماده‌سازی داده‌ها تا استقرار و پایش، می‌پردازد.	به کل چرخه توسعه نرم‌افزار، از جمله کدنویسی، آزمایش و استقرار برنامه‌ها، متمرکز است.
ذینفعان	شامل دانشمندان داده، مهندسان ML و مهندسان داده است.	شامل توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، تیم‌های عملیات IT و مدیران سیستم است.
مدیریت داده	بر نسخه‌بندی داده، کیفیت داده و مدیریت انحراف داده در مدل‌ها تاکید دارد.	به‌طور عمده بر مدیریت کدهای برنامه و کنترل نسخه متمرکز است.
آموزش مدل	شامل آموزش و تنظیم مداوم مدل‌ها بر اساس داده‌های جدید است.	معمولا شامل آموزش مدل نیست؛ بلکه بر به‌روزرسانی‌های برنامه تمرکز دارد.
متریک‌های عملکرد	عملکرد مدل، دقت و متریک‌های انحراف را پایش می‌کند تا از قابلیت اطمینان آن اطمینان حاصل کند.	متریک‌های عملکرد برنامه، زمان کار و تجربه کاربری را پایش می‌کند.
ابزارها و فناوری‌ها	از ابزارهای خاصی مانند MLflow، TensorFlow و Kubeflow برای مدیریت مدل‌ها استفاده می‌کند.	از ابزارهایی مانند Jenkins, Docker و Kubernetes برای استقرار و ارکستراسیون نرم‌افزار استفاده می‌کند.
چرخه بازخورد	بازخوردهای عملکرد مدل و تغییرات داده را برای دوباره‌آموزی مدل‌ها منظور می‌کند.	بازخورد کاربران و پایش سیستم را برای بهبود برنامه‌ها که شامل می‌شود.

مزایای MLOps

MLOps ساختار و خودکارسازی را به چرخه عمر یادگیری ماشین می‌آورد و کار را برای شما ساده‌تر می‌کند تا مدل‌ها را استقرار داده و نگهداری کنید. MLOps اصولی مانند کنترل نسخه را شامل می‌شود که پیگیری منظم مدل‌ها و داده‌ها را تضمین کرده و قابلیت تکرار در محیط‌های مختلف را فراهم می‌کند. حاکمیت مدل نیز امنیت، انطباق و هماهنگی با اهداف تجاری را تضمین می‌کند.

• چرخه‌های استقرار سریع‌تر: با MLOps، می‌توانید استقرار مدل‌ها را خودکار کنید و زمان لازم برای انتقال مدل‌ها به تولید را کاهش دهید. MLOps از خطوط لوله CI/CD برای ساده‌سازی فرآیند استقرار استفاده می‌کند تا بتوانید به سرعت به‌روزرسانی‌ها را بدون تاخیر پیاده‌سازی کنید.
• دقت بالاتر مدل: MLOps به‌طور مداوم مدل‌های شما را پایش و دوباره آموزش می‌دهد تا عملکرد آن‌ها حفظ شود و با استفاده از حلقه‌های بازخورد خودکار و متریک‌های عملکرد در زمان واقعی، اطمینان حاصل کند که مدل‌های شما با ورودی‌های جدید دقیق باقی می‌مانند.
• همکاری روان‌تر: MLOps یک جریان کاری یکپارچه برای تیم‌های علوم داده و عملیات شما فراهم می‌کند. این امر ارتباطات را بهبود بخشیده و کل فرآیند توسعه و استقرار مدل را تسریع می‌کند.
• مقیاس‌پذیری: با MLOps، می‌توانید مدل‌های خود را به‌راحتی مطابق با رشد داده‌ها یا نیازهای کسب‌وکار خود مقیاس‌پذیر کنید، مثلا هنگامی که با ترافیک کاربری افزایش‌یافته برای یک سرویس آنلاین روبه‌رو هستید. MLOps تخصیص منابع و آموزش دوباره مدل‌ها را خودکار می‌کند تا بتوانید بارهای کاری بزرگ‌تر را بدون تغییر زیرساخت خود مدیریت کنید.

PyTorch یا TensorFlow: بهترین فریم‌ورک یادگیری عمیق کدام است؟
PyTorch یا TensorFlow

بهترین شیوه‌ها برای پیاده‌سازی MLOps در کسب‌وکار شما

هنگام ادغام MLOps در فرآیندهای کسب‌وکار خود، بر روی بهترین شیوه‌های خاص MLOps تمرکز کنید تا عملیات یادگیری ماشین خود را بهینه کنید و نتایج بهتری را برای کسب‌وکار خود به‌دست آورید:

1. راه‌اندازی ردیابی تجربیات در سیستم MLOps

برای مقیاس‌دهی تلاش‌های یادگیری ماشین، اجرای چندین آزمایش به‌طور همزمان برای آموزش مدل‌های بزرگ یا کار با مدل‌های پیچیده که نیاز به تست و بهبود مداوم دارند، به یک روش ساختاریافته برای پایش و مقایسه نسخه‌های مختلف نیاز دارد.

با ردیابی تجربیات، می‌توانید نسخه‌های مدل، هایپرپارامترها و متریک‌های عملکرد را به‌صورت آنی ثبت کنید و اطمینان حاصل کنید که تاریخچه روشنی از آنچه کار کرده و آنچه کار نکرده است دارید، که این امر باعث می‌شود تا به راحتی مدل‌ها را بهینه‌سازی کرده و فرآیند توسعه را تسریع کنید.

به‌عنوان مثال، در یک مدل مدیریت وضعیت امنیتی AI، ردیابی تجربیات می‌تواند جنبه‌های مختلفی مانند نسخه‌های مدل، آستانه‌های شناسایی تهدید، تنظیم نقطه تشخیص ناهنجاری و به‌روزرسانی الگوهای تهدید را ثبت کند که به شما کمک می‌کند تا ببینید که چگونه پیکربندی‌های مختلف، تهدیدات امنیتی را در زمان واقعی شناسایی می‌کنند.

2. تضمین اعتبارسنجی داده و مدل در بخش‌های مختلف

در یک محیط تولید، ممکن است متوجه شوید که یک مدل یادگیری ماشین در یک زمینه (مانند مناطق جغرافیایی، جمعیت‌شناسی کاربران، دوره‌های زمانی یا برنامه‌های خاص) به خوبی عمل می‌کند اما در زمینه‌ای دیگر شکست می‌خورد.

این می‌تواند به دلیل تفاوت‌های موجود در داده‌های زیرساختی باشد، مانند اینکه الگوها یا رفتارها در بخش‌های مختلف متفاوت است. خطوط اعتبارسنجی داده اطمینان حاصل می‌کنند که ورودی‌های مورد استفاده برای آموزش دقیق و بدون خطا هستند، در حالی که اعتبارسنجی مدل در بخش‌های مختلف برای همه کاربران عملکرد ثابتی را تضمین می‌کند.

به‌عنوان مثال، در یک مدل سیستم تحلیلی، اعتبارسنجی داده می‌تواند فرمت‌های نادرست مانند مقادیر گم‌شده یا انواع داده‌های نامناسب در یک مجموعه داده پویا را شناسایی کند و از کیفیت بد داده‌ها جلوگیری کند که می‌تواند توانایی مدل در ارائه بینش‌های دقیق را تحت تاثیر قرار دهد. به‌طور مشابه، در یک ابزار ترجمه، اعتبارسنجی عملکرد مدل در سطوح زبانی مانند انگلیسی، ژاپنی و ماندارین، انسجام ترجمه را تضمین کرده و از پیش‌بینی‌های مغرضانه جلوگیری می‌کند و کیفیت نتایج را برای همه کاربران ایمن می‌سازد.

K-Fold Cross-Validation چیست و چرا در یادگیری ماشین اهمیت دارد؟
K-Fold Cross-Validation 

3. پایش عملکرد عملیاتی خدمات پیش‌بینی شما

هنگام استقرار مدل‌های یادگیری ماشین، فراتر از متریک‌های سنتی پروژه مانند قدرت پردازش، زمان پاسخ، زمان کار و قابلیت اطمینان، متریک‌های عملیاتی خاص MLOps تعیین‌کننده عملکرد مدل استقرار یافته شما هستند.

به‌عنوان مثال، هنگام ایجاد یک ابزار اتوماسیون بازاریابی، MLOps انحراف مدل را با مقایسه داده‌های جدید تعامل کاربران با مجموعه آموزشی پیگیری می‌کند، انحراف اهمیت ویژگی را پایش می‌کند تا ببیند آیا عوامل کلیدی مانند جمعیت‌شناسی کاربران هنوز بر پیش‌بینی‌ها تاثیر می‌گذارند و توزیع پیش‌بینی تغییرات در استراتژی‌های بازاریابی پیشنهادی را بررسی می‌کند، در حالی که زمان تاخیر در خدمت مدل تضمین می‌کند که شخصی‌سازی در زمان واقعی انجام می‌شود.

جمع بندی

پیاده‌سازی MLOps به سازمان‌ها کمک می‌کند چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین را به‌صورت ساختاریافته و خودکار مدیریت کنند. این رویکرد با ساده‌سازی فرآیندهای توسعه، استقرار و پایش مدل‌ها، دقت و پایداری آن‌ها را در محیط‌های واقعی تضمین می‌کند. با بهره‌گیری از بهترین شیوه‌ها و ابزارهای مناسب، کسب‌وکارها می‌توانند سریع‌تر به تغییرات داده و نیاز کاربران پاسخ دهند و از یادگیری ماشین به‌عنوان یک مزیت رقابتی پایدار استفاده کنند.