દરેક વ્યક્તિ જેણે મશીન લર્નિંગ ડેવલપમેન્ટનો પ્રયાસ કર્યો છે તે સમજે છે કે તે કેટલું મુશ્કેલ છે. સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટમાં પ્રમાણભૂત સમસ્યાઓ સિવાય, મશીન લર્નિંગ (ML) ડેવલપમેન્ટમાં વધારાના અવરોધોનો સમાવેશ થાય છે.
ML જીવનચક્રના દરેક તબક્કામાં મદદ કરવા માટે સેંકડો ઓપન સોર્સ ટૂલ્સ ઉપલબ્ધ છે, મોડલ તાલીમ દ્વારા ડેટા તૈયાર કરવાથી.
પરંપરાગત સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટથી વિપરીત, જ્યારે ટીમો દરેક પગલા માટે એક સાધન પસંદ કરે છે, ત્યારે ML સાથે તમે સામાન્ય રીતે દરેક ઉપલબ્ધ ટૂલ (દા.ત., અલ્ગોરિધમ)નું અન્વેષણ કરવા માંગો છો કે તે પરિણામોને સુધારે છે કે કેમ.
પરિણામે, ML વિકાસકર્તાઓએ સેંકડો પુસ્તકાલયોનો ઉપયોગ અને ઉત્પાદન કરવું આવશ્યક છે.
મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સમાં હજારો કસ્ટમાઇઝેબલ પેરામીટર્સ હોય છે, અને મોડેલ જનરેટ કરવા માટે દરેક પ્રયોગમાં કયા પરિમાણો, કોડ અને ડેટાનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો તે ઓળખવું મુશ્કેલ છે, પછી ભલે તમે એકલા અથવા ટીમમાં કામ કરો.
યોગ્ય દેખરેખ વિના, ટીમો વારંવાર કાર્ય કરવા માટે સમાન કોડ મેળવવા માટે સંઘર્ષ કરે છે. તમે ઉત્પાદન વપરાશ માટે તમારા તાલીમ કોડને એન્જિનિયરને સ્થાનાંતરિત કરતા ડેટા સાયન્ટિસ્ટ હોવ, અથવા તમે સમસ્યાનું નિદાન કરવા માટે તમારા પાછલા કાર્ય પર પાછા જઈ રહ્યાં હોવ, ML વર્કફ્લોના પગલાંને પીછેહઠ કરવી મહત્વપૂર્ણ છે.
અસંખ્ય જમાવટ પદ્ધતિઓ અને વાતાવરણને કારણે ઉત્પાદનમાં મોડેલ ખસેડવું મુશ્કેલ હોઈ શકે છે જેનો ઉપયોગ કરવો આવશ્યક છે (દા.ત., REST સર્વિંગ, બેચ અનુમાન, અથવા મોબાઇલ એપ્લિકેશન્સ). કોઈપણ લાઇબ્રેરીમાંથી મોડલને આમાંના કોઈપણ ટૂલમાં ખસેડવાની કોઈ સામાન્ય પદ્ધતિ નથી, અને આમ દરેક નવી જમાવટ જોખમનો પરિચય આપે છે.
આ મુદ્દાઓને લીધે, તે સ્પષ્ટ છે કે પરંપરાગત સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ તરીકે સ્થિર, અનુમાનિત અને વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવા માટે ML વિકાસમાં નોંધપાત્ર સુધારો થવો જોઈએ.
ML પડકારો
- અસંખ્ય વિવિધ સાધનો છે. મશીન લર્નિંગ જીવનચક્રના દરેક તબક્કામાં મદદ કરવા માટે સેંકડો સોફ્ટવેર સોલ્યુશન્સ ઉપલબ્ધ છે, જેમાં ડેટાની તૈયારીથી લઈને મોડલ તાલીમ સુધી. વધુમાં, પરંપરાગત સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટથી વિપરીત, જ્યારે ટીમો મશીન લર્નિંગ (ML) માં દરેક પગલા માટે એક સાધન પસંદ કરે છે, ત્યારે તમે વારંવાર દરેક ઉપલબ્ધ ટૂલ (દા.ત., અલ્ગોરિધમ) નું અન્વેષણ કરવા માંગો છો કે તે પરિણામોને સુધારે છે કે કેમ. પરિણામે, ML વિકાસકર્તાઓએ સેંકડો પુસ્તકાલયોનો ઉપયોગ અને ઉત્પાદન કરવું આવશ્યક છે.
- પ્રયોગોનો ટ્રૅક રાખવો મુશ્કેલ છે. મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સમાં હજારો કસ્ટમાઇઝેબલ પેરામીટર્સ હોય છે, અને મોડેલ જનરેટ કરવા માટે દરેક પ્રયોગમાં કયા પરિમાણો, કોડ અને ડેટાનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો તે ઓળખવું મુશ્કેલ છે, પછી ભલે તમે એકલા અથવા ટીમમાં કામ કરો.
- મશીન લર્નિંગનો અમલ કરવો મુશ્કેલ છે. અસંખ્ય જમાવટ પદ્ધતિઓ અને વાતાવરણને કારણે ઉત્પાદનમાં મોડેલ ખસેડવું મુશ્કેલ હોઈ શકે છે જેનો ઉપયોગ કરવો આવશ્યક છે (દા.ત., REST સર્વિંગ, બેચ અનુમાન, અથવા મોબાઇલ એપ્લિકેશન્સ). કોઈપણ લાઇબ્રેરીમાંથી મોડલને આમાંના કોઈપણ ટૂલમાં ખસેડવાની કોઈ સામાન્ય પદ્ધતિ નથી. આમ, દરેક નવી જમાવટ એક જોખમ રજૂ કરે છે.
શું છે MLflow?
MLflow એ મશીન લર્નિંગ જીવન ચક્ર માટે એક ઓપન-સોર્સ પ્લેટફોર્મ છે. તે ઓપન ઈન્ટરફેસ કોન્સેપ્ટ પર આધારિત છે, જે ઘણા આવશ્યક એબ્સ્ટ્રેક્શન્સનો પ્રસ્તાવ મૂકે છે જે વર્તમાન ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર અને મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સને સિસ્ટમ સાથે સરળતાથી સંકલિત કરવાની મંજૂરી આપે છે.
આ સૂચવે છે કે જો તમે એવા ડેવલપર છો કે જે MLflow નો ઉપયોગ કરવા માગે છે પરંતુ અસમર્થિત ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કરી રહ્યાં છે, તો ઓપન ઇન્ટરફેસ ડિઝાઇન તે ફ્રેમવર્કને એકીકૃત કરવા અને પ્લેટફોર્મ સાથે કામ કરવાનું શરૂ કરવા માટે પ્રમાણમાં સરળ બનાવે છે. વ્યવહારમાં, આ સૂચવે છે કે MLflow કોઈપણ સાથે કાર્ય કરવા માટે બનાવાયેલ છે મશીન શિક્ષણ પુસ્તકાલય અથવા ભાષા.
વધુમાં, MLflow પુનરાવર્તિતતાને પ્રોત્સાહન આપે છે, જેનો અર્થ એ છે કે સમાન તાલીમ અથવા ઉત્પાદન મશીન લર્નિંગ કોડ પર્યાવરણથી સ્વતંત્ર સમાન પરિણામો સાથે ચલાવવાનો હેતુ છે, પછી ભલે તે ક્લાઉડમાં હોય, સ્થાનિક વર્કસ્ટેશન પર હોય અથવા નોટબુકમાં હોય.
છેલ્લે, MLflow માપનીયતા માટે બનાવવામાં આવ્યું છે, તેથી તેનો ઉપયોગ ડેટા વૈજ્ઞાનિકોની એક નાની ટીમ તેમજ સેંકડો મશીન લર્નિંગ પ્રેક્ટિશનરો સાથેની મોટી કંપની દ્વારા કરી શકાય છે.
MLflow કોઈપણ મશીન લર્નિંગ લાઇબ્રેરી, અલ્ગોરિધમ, ડિપ્લોયમેન્ટ ટૂલ અથવા ભાષા સાથે સુસંગત છે. તેના નીચેના ફાયદા પણ છે:
- કોઈપણ ક્લાઉડ સેવા સાથે કામ કરવા માટે રચાયેલ છે.
- Apache Spark સાથે વિશાળ ડેટા માટે સ્કેલ.
- MLflow Apache Spark સહિત વિવિધ પ્રકારના ઓપન-સોર્સ મશીન લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક સાથે સુસંગત છે. ટેન્સરફ્લો, અને SciKit- શીખો.
જો તમારી પાસે પહેલાથી જ કોડ છે, તો તેની સાથે MLflow નો ઉપયોગ કરી શકાય છે. તમે તમારા ફ્રેમવર્ક અને મોડલને એન્ટરપ્રાઇઝ વચ્ચે શેર પણ કરી શકો છો કારણ કે તે છે ખુલ્લા સ્ત્રોત.
MLflow ઘટકો: તેઓ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે?
MLflow એ ML જીવનચક્રના સંચાલન માટે એક મફત અને ઓપન-સોર્સ પ્લેટફોર્મ છે, જેમાં પ્રયોગ, પ્રજનનક્ષમતા, જમાવટ અને સિંગલ મોડલ રજિસ્ટ્રીનો સમાવેશ થાય છે. હાલમાં, MLflow માં ચાર ઘટકો છે:
1. MLflow ટ્રેકિંગ
હું MLflow ટ્રેકિંગ સાથે પ્રારંભ કરવા જઈ રહ્યો છું. MLflow કેન્દ્રિય તાલીમ મેટાડેટા ટ્રેકિંગ રિપોઝીટરી સાથે જોડાયેલા વિવિધ આવશ્યક ખ્યાલોના સંગ્રહને સમર્થન આપે છે. પ્રથમ ખ્યાલ એ જટિલ હાયપરપેરામીટર્સ અથવા રૂપરેખાંકન નોબ્સનો સંગ્રહ છે જે મોડેલ પ્રદર્શનને પ્રભાવિત કરે છે. MLflow ના APIs અને કેન્દ્રીયકૃત ટ્રેકિંગ સેવાનો ઉપયોગ આ બધાને સાચવી શકે છે.
વપરાશકર્તાઓ તેમના મશીન લર્નિંગ મોડલ્સની સફળતાની સમજ મેળવવા માટે પ્રદર્શન ડેટા પણ રેકોર્ડ કરી શકે છે. વધુમાં, પુનરાવર્તિતતા માટે, MLflow વપરાશકર્તાઓને ચોક્કસ સોર્સ કોડને લૉગ કરવાની મંજૂરી આપે છે જેનો ઉપયોગ મોડેલ તેમજ તેનું વર્ઝન બનાવવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો અને દરેક મૉડલને ચોક્કસ કમિટ હેશ સાથે જોડવા માટે Git સાથે ચુસ્તપણે એકીકૃત કરીને.
MLflow નો ઉપયોગ આર્ટિફેક્ટ્સને લૉગ કરવા માટે થઈ શકે છે, જે કોઈપણ મનસ્વી ફાઈલો છે જેમાં તાલીમ, ટેસ્ટ ડેટા અને પુનઃઉત્પાદનક્ષમતા માટેના મોડલનો સમાવેશ થાય છે.
આનો અર્થ એ છે કે જો હું એક ડેવલપર છું જેણે હમણાં જ એક મોડેલને તાલીમ આપી છે, તો હું તેને કેન્દ્રીયકૃત ટ્રેકિંગ સેવામાં ચાલુ રાખી શકું છું, અને મારા સહકર્મીઓમાંથી એક તેને પછીથી લોડ કરી શકે છે અને કાં તો ચોક્કસ જરૂરિયાતને પહોંચી વળવા માટે તે મોડેલને તાલીમ આપવાનું અને પ્રયોગ કરવાનું અથવા ઉત્પાદન કરવાનું ચાલુ રાખી શકે છે. .
તમારા મશીન લર્નિંગ કોડને એક્ઝિક્યુટ કરતી વખતે અને પછી પરિણામો જોતા હોય ત્યારે, ટ્રેકિંગ એ એક API છે જે તમને પેરામીટર્સ, કોડ વર્ઝન, મેટ્રિક્સ અને આઉટપુટ ફાઇલોને લૉગ કરવાની મંજૂરી આપે છે. તે અન્ય ભાષાઓમાં Python, R અને Java માં લખાયેલ છે. તે REST API તરીકે પણ ઍક્સેસિબલ છે, જેનો ઉપયોગ તેની ટોચ પર એપ્લિકેશન્સ બનાવવા માટે થઈ શકે છે.
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- ઘણા વિકાસકર્તાઓ તેમના સ્થાનિક PC પર MLflow નો ઉપયોગ કરે છે, જ્યાં બેકએન્ડ અને આર્ટિફેક્ટ સ્ટોરેજ ડિસ્ક પર ડિરેક્ટરી શેર કરે છે.
- ઘણા વપરાશકર્તાઓ તેમના સ્થાનિક પીસી પર MLflow ચલાવવા માટે SQLite, SQLAlchemy-સુસંગત ડેટાબેઝને પણ નિયુક્ત કરે છે.
- MLflow વિતરિત આર્કિટેક્ચરને પણ સપોર્ટ કરે છે. ટ્રેકિંગ સર્વર, બેકએન્ડ સ્ટોર અને આર્ટિફેક્ટ સ્ટોર આમાંના વિવિધ સર્વર્સ પર હોસ્ટ કરવામાં આવે છે.
- જો રનની શરૂઆત MLflow પ્રોજેક્ટ દ્વારા કરવામાં આવી હોય, તો ગિટ કમિટ હેશનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. MLflow Python, R, Java અને REST API નો ઉપયોગ ડેટાને ચલાવવા માટે લોગ કરવા માટે થઈ શકે છે.
વધુ માહિતી માટે, તમે અધિકારીને તપાસી શકો છો દસ્તાવેજીકરણ.
2. MLFlow પ્રોજેક્ટ્સ
અમે ટ્રેકિંગ ઘટકોમાંથી પસાર થયા પછી, હું MLflow પ્રોજેક્ટ્સ વિશે વાત કરવા માંગુ છું, જે અમલના સંદર્ભને ધ્યાનમાં લીધા વિના મોડેલ તાલીમ સત્રો માટે પુનરાવર્તિત પેકેજિંગ માળખું છે.
વ્યવસાયો મશીન લર્નિંગ તાલીમ તકનીકોની વ્યાપક શ્રેણીનો ઉપયોગ કરે છે, પરંતુ તેઓ આ તાલીમ સાધનોનો ઉપયોગ વિવિધ સંદર્ભોમાં પણ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, તેઓ તેમના તાલીમ કોડને ક્લાઉડ પર, સ્થાનિક પીસી પર અથવા નોટબુકમાં એક્ઝિક્યુટ કરી રહ્યાં હોઈ શકે છે.
આ સમસ્યા તરફ દોરી જાય છે કે મશીન લર્નિંગ પરિણામોની નકલ કરવી મુશ્કેલ છે. ઘણીવાર, સમાન સમાન તાલીમ કોડ બે અલગ-અલગ સ્થળોએ એક્ઝિક્યુટ કરતું નથી અથવા સમાન પરિણામો આપતું નથી.
MLflow દ્વારા પ્રદાન કરવામાં આવેલ સોલ્યુશન એ સ્વયં-સમાયેલ તાલીમ કોડ પ્રોજેક્ટ વ્યાખ્યા છે જેમાં તમામ મશીન લર્નિંગ તાલીમ કોડ, તેમજ તેની આવૃત્તિ લાઇબ્રેરી અવલંબન, સેટિંગ્સ અને તાલીમ અને પરીક્ષણ ડેટાનો સમાવેશ થાય છે.
MLflow મશીન લર્નિંગ પ્રશિક્ષણ પ્રક્રિયા માટેની આવશ્યકતાઓના સંપૂર્ણ સેટનું સ્પષ્ટપણે વર્ણન કરીને એક્ઝેક્યુશન સંદર્ભોમાં પુનઃઉત્પાદનક્ષમતા સુનિશ્ચિત કરે છે. તે તે બધી લાઇબ્રેરીઓને ઇન્સ્ટોલ કરીને અને કોડ ચાલી રહ્યો છે તે જ સિસ્ટમ સ્થિતિને પૂર્ણ કરીને આ પરિપૂર્ણ કરે છે.
MLflow પ્રોજેક્ટ ડિરેક્ટરી કરતાં વધુ કંઈ નથી. તે એક નિર્દેશિકા છે જેમાં તાલીમ કોડ, લાઇબ્રેરી નિર્ભરતાની વ્યાખ્યા અને તાલીમ સત્ર દ્વારા જરૂરી અન્ય ડેટા તેમજ આ વૈકલ્પિક રૂપરેખાંકન ફાઇલનો સમાવેશ થાય છે.
આ પુસ્તકાલયની આવશ્યકતાઓને વિવિધ રીતે વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે. વપરાશકર્તાઓ, ઉદાહરણ તરીકે, તેમની તાલીમ કોડ લાઇબ્રેરી આવશ્યકતાઓને સૂચિબદ્ધ કરવા માટે YAML-ફોર્મેટ કરેલ એનાકોન્ડા પર્યાવરણ સ્પષ્ટીકરણ સપ્લાય કરી શકે છે. MLflow કન્ટેનરની અંદર તાલીમ કોડનો અમલ કરશે. આવા કિસ્સામાં, તેઓ ડોકર કન્ટેનર પણ સમાવી શકે છે.
છેલ્લે, MLflow પાસે આ પ્રોજેક્ટ્સ તેમજ Python અને Java API ને ચલાવવા માટે કમાન્ડ-લાઇન ઇન્ટરફેસ (CLI) છે. આ પ્રોજેક્ટ્સ વપરાશકર્તાની સ્થાનિક સિસ્ટમ તેમજ ડેટાબ્રિક્સ જોબ શેડ્યૂલર અને કુબરનેટ્સ જેવા વિવિધ રિમોટ સેટિંગ્સમાં ચલાવવામાં આવી શકે છે. MLflow પ્રોજેક્ટ્સ તમને ડેટા સાયન્સ કોડને પુનરાવર્તિત અને ફરીથી વાપરી શકાય તેવી રીતે પેકેજ કરવાની મંજૂરી આપે છે, મોટે ભાગે ધોરણો પર આધારિત.
પ્રોજેક્ટના ઘટકમાં પ્રોજેક્ટના સંચાલન માટે API તેમજ કમાન્ડ-લાઇન ઉપયોગિતાઓનો સમાવેશ થાય છે. આ ક્ષમતાઓ ખાતરી આપે છે કે મશીન લર્નિંગ પ્રક્રિયાઓ બનાવવા માટે પ્રોજેક્ટને એકસાથે સાંકળવામાં આવી શકે છે.
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- MLflow પ્રોજેક્ટ પર્યાવરણોને સપોર્ટ કરે છે, જેમાં ડોકર કન્ટેનર એન્વાયર્નમેન્ટ, કોન્ડા એન્વાયર્નમેન્ટ અને સિસ્ટમ એન્વાયર્નમેન્ટનો સમાવેશ થાય છે.
- કોઈપણ Git રીપોઝીટરી અથવા સ્થાનિક ડિરેક્ટરીને MLflow પ્રોજેક્ટ તરીકે ગણવામાં આવી શકે છે; મૂળભૂત રીતે; તમે કોઈપણ શેલનો ઉપયોગ કરી શકો છો અથવા પાયથોન સ્ક્રિપ્ટ ડિરેક્ટરીમાં પ્રોજેક્ટ એન્ટ્રી પોઈન્ટ તરીકે.
- બિન-પાયથોન અવલંબન, જેમ કે જાવા લાઇબ્રેરીઓ, ડોકર કન્ટેનરનો ઉપયોગ કરીને કેપ્ચર કરી શકાય છે.
- તમે પ્રોજેક્ટની રૂટ ડિરેક્ટરીમાં પ્રોજેક્ટ ફાઇલ ઉમેરીને MLflow પ્રોજેક્ટ પર વધુ નિયંત્રણ મેળવી શકો છો, જે YAML સિન્ટેક્સમાં ટેક્સ્ટ ફાઇલ છે.
વધુ માહિતી માટે, તમે અધિકારીને તપાસી શકો છો દસ્તાવેજીકરણ.
3. MLflow મોડલ્સ
હવે, હું MLflow મોડલ્સની ચર્ચા કરવા માંગુ છું, એક સામાન્ય હેતુ મોડલ ફોર્મેટ જે ઉત્પાદન સંદર્ભોની વિશાળ શ્રેણીને સમર્થન આપે છે. MLflow મોડલ્સનું કારણ હવે પ્રોજેક્ટ્સ માટે એકદમ સમાન છે.
ફરીથી, આપણે જોઈએ છીએ કે મોડલ્સ સાધનોની વિશાળ શ્રેણીનો ઉપયોગ કરીને જનરેટ થઈ શકે છે, પરંતુ તે પ્રશિક્ષણ વાતાવરણના વિરોધમાં, વિશાળ શ્રેણીની પરિસ્થિતિઓમાં પણ ઉત્પન્ન અથવા જમાવી શકાય છે.
આ સેટિંગ્સમાં કુબરનેટ્સ અથવા એમેઝોન સેજમેકર જેવા રીઅલ-ટાઇમ સર્વિંગ માટેના સાધનો, તેમજ સ્ટ્રીમિંગ અને બેચ સ્કોરિંગ, જેમ કે સ્પાર્કનો સમાવેશ થાય છે. વધુમાં, કેટલાક વ્યવસાયો પ્રી-કોન્ફિગર કરેલ ક્લાઉડ ઇન્સ્ટન્સ પર ચાલતી RESTful વેબ સેવા તરીકે મોડલ્સ જમાવવાનું પસંદ કરી શકે છે.
એક MLflow મોડેલ, એક પ્રોજેક્ટની જેમ, એક ડિરેક્ટરી માળખું છે. તેમાં રૂપરેખાંકન ફાઇલ અને, આ વખતે, તાલીમ કોડને બદલે શ્રેણીબદ્ધ મોડેલ આર્ટિફેક્ટનો સમાવેશ થાય છે. તેમાં પ્રોજેક્ટ તરીકે પુનરાવર્તિતતા માટે નિર્ભરતાના આ સમૂહનો પણ સમાવેશ થાય છે. આ વખતે, અમે કોન્ડા પર્યાવરણના સંદર્ભમાં મૂલ્યાંકન અવલંબન પર ધ્યાન આપીશું.
વધુમાં, MLflow લોકપ્રિય ફ્રેમવર્કની શ્રેણીમાંથી MLflow ફોર્મેટમાં મૉડલને શ્રેણીબદ્ધ કરવા માટે મૉડલ જનરેશન ટૂલ્સનો સમાવેશ કરે છે. અંતે, MLflow કોઈપણ MLflow મોડલને સેવાઓની શ્રેણીમાં ઉત્પાદન અને કનેક્ટ કરવા માટે જમાવટ, API ઉમેરે છે અને આ APIs Python, Java, R અને CLI ફોર્મેટમાં સુલભ છે.
મોડલ એ પેકેજીંગ મોડલ્સ માટે પ્રમાણભૂત માળખું ધરાવતું એક ઘટક છે જેનો ઉપયોગ ડાઉનસ્ટ્રીમ ટૂલ્સ જેમ કે ઇન્ફરન્સિંગ સર્વર્સ અથવા ડેટાબેક્સ બેચ ઈન્ફરન્સિંગ પ્લેટફોર્મ. ઉત્પાદન માટે મોડેલને પેકેજ કરતી વખતે આ ઘટક બેસ્પોક કોડના કલાકો બચાવે છે.
MLflow મોડલ એ "સ્વાદ" તરીકે ઓળખાતા વિવિધ સ્વરૂપોમાં મશીન લર્નિંગ મોડલ્સને પેકિંગ કરવા માટેનું એક માનક છે. MLflow તમને વિવિધ પ્રકારનાં મોડલ્સનો ઉપયોગ કરવામાં મદદ કરવા માટે ઘણાં બધાં સાધનો પૂરા પાડે છે. દરેક MLflow મોડલ એક ડિરેક્ટરી તરીકે રાખવામાં આવે છે જેમાં મનસ્વી ફાઈલો હોય છે તેમજ ML મોડલ ડિસ્ક્રીપ્ટર ફાઈલ હોય છે જેમાં તેનો ઉપયોગ થઈ શકે તેવા ફ્લેવર્સની યાદી હોય છે.
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- MLflow ના તમામ બિલ્ટ-ઇન ડિપ્લોયમેન્ટ ટૂલ્સ બહુવિધ “સ્ટાન્ડર્ડ” ફ્લેવર ઓફર કરે છે, જેમ કે “Python ફંક્શન” ફ્લેવર જે પાયથોન ફંક્શન તરીકે મોડેલને કેવી રીતે ચલાવવું તે સમજાવે છે.
- દરેક MLflow મોડલમાં એક ડાયરેક્ટરી હોય છે જેમાં મનસ્વી ફાઈલો હોય છે, તેમજ ડિરેક્ટરીના રુટ પર એક ML મોડલ ફાઈલ હોય છે જે મોડેલના અસંખ્ય ફ્લેવર્સને વ્યાખ્યાયિત કરે છે.
- મોડેલ સ્ટોર કરતી વખતે, MLflow તમને કોન્ડા પર્યાવરણ પરિમાણનો ઉલ્લેખ કરવાની મંજૂરી આપે છે જેમાં મોડેલની અવલંબન હોય છે. જો કોઈ કોન્ડા પર્યાવરણ સ્પષ્ટ કરેલ નથી, તો મોડલના સ્વાદ પર આધારિત ડિફોલ્ટ પર્યાવરણ બનાવવામાં આવે છે. તે પછી, કોન્ડા પર્યાવરણ conda.yaml માં સંગ્રહિત થાય છે.
વધુ માહિતી માટે, તમે અધિકારીને તપાસી શકો છો દસ્તાવેજીકરણ.
4. MLflow મોડલ રજિસ્ટ્રી
મૉડલ રજિસ્ટ્રી એ લર્ન્ડ મશીન લર્નિંગ (ML) મૉડલ્સ માટેનો ભંડાર છે. મોડલ રજિસ્ટ્રી એ API અને વેબ-આધારિત એપ્લિકેશનથી બનેલી છે જેનો ઉપયોગ ટીમ તરીકે વિવિધ તબક્કાઓમાં મોડલને જાળવવા માટે થાય છે. મૉડલ વંશ, મૉડલ વર્ઝનિંગ, ઇઝી સ્ટેજ ટ્રાન્ઝિશન અને ઍનોટેશન એ મોડલ રજિસ્ટ્રીમાં ઉપલબ્ધ કેટલીક ક્ષમતાઓ છે.
મૉડલ રજિસ્ટ્રી, પોતે મૉડલ ઉપરાંત, મૉડલ બનાવવા માટે વપરાતા ડેટા અને તાલીમ કાર્યો વિશેની માહિતી (મેટાડેટા) ધરાવે છે. ML મોડલ્સ માટે વંશ બનાવવા માટે આ જરૂરી ઇનપુટ્સનો ટ્રૅક રાખવો મહત્વપૂર્ણ છે. આ સંદર્ભમાં, એક મોડેલ રજિસ્ટ્રી પરંપરાગત સોફ્ટવેરની જેમ જ કાર્ય કરે છે આવૃત્તિ નિયંત્રણ સિસ્ટમ્સ (દા.ત., Git, SVN) અને આર્ટિફેક્ટ રિપોઝીટરીઝ (દા.ત., આર્ટિફેક્ટરી, PyPI).
મૉડલ રજિસ્ટ્રી એ એક માળખું છે જે ડેટા વૈજ્ઞાનિકો અને મશીન લર્નિંગ એન્જિનિયરોને અન્ય ટીમો સાથે સહકાર માટે તેમના મૉડલને પ્રકાશિત, પરીક્ષણ, નિરીક્ષણ, સંચાલન અને વિતરણ કરવાની મંજૂરી આપે છે. આવશ્યકપણે, એકવાર તમે તમારા પરીક્ષણનો તબક્કો પૂર્ણ કરી લો અને તમારા તારણો ટીમ અને હિતધારકો સાથે શેર કરવા માટે તૈયાર હોવ ત્યારે મોડલ રજિસ્ટ્રીનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.
MLflow મૉડલ રજિસ્ટ્રી તમારા મૉડલ્સ અને તેમના જીવનકાળને કેન્દ્રિય સ્થાનથી સંચાલિત કરવા માટે API અને વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસ પ્રદાન કરે છે. મૉડલ વંશ, મૉડલ વર્ઝનિંગ, ઍનોટેશન અને સ્ટેજ ટ્રાન્ઝિશન બધું રજિસ્ટ્રી દ્વારા ઉપલબ્ધ છે.
MLflow માં, રજિસ્ટર્ડ મોડલ એ અનન્ય નામ અને મેટાડેટા, મોડલ વર્ઝન, ટ્રાન્ઝિશનલ તબક્કાઓ અને મોડેલ વંશ સાથેનું એક છે. રજિસ્ટર્ડ મોડલમાં એક અથવા વધુ મોડલ વર્ઝન મળી શકે છે. જ્યારે રજિસ્ટ્રીમાં નોંધાયેલ હોય ત્યારે નવું મોડલ વર્ઝન 1 ગણવામાં આવે છે. નીચેના સંસ્કરણને સમાન નામ સાથે કોઈપણ નવા મોડેલમાં ઉમેરવામાં આવે છે.
તમે કોઈપણ સમયે કોઈપણ મોડેલ સંસ્કરણને એક પગલું સોંપી શકો છો. જો કે, તબક્કાઓ એમએલફ્લો તબક્કાઓ હેઠળ અસાઇન કરવા જોઈએ જે ઔપચારિક રીતે નિર્દિષ્ટ કરવામાં આવ્યા છે, જેમ કે સ્ટેજીંગ, ઉત્પાદન અને આર્કાઇવ. એક મૉડલ વર્ઝનને એક સ્ટેજથી બીજા સ્ટેજમાં ટ્રાન્ઝિશન કરી શકાય છે.
MLflow તમને ટોચના-સ્તરના મોડલ અને દરેક વિશિષ્ટ સંસ્કરણ બંનેની ટીકા કરવા માટે માર્કડાઉનનો ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપે છે. તમે વર્ણનો તેમજ અન્ય સંબંધિત માહિતીનો સમાવેશ કરી શકો છો, જેમ કે અલ્ગોરિધમના સ્પષ્ટીકરણો, પદ્ધતિ અને ઉપયોગમાં લેવાતા ડેટાસેટ્સ.
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- તમારા પોતાના MLflow સર્વરને હોસ્ટ કરતી વખતે UI અથવા API દ્વારા મોડલ રજિસ્ટ્રીને ઍક્સેસ કરવા માટે, તમારે ડેટાબેઝ-બેક્ડ બેકએન્ડ સ્ટોરનો ઉપયોગ કરવો આવશ્યક છે.
- મોડલ રજિસ્ટ્રીને MLflow મોડલ ફ્લેવર અથવા MLflow ક્લાયંટ ટ્રેકિંગ API ઈન્ટરફેસ દ્વારા પણ એક્સેસ કરી શકાય છે. તમે, ઉદાહરણ તરીકે, MLflow પ્રયોગ દરમિયાન અથવા તમારા બધા પ્રયોગો ચાલે તે પછી મોડેલની નોંધણી કરી શકો છો.
- દરેક જણ MLflow નો ઉપયોગ કરીને તેમના મોડલ્સને તાલીમ આપવાનું શરૂ કરશે નહીં. પરિણામે, તમે MLflow નો ઉપયોગ કરતા પહેલા કેટલાક મોડલ્સને પ્રશિક્ષિત કરી શકો છો. મોડલ્સને ફરીથી પ્રશિક્ષિત કરવાને બદલે, તમે ફક્ત તમારા સંગ્રહિત મોડલ્સને મોડલ રજિસ્ટ્રીમાં રજીસ્ટર કરવા માંગો છો.
વધુ માહિતી માટે, તમે અધિકારીને તપાસી શકો છો દસ્તાવેજીકરણ.
ઉપસંહાર
MLflow એ એક ઉત્તમ અને સતત વિકસતું ML જીવનચક્ર સાધન છે. તમે તમારા વર્તમાન ટૂલ્સ અને પ્લેટફોર્મની સાથે તેનો ઉપયોગ કરી શકો છો.
તે પાયથોન, જાવા અને આર સહિત અનેક પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓને સપોર્ટ કરે છે. તમે તેની વપરાશકર્તા-મૈત્રીપૂર્ણ ડિઝાઇનને કારણે વિવિધ મોડલ વર્ઝનને ઝડપથી ટ્રૅક, સાચવી અને સરખામણી પણ કરી શકો છો.
MLflow ને અજમાવી જુઓ અને અમને તમારો અનુભવ જણાવો!
એક જવાબ છોડો