Wat is een machine learning pipeline?
In het domein van machine learning verwijst een pipeline naar een reeks georganiseerde stappen waarmee de voorbereiding van gegevens, het trainen van modellen, het valideren ervan en het in productie brengen ervan geautomatiseerd kunnen worden. Deze gestructureerde aanpak vergemakkelijkt de herhaalbaarheid van processen, verbetert de kwaliteit van de resultaten en optimaliseert het werk van data- en ontwikkelteams.
Waarom zou u een machine learning pipeline integreren in uw projecten?
De belangrijkste stappen van machine learning automatiseren
Met een machine learning pipeline (ML) kunt u de verschillende stappen van een machinaal leerproject automatisch aaneenschakelen: gegevensverwerking, modelvorming, validatie en implementatie. Deze automatisering vermindert handmatige interventie, beperkt fouten en zorgt voor consistentie tussen de verschillende fasen van het proces.
Tijd besparen en fouten beperken
Door repetitieve taken te elimineren, versnellen pijpleidingen de ontwikkeling en uitvoering van projecten aanzienlijk. De teams kunnen zich richten op het optimaliseren van de modelprestaties of het analyseren van de resultaten, in plaats van op tijdrovende voorbereidingen. Bovendien vermindert het risico op inconsistenties of omissies door het standaardiseren van bestanden, formaten en verwerkingen.
De kwaliteit van productiemodellen verbeteren
Een goed ontworpen pipeline staat garant voor een betere kwaliteit van het uiteindelijke model. Hiermee kunnen gegevens systematisch worden omgezet in tests en productie, kunnen trainingsomstandigheden worden gerepliceerd en kunnen drive- of contaminatie-effecten van datasets worden vermeden. Het resultaat: robuustere modellen die beter zijn afgestemd op hun implementatieomgeving.
Samenwerking tussen data- en dev-teams vergemakkelijken
De pipeline dient als een gemeenschappelijk kader voor data scientists, machine learning engineers, ontwikkelaars en cloud-specialisten. Door duidelijke interfaces tussen elk onderdeel te definiëren (voorbewerking, modellering, evaluatie, enz.), vergemakkelijkt het de verdeling van verantwoordelijkheden en bevordert het het hergebruik van code of functies van het ene naar het andere project.
MLOps-workflows structureren
De pipeline is geïntegreerd in een MLOps-aanpak en wordt een strategische hefboom voor de industrialisering van AI. Het maakt het mogelijk om reproduceerbare, geversioneerde en testbare workflows te implementeren, gebaseerd op tools voor softwaretechniek, automatisering, monitoring en milieubeheer. Dit kader is van essentieel belang om modellen geschaald uit te breiden en tegelijkertijd kwaliteit en compliance te garanderen.
Wat zijn de stappen van een machine learning pipeline?
Een machine learning-pipeline is gebaseerd op een reeks gestandaardiseerde stappen waarmee ruwe gegevens naar een operationeel model kunnen worden overgezet. Elk van deze stappen speelt een belangrijke rol bij de kwaliteit en betrouwbaarheid van het eindresultaat.
Gegevens verwerken en voorbereiden
De pipeline begint met het verwerken van gegevens uit verschillende bronnen (bestanden, databases, cloud-flows of API's). Deze gegevens worden vervolgens schoongemaakt, opgemaakt en eventueel verrijkt om een bruikbare dataset (set of dataset) te vormen. Deze fase omvat vaak het beheer van ontbrekende waarden, de normalisatie van gegevens of de conversie van typen.
Specificaties selecteren
Na de voorbereiding van de gegevens selecteert de pijpleiding de meest relevante kenmerken. Deze stap, ook wel feature engineering genoemd, bestaat uit het identificeren of creëren van eigenschappen die het model beter in staat stellen om betrouwbare voorspellingen te produceren. Een geboortedatum kan bijvoorbeeld worden omgezet in een leeftijd of in meerdere velden, zodat een trend zichtbaar wordt.
Trainen van het model
De training bestaat uit het aanpassen van het model op basis van beschikbare gegevens. Als de gegevens gekende resultaten bevatten, gaat het om een leerproces onder toezicht. In het andere geval wordt de aanpak als niet-bewaakt beschouwd. Deze fase vereist aanzienlijke rekenresources, die vaak via cloudservices beschikbaar zijn. Het doel is om de interne parameters van het model te optimaliseren, zodat het onregelmatigheden kan identificeren en consistente voorspellingen kan produceren.
Evaluatie en validatie
Nadat het model is getraind, moeten de prestaties ervan worden gecontroleerd op een andere dataset dan die voor het leren. Dit meet het vermogen om te generaliseren. Voor deze beoordeling worden indicatoren zoals gemiddelde nauwkeurigheid of fout gebruikt. Cross-validatie, een methode die bestaat uit het testen van het model op meerdere gegevenssets, kan ook worden gebruikt om een robuuste beoordeling te garanderen.
Implementatie in productie
Wanneer het model is gevalideerd, kan het worden geïntegreerd in een operationeel systeem. Deze implementatie in productie kan verschillende vormen aannemen: call via een API, integratie in een softwaretoepassing of implementatie op een cloud-server. De pipeline garandeert hier de reproduceerbaarheid van de omgeving en de coherentie van de uitgevoerde code.
Model bewaken, testen en bijwerken
Eenmaal in productie wordt het model continu gemonitord. Met de pipeline kunnen regelmatige tests gestart worden, nieuwe verzamelde gegevens geanalyseerd worden en een nieuwe leercyclus gestart worden als de prestaties verslechteren. Deze continue verbetercyclus is een pijler van modern machine learning.
Belangrijkste onderdelen van een ML-pipeline
Een machine learning-pipeline is gebaseerd op verschillende onderling verbonden componenten. Iedereen speelt een specifieke rol in de naadloze uitvoering van het proces, van het verzamelen van gegevens tot de productie van het model.
Dataset en opslag
De basis van elke pipeline is de kwaliteit en beschikbaarheid van gegevens. Deze kunnen worden opgeslagen in een data lake, een objectwinkel of een gedistribueerd bestandssysteem. De consistentie van gegevenssets tussen de verschillende fasen van de pijpleiding is van essentieel belang om betrouwbare resultaten te waarborgen.
Runtime-omgeving :
De pijpleiding moet in een stabiele en reproduceerbare omgeving kunnen worden uitgevoerd. Dit kan lokaal, cloud of hybride zijn, afhankelijk van de behoeften qua rekenkracht en de aard van het project. Containerisatie-omgevingen garanderen met name een hoge overdraagbaarheid tussen test-, trainings- en productiestappen.
Tools voor versie- en codebeheer
Om de traceerbaarheid en de reproduceerbaarheid van de resultaten te garanderen, integreren pijpleidingen vaak met versietools. Deze tools maken het mogelijk om de evolutie van de code, de parameters, de modellen, maar ook de gebruikte gegevens te volgen. Ze zijn essentieel in een context van samenwerken of audit.
Rekendiensten, containers en orkestratie
De uitvoering van de pijpleiding is gebaseerd op passende rekenresources: CPU, GPU, distributed clusters, enzovoorts. Voor het beheer van toenemende load-balancing of parallellisme worden orkestrators gebruikt, zoals Kubernetes, die verbonden zijn met gespecialiseerde cloudservices of platforms. Containers maken een consistente implementatie van de verschillende stappen eenvoudiger.
Frameworks voor machine learning
Ten slotte spelen de softwarecomponenten die worden gebruikt om de modellen te bouwen en te trainen een belangrijke rol. Er zijn bibliotheken, zoals scikit-learn, TensorFlow, PyTorch en XGBoost, vaak gerund met Python. Deze tools maken het mogelijk om modelarchitecturen te definiëren, hyperparameters aan te passen en de algehele prestaties te optimaliseren.
Het belang van de pijpleiding voor de MLOps-techniek
Machine learning-pipelines spelen een centrale rol in de praktijken van MLOps, doordat ze de continuïteit verzekeren tussen de ontwikkeling van modellen en hun operationele exploitatie. Ze maken het mogelijk AI-projecten te industrialiseren en tegelijk de kwaliteit, de reproduceerbaarheid en de schaalbaarheid van de systemen te garanderen.
MLOps en automatisering van AI-werkstromen
MLOps, een samentrekking van machine learning en DevOps, is erop gericht de volledige levenscyclus van modellen te automatiseren en betrouwbaar te maken. Pipelines vergemakkelijken dit door duidelijke, reproduceerbare en automatisch activeerbare processen te definiëren. Dit omvat gegevensvoorbereiding, training, tests, implementatie en supervisie.
Kwaliteit, veiligheid en compliance van ML-modellen
Met een goed ontworpen pipeline kunt u kwaliteitscontroles in elke fase integreren: verificatie van gegevens, validatie van modelprestaties, testen in een preproductie-omgeving. Het vergemakkelijkt ook de traceerbaarheid van versies, die van essentieel belang is voor de naleving van de regelgeving of voor de begrijpelijkheid van de beslissingen die door modellen worden genomen.
Continue integratie van modellen
De continue integratie van modellen (CI/CD ML) is geïnspireerd op CI/CD-praktijken voor softwareontwikkeling en maakt gebruik van pipelines om updates te automatiseren. Elke wijziging in de code of het dataset kan een nieuwe leercyclus met geïntegreerde testen starten. Dit kan de implementatie versnellen en toch een hoog betrouwbaarheidsniveau handhaven.
Antwoord op uw vragen
Welke tools kunnen helpen om een effectieve ML-pipeline op te zetten?
Meerdere tools maken het gemakkelijker om pipelines voor machine learning te maken. Voor gegevensverwerking orkestreert Apache Airflow of Prefect elke stap van het proces. Voor de levenscyclus van modellen automatiseren MLflow en Kubeflow training, implementatie en validatie. Frameworks als scikit-learn, TensorFlow of PyTorch helpen functies te structureren en prestaties bij te houden. Deze componenten passen in cloud-omgevingen, waardoor de productie in MLOps-systemen geoptimaliseerd wordt, met versiecontrole, codebeheer en het bijhouden van bestanden.
Hoe faciliteert een pijpleiding de overgang van model naar productie?
De pijpleiding structureert de stappen tussen de lokale training van een model en de implementatie ervan in een productieomgeving. Het zorgt ervoor dat de gebruikte code, gegevens en parameters consistent zijn bij elke uitvoering. Het maakt ook het automatiseren van tests, prestatiecontroles en het omzetten van het model naar het juiste formaat mogelijk. Het resultaat: minder fouten, snellere implementatie en eenvoudigere updates bij nieuwe versies. Dit is een belangrijke troef om systemen voor artificiële intelligentie op grote schaal te stabiliseren.
Kunnen we een machine learning pipeline versieren als een code?
Ja, een pipeline kan op een soortgelijke manier als een softwareproject geversioneerd worden. Dit omvat de gebruikte verwerkingsscripts, gegenereerde modellen, trainingsconfiguraties en datasets. Met tools zoals Git, DVC (Data Version Control) of MLflow kunt u elke wijziging bijhouden. Deze versie is essentieel voor reproduceerbaarheid, prestatiecontrole en, indien nodig, terugschakelen naar een eerdere versie. In een context van samenwerking of validatie van de regelgeving is deze aanpak een onmisbare goede praktijk geworden.
Hoe past een pipeline in een MLOps-aanpak?
De pijpleiding is de technische basis van de MLOps-methode. Hiermee kan de hele levenscyclus van modellen worden geautomatiseerd: gegevensinvoer, training, tests, implementatie en supervisie. Deze automatisering verbetert de kwaliteit, snelheid en traceerbaarheid van projecten. Door CI/CD-tools, versiebewaking en cloud-infrastructuur te combineren, vergemakkelijkt de pipeline de samenwerking tussen ontwikkelaars, data scientists en ML-ingenieurs. Het biedt ook de mogelijkheid om te voldoen aan de eisen op het gebied van betrouwbaarheid, veiligheid en compliance bij grootschalige artificiële intelligentieprojecten.
Welke uitdagingen zijn er bij de automatisering van een ML-pipeline?
De automatisering van een machine learning-pipeline kan verschillende uitdagingen aangaan: heterogeniteit van gegevens, instabiliteit van omgevingen, gebrek aan standaardisering of beperkte rekenresources. De complexiteit neemt toe met meer modellen, versies, datasets en use cases. Een goed beheer van de pijpleidingen, met tools, gedocumenteerde code en robuuste praktijken, is van essentieel belang om kwaliteit en betrouwbare uitvoering te garanderen. U moet ook de prestaties controleren, de stappen valideren en de MLOps-teams bij het hele leerproces betrekken.
Is een ML-pipeline ook nuttig voor kleine projecten?
Ja, zelfs een klein project kan baat hebben bij een gestructureerde pijpleiding. Het helpt stappen te verduidelijken, behandelingen te documenteren en iteraties tijd te besparen. Als het project verder evolueert, kan de pijpleiding bovendien worden aangepast zonder helemaal opnieuw te beginnen. Het biedt een betere reproduceerbaarheid, wat nuttig is bij een projecthervatting of bij de integratie van een nieuwe medewerker. Tot slot effent het de weg voor een toekomstige productie of een opschaling, zonder aanvankelijk grote meerkosten.
De OVHcloud-oplossingen voor uw machine learning-projecten
OVHcloud biedt flexibele en krachtige cloudservices om uw machine learning-projecten te versnellen, van training tot productie.
AI Notebooks
Start uw Jupyter-ontwikkelomgevingen met een paar klikken, zonder dat u vooraf hoeft te configureren. Werk met uw datasets, test uw modellen en benut heel eenvoudig de kracht van de cloud van OVHcloud.
AI Training
Train uw modellen op grote schaal met een geoptimaliseerde GPU-infrastructuur. Automatiseer uw workflows, volg uw prestaties en houd uw kosten onder controle met een facturatie per uur.
AI Deploy
Implementeer uw modellen voor machine learning als toegankelijke en schaalbare API's. Bespaar tijd met een vereenvoudigde productie, zonder de infrastructuur te managen.