മെഷീൻ ലേണിംഗ് വികസനം പരീക്ഷിച്ച എല്ലാവർക്കും ഇത് എത്ര ബുദ്ധിമുട്ടാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കാം. സോഫ്റ്റ്വെയർ വികസനത്തിലെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് പ്രശ്നങ്ങൾ മാറ്റിനിർത്തിയാൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എംഎൽ) വികസനം ഒരു കൂട്ടം അധിക തടസ്സങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു.
മോഡൽ പരിശീലനത്തിലൂടെ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ മുതൽ, ML ജീവിതചക്രത്തിന്റെ ഓരോ ഘട്ടത്തിലും സഹായിക്കാൻ നൂറുകണക്കിന് ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ടൂളുകൾ ലഭ്യമാണ്.
പരമ്പരാഗത സോഫ്റ്റ്വെയർ ഡെവലപ്മെന്റിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ടീമുകൾ ഓരോ ഘട്ടത്തിനും ഒരു ടൂൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുമ്പോൾ, ML ഉപയോഗിച്ച് പൊതുവെ ലഭ്യമായ എല്ലാ ടൂളുകളും (ഉദാ, അൽഗോരിതം) പര്യവേക്ഷണം ചെയ്ത് അത് ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നുണ്ടോ എന്ന് കാണാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.
തൽഫലമായി, ML ഡെവലപ്പർമാർ നൂറുകണക്കിന് ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിക്കുകയും നിർമ്മിക്കുകയും വേണം.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളിൽ ആയിരക്കണക്കിന് ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാവുന്ന പാരാമീറ്ററുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, നിങ്ങൾ ഒറ്റയ്ക്കോ ടീമിൽ ജോലി ചെയ്താലും ഒരു മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഓരോ പരീക്ഷണത്തിലും ഏതൊക്കെ പാരാമീറ്ററുകൾ, കോഡ്, ഡാറ്റ എന്നിവ പോയി എന്ന് തിരിച്ചറിയാൻ പ്രയാസമാണ്.
ശരിയായ നിരീക്ഷണമില്ലാതെ, ടീമുകൾ പലപ്പോഴും അതേ കോഡ് വീണ്ടും പ്രവർത്തിക്കാൻ പാടുപെടുന്നു. പ്രൊഡക്ഷൻ ഉപയോഗത്തിനായി ഒരു എഞ്ചിനീയർക്ക് നിങ്ങളുടെ പരിശീലന കോഡ് കൈമാറുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് ആണെങ്കിലും, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രശ്നം കണ്ടുപിടിക്കാൻ നിങ്ങളുടെ മുമ്പത്തെ ജോലിയിലേക്ക് മടങ്ങുകയാണെങ്കിലും, ML വർക്ക്ഫ്ലോയുടെ പിൻവാങ്ങൽ ഘട്ടങ്ങൾ നിർണായകമാണ്.
ഉപയോഗിക്കേണ്ട നിരവധി വിന്യാസ രീതികളും പരിതസ്ഥിതികളും (ഉദാ, REST സെർവിംഗ്, ബാച്ച് അനുമാനം അല്ലെങ്കിൽ മൊബൈൽ ആപ്പുകൾ) കാരണം ഒരു മോഡൽ നിർമ്മാണത്തിലേക്ക് മാറ്റുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഏതെങ്കിലും ലൈബ്രറിയിൽ നിന്ന് ഈ ടൂളുകളിലേയ്ക്ക് മോഡലുകൾ നീക്കുന്നതിന് പൊതുവായ രീതികളൊന്നുമില്ല, അതിനാൽ ഓരോ പുതിയ വിന്യാസവും ഒരു അപകടസാധ്യത അവതരിപ്പിക്കുന്നു.
ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ കാരണം, പരമ്പരാഗത സോഫ്റ്റ്വെയർ ഡെവലപ്മെന്റ് പോലെ സ്ഥിരതയുള്ളതും പ്രവചിക്കാവുന്നതും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നതും ആയി മാറുന്നതിന് ML വികസനം ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടേണ്ടതുണ്ടെന്ന് വ്യക്തമാണ്.
ML വെല്ലുവിളികൾ
- വ്യത്യസ്തമായ നിരവധി ഉപകരണങ്ങൾ ഉണ്ട്. ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ മുതൽ മോഡൽ പരിശീലനം വരെയുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈഫ് സൈക്കിളിന്റെ ഓരോ ഘട്ടത്തിലും സഹായിക്കാൻ നൂറുകണക്കിന് സോഫ്റ്റ്വെയർ സൊല്യൂഷനുകൾ ലഭ്യമാണ്. കൂടാതെ, പരമ്പരാഗത സോഫ്റ്റ്വെയർ ഡെവലപ്മെന്റിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ (ML) ടീമുകൾ ഓരോ ഘട്ടത്തിനും ഒരു ടൂൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുമ്പോൾ, അത് ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നുണ്ടോയെന്ന് കാണാൻ, ലഭ്യമായ എല്ലാ ടൂളുകളും (ഉദാ, അൽഗോരിതം) നിങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. തൽഫലമായി, ML ഡെവലപ്പർമാർ നൂറുകണക്കിന് ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിക്കുകയും നിർമ്മിക്കുകയും വേണം.
- പരീക്ഷണങ്ങളുടെ ട്രാക്ക് സൂക്ഷിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളിൽ ആയിരക്കണക്കിന് ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാവുന്ന പാരാമീറ്ററുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, നിങ്ങൾ ഒറ്റയ്ക്കോ ടീമിൽ ജോലി ചെയ്താലും ഒരു മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഓരോ പരീക്ഷണത്തിലും ഏതൊക്കെ പാരാമീറ്ററുകൾ, കോഡ്, ഡാറ്റ എന്നിവ പോയി എന്ന് തിരിച്ചറിയാൻ പ്രയാസമാണ്.
- മെഷീൻ ലേണിംഗ് നടപ്പിലാക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഉപയോഗിക്കേണ്ട നിരവധി വിന്യാസ രീതികളും പരിതസ്ഥിതികളും (ഉദാ, REST സെർവിംഗ്, ബാച്ച് അനുമാനം അല്ലെങ്കിൽ മൊബൈൽ ആപ്പുകൾ) കാരണം ഒരു മോഡൽ നിർമ്മാണത്തിലേക്ക് മാറ്റുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഏതെങ്കിലും ലൈബ്രറിയിൽ നിന്ന് ഈ ടൂളുകളിലേയ്ക്ക് മോഡലുകൾ നീക്കുന്നതിന് പൊതുവായ രീതികളൊന്നുമില്ല. അങ്ങനെ, ഓരോ പുതിയ വിന്യാസവും ഒരു റിസ്ക് അവതരിപ്പിക്കുന്നു.
എന്താണ് എംഎൽഫ്ലോ?
മെഷീൻ ലേണിംഗ് ജീവിത ചക്രത്തിനായുള്ള ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ് MLflow. ഇത് ഒരു ഓപ്പൺ ഇന്റർഫേസ് ആശയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, നിലവിലുള്ള ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറും മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളും സിസ്റ്റവുമായി എളുപ്പത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന നിരവധി അവശ്യ സംഗ്രഹങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു.
നിങ്ങൾ MLflow ഉപയോഗിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഒരു ഡവലപ്പർ ആണെങ്കിലും പിന്തുണയ്ക്കാത്ത ചട്ടക്കൂടാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നതെങ്കിൽ, ഓപ്പൺ ഇന്റർഫേസ് ഡിസൈൻ ആ ചട്ടക്കൂട് സമന്വയിപ്പിച്ച് പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് താരതമ്യേന ലളിതമാക്കുന്നു എന്നാണ് ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. പ്രായോഗികമായി, ഇത് അർത്ഥമാക്കുന്നത് MLflow ഏതെങ്കിലും ഒന്നുമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണെന്ന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈബ്രറി അല്ലെങ്കിൽ ഭാഷ.
കൂടാതെ, MLflow ആവർത്തനക്ഷമത പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു, അതിനർത്ഥം ഒരേ പരിശീലനമോ പ്രൊഡക്ഷൻ മെഷീൻ ലേണിംഗ് കോഡോ ക്ലൗഡിലോ പ്രാദേശിക വർക്ക്സ്റ്റേഷനിലോ നോട്ട്ബുക്കിലോ പരിസ്ഥിതിയിൽ നിന്ന് സ്വതന്ത്രമായി ഒരേ ഫലങ്ങളോടെ പ്രവർത്തിക്കാനാണ് ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്.
അവസാനമായി, MLflow സ്കേലബിളിറ്റിക്കായി നിർമ്മിച്ചതാണ്, അതിനാൽ ഇത് ഒരു ചെറിയ ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്കും നൂറുകണക്കിന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രാക്ടീഷണർമാരുള്ള ഒരു വലിയ കമ്പനിയ്ക്കും ഉപയോഗിക്കാനാകും.
MLflow ഏതെങ്കിലും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈബ്രറി, അൽഗോരിതം, വിന്യാസ ഉപകരണം അല്ലെങ്കിൽ ഭാഷ എന്നിവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു. ഇതിന് ഇനിപ്പറയുന്ന ഗുണങ്ങളും ഉണ്ട്:
- ഏത് ക്ലൗഡ് സേവനത്തിലും പ്രവർത്തിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു.
- അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് വലിയ ഡാറ്റയിലേക്ക് സ്കെയിലുകൾ.
- MLflow അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക് ഉൾപ്പെടെയുള്ള വിവിധ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ചട്ടക്കൂടുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു. ടെൻസോർഫ്ലോ, ഒപ്പം SciKit-പഠിക്കുക.
നിങ്ങൾക്ക് ഇതിനകം കോഡ് ഉണ്ടെങ്കിൽ, MLflow അതിനോടൊപ്പം ഉപയോഗിക്കാം. എന്റർപ്രൈസുകൾക്കിടയിൽ നിങ്ങളുടെ ചട്ടക്കൂടുകളും മോഡലുകളും പങ്കിടാം ഓപ്പൺ സോഴ്സ്.
MLflow ഘടകങ്ങൾ: അവ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കും?
പരീക്ഷണം, പുനരുൽപാദനക്ഷമത, വിന്യാസം, ഒരൊറ്റ മോഡൽ രജിസ്ട്രി എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന ML ലൈഫ് സൈക്കിൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു സ്വതന്ത്രവും ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ് MLflow. നിലവിൽ, എംഎൽഫ്ലോയ്ക്ക് നാല് ഘടകങ്ങളുണ്ട്:
1. MLflow ട്രാക്കിംഗ്
ഞാൻ MLflow ട്രാക്കിംഗിൽ ആരംഭിക്കാൻ പോകുന്നു. ഒരു കേന്ദ്രീകൃത പരിശീലന മെറ്റാഡാറ്റ ട്രാക്കിംഗ് റിപ്പോസിറ്ററിയുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിട്ടുള്ള വിവിധ അവശ്യ ആശയങ്ങളുടെ ശേഖരണത്തെ MLflow പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. മോഡൽ പ്രകടനത്തെ സ്വാധീനിക്കുന്ന നിർണായക ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകളുടെയോ കോൺഫിഗറേഷൻ നോബുകളുടെയോ ഒരു ശേഖരമാണ് ആദ്യ ആശയം. MLflow- ന്റെ API-കളും ഒരു കേന്ദ്രീകൃത ട്രാക്കിംഗ് സേവനവും ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഇവയെല്ലാം സംരക്ഷിച്ചേക്കാം.
ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അവരുടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുടെ വിജയത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ച ലഭിക്കുന്നതിന് പ്രകടന ഡാറ്റയും റെക്കോർഡ് ചെയ്തേക്കാം. കൂടാതെ, ആവർത്തനക്ഷമതയ്ക്കായി, ഓരോ മോഡലിനെയും ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട കമ്മിറ്റ് ഹാഷുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് Git-മായി കർശനമായി സംയോജിപ്പിച്ച് ഒരു മോഡലും അതിന്റെ പതിപ്പും സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിച്ച നിർദ്ദിഷ്ട സോഴ്സ് കോഡ് ലോഗ് ചെയ്യാൻ MLflow ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്നു.
ആർട്ടിഫാക്റ്റുകൾ ലോഗ് ചെയ്യാൻ MLflow ഉപയോഗിക്കാം, അവ പരിശീലനം, ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റ, പുനരുൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള മോഡലുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള ഏതെങ്കിലും അനിയന്ത്രിതമായ ഫയലുകളാണ്.
ഇതിനർത്ഥം ഞാൻ ഒരു മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ച ഒരു ഡെവലപ്പറാണെങ്കിൽ, എനിക്ക് അത് കേന്ദ്രീകൃത ട്രാക്കിംഗ് സേവനത്തിൽ തുടരാൻ കഴിയും, എന്റെ സഹപ്രവർത്തകരിലൊരാൾക്ക് അത് പിന്നീട് ലോഡുചെയ്യാനും ഒരു പ്രത്യേക ആവശ്യകത നിറവേറ്റുന്നതിനായി ആ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുകയോ നിർമ്മിക്കുകയോ ചെയ്യാം. .
നിങ്ങളുടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് കോഡ് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുമ്പോൾ, അതിനുശേഷം ഫലങ്ങൾ കാണുമ്പോൾ, പാരാമീറ്ററുകൾ, കോഡ് പതിപ്പുകൾ, മെട്രിക്സ്, ഔട്ട്പുട്ട് ഫയലുകൾ എന്നിവ ലോഗ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു API ആണ് ട്രാക്കിംഗ്. ഇത് മറ്റ് ഭാഷകളിൽ പൈത്തൺ, ആർ, ജാവ എന്നിവയിൽ എഴുതിയിരിക്കുന്നു. ഇത് ഒരു REST API ആയി ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതാണ്, അതിന് മുകളിൽ ആപ്പുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
പ്രധാന സവിശേഷതകൾ
- പല ഡെവലപ്പർമാരും അവരുടെ പ്രാദേശിക പിസിയിൽ MLflow ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവിടെ ബാക്കെൻഡും ആർട്ടിഫാക്റ്റ് സ്റ്റോറേജും ഡിസ്കിൽ ഒരു ഡയറക്ടറി പങ്കിടുന്നു.
- പല ഉപയോക്താക്കളും തങ്ങളുടെ പ്രാദേശിക പിസികളിൽ MLflow പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് SQLalchemy-അനുയോജ്യമായ ഡാറ്റാബേസായ SQLite ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- വിതരണം ചെയ്ത ആർക്കിടെക്ചറുകളെ MLflow പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ട്രാക്കിംഗ് സെർവർ, ബാക്കെൻഡ് സ്റ്റോർ, ആർട്ടിഫാക്റ്റ് സ്റ്റോർ എന്നിവയെല്ലാം ഇവയിലെ വ്യത്യസ്ത സെർവറുകളിൽ ഹോസ്റ്റ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു.
- ഒരു MLflow പ്രൊജക്റ്റാണ് റൺ ആരംഭിച്ചതെങ്കിൽ, ജിറ്റ് കമ്മിറ്റ് ഹാഷ് ഉപയോഗിച്ചു. MLflow പൈത്തൺ, R, Java, REST API-കൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ ലോഗ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക്, നിങ്ങൾക്ക് ഉദ്യോഗസ്ഥനെ പരിശോധിക്കാം ഡോക്യുമെന്റേഷൻ.
2. MLFlow പ്രോജക്ടുകൾ
ഞങ്ങൾ ട്രാക്കിംഗ് ഘടകങ്ങളിലൂടെ കടന്നുപോയ ശേഷം, നിർവ്വഹണ സന്ദർഭം പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ മോഡൽ പരിശീലന സെഷനുകൾക്കായി ആവർത്തിക്കാവുന്ന പാക്കേജിംഗ് ഘടനയായ MLflow പ്രോജക്റ്റുകളെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കാൻ ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.
ബിസിനസ്സുകൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരിശീലന സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ വിപുലമായ ശ്രേണി ഉപയോഗിക്കുന്നു, എന്നാൽ വൈവിധ്യമാർന്ന സന്ദർഭങ്ങളിൽ ഈ പരിശീലന ഉപകരണങ്ങളും അവർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, അവർ അവരുടെ പരിശീലന കോഡ് ക്ലൗഡിലോ ലോക്കൽ പിസിയിലോ നോട്ട്ബുക്കിലോ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നുണ്ടാകാം.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഫലങ്ങൾ ആവർത്തിക്കാൻ പ്രയാസമുള്ള പ്രശ്നത്തിലേക്ക് ഇത് നയിക്കുന്നു. പലപ്പോഴും, ഒരേ സമാനമായ പരിശീലന കോഡ് രണ്ട് വ്യത്യസ്ത സ്ഥലങ്ങളിൽ ഒരേ ഫലങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുകയോ നൽകുകയോ ചെയ്യുന്നില്ല.
MLflow നൽകുന്ന പരിഹാരം, എല്ലാ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരിശീലന കോഡും അതിന്റെ പതിപ്പ് ലൈബ്രറി ഡിപൻഡൻസികളും, പരിശീലന, ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റയും ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു സ്വയം ഉൾക്കൊള്ളുന്ന പരിശീലന കോഡ് പ്രോജക്റ്റ് നിർവചനമാണ്.
ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരിശീലന പ്രക്രിയയുടെ ആവശ്യകതകളുടെ മുഴുവൻ സെറ്റും വ്യക്തമായി വിവരിച്ചുകൊണ്ട്, നിർവ്വഹണ സന്ദർഭങ്ങളിൽ ഉടനീളം പുനരുൽപാദനക്ഷമത MLflow ഉറപ്പാക്കുന്നു. ആ ലൈബ്രറികളെല്ലാം ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തും കോഡ് പ്രവർത്തിക്കുന്ന അതേ സിസ്റ്റം സ്റ്റേറ്റ് പൂർത്തിയാക്കിക്കൊണ്ടും ഇത് ഇത് നിറവേറ്റുന്നു.
MLflow പ്രോജക്റ്റ് ഒരു ഡയറക്ടറി മാത്രമല്ല. പരിശീലന കോഡ്, ലൈബ്രറി ഡിപൻഡൻസി നിർവചനം, പരിശീലന സെഷനിൽ ആവശ്യമായ മറ്റ് ഡാറ്റ എന്നിവയും ഈ ഓപ്ഷണൽ കോൺഫിഗറേഷൻ ഫയലും ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു ഡയറക്ടറിയാണിത്.
ഈ ലൈബ്രറി ആവശ്യകതകൾ പല തരത്തിൽ നിർവചിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അവരുടെ പരിശീലന കോഡ് ലൈബ്രറി ആവശ്യകതകൾ ലിസ്റ്റുചെയ്യുന്നതിന് YAML- ഫോർമാറ്റ് ചെയ്ത അനക്കോണ്ട എൻവയോൺമെന്റ് സ്പെസിഫിക്കേഷൻ നൽകാൻ കഴിയും. MLflow കണ്ടെയ്നറിനുള്ളിൽ പരിശീലന കോഡ് നടപ്പിലാക്കും. അത്തരമൊരു സാഹചര്യത്തിൽ, അവർക്ക് ഒരു ഡോക്കർ കണ്ടെയ്നറും ഉൾപ്പെടുത്താം.
അവസാനമായി, MLflow ഈ പ്രോജക്റ്റുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു കമാൻഡ്-ലൈൻ ഇന്റർഫേസ് (CLI) ഉണ്ട്, കൂടാതെ പൈത്തൺ, ജാവ API-കൾ എന്നിവയും. ഈ പ്രോജക്റ്റുകൾ ഉപയോക്താവിന്റെ ലോക്കൽ സിസ്റ്റത്തിലും ഡാറ്റാബ്രിക്സ് ജോബ് ഷെഡ്യൂളർ, കുബർനെറ്റ്സ് എന്നിവ പോലുള്ള വിവിധ വിദൂര ക്രമീകരണങ്ങളിലും പ്രവർത്തിപ്പിക്കാം. MLflow പ്രോജക്റ്റുകൾ നിങ്ങളെ ഡാറ്റാ സയൻസ് കോഡ് ആവർത്തിക്കാവുന്നതും പുനരുപയോഗിക്കാവുന്നതുമായ രീതിയിൽ പാക്കേജ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു, കൂടുതലും മാനദണ്ഡങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി.
പ്രോജക്റ്റ് ഘടകത്തിൽ ഒരു എപിഐയും പ്രോജക്റ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള കമാൻഡ്-ലൈൻ യൂട്ടിലിറ്റികളും ഉൾപ്പെടുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രക്രിയകൾ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിന് പ്രോജക്റ്റുകൾ ഒരുമിച്ച് ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കാമെന്ന് ഈ കഴിവുകൾ ഉറപ്പ് നൽകുന്നു.
പ്രധാന സവിശേഷതകൾ
- ഡോക്കർ കണ്ടെയ്നർ എൻവയോൺമെന്റ്, കോണ്ട എൻവയോൺമെന്റ്, സിസ്റ്റം എൻവയോൺമെന്റ് എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള പ്രോജക്ട് എൻവയോൺമെന്റുകളെ MLflow പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
- ഏതെങ്കിലും Git റിപ്പോസിറ്ററി അല്ലെങ്കിൽ ലോക്കൽ ഡയറക്ടറി ഒരു MLflow പ്രോജക്റ്റായി കണക്കാക്കാം; സ്ഥിരസ്ഥിതിയായി; നിങ്ങൾക്ക് ഏതെങ്കിലും ഷെൽ ഉപയോഗിക്കാം അല്ലെങ്കിൽ പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റ് ഒരു പ്രോജക്റ്റ് എൻട്രി പോയിന്റായി ഡയറക്ടറിയിൽ.
- ജാവ ലൈബ്രറികൾ പോലെയുള്ള നോൺ-പൈത്തൺ ഡിപൻഡൻസികൾ ഡോക്കർ കണ്ടെയ്നറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ക്യാപ്ചർ ചെയ്യാൻ കഴിയും.
- YAML വാക്യഘടനയിലെ ഒരു ടെക്സ്റ്റ് ഫയലായ പ്രോജക്റ്റിന്റെ റൂട്ട് ഡയറക്ടറിയിലേക്ക് ഒരു പ്രോജക്റ്റ് ഫയൽ ചേർക്കുന്നതിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു MLflow പ്രോജക്റ്റിൽ കൂടുതൽ നിയന്ത്രണം നേടാം.
കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക്, നിങ്ങൾക്ക് ഉദ്യോഗസ്ഥനെ പരിശോധിക്കാം ഡോക്യുമെന്റേഷൻ.
3. MLflow മോഡലുകൾ
ഇപ്പോൾ, MLflow മോഡലുകൾ ചർച്ചചെയ്യാൻ ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു, ഒരു പൊതു-ഉദ്ദേശ്യ മോഡൽ ഫോർമാറ്റ്, അത് വിശാലമായ ഉൽപ്പാദന സന്ദർഭങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. MLflow മോഡലുകളുടെ കാരണം ഇപ്പോൾ പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് സമാനമാണ്.
വീണ്ടും, വിശാലമായ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ടേക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണുന്നു, എന്നാൽ പരിശീലന പരിതസ്ഥിതികളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി അവ ഒരു വലിയ ശ്രേണിയിൽ നിർമ്മിക്കുകയോ വിന്യസിക്കുകയോ ചെയ്യാം.
ഈ ക്രമീകരണങ്ങളിൽ Kubernetes അല്ലെങ്കിൽ Amazon SageMaker പോലുള്ള തത്സമയ സേവനത്തിനുള്ള ടൂളുകളും സ്പാർക്ക് പോലുള്ള സ്ട്രീമിംഗും ബാച്ച് സ്കോറിംഗും ഉൾപ്പെടുന്നു. കൂടാതെ, മുൻകൂട്ടി കോൺഫിഗർ ചെയ്ത ക്ലൗഡ് ഇൻസ്റ്റൻസിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു RESTful വെബ് സേവനമായി മോഡലുകൾ വിന്യസിക്കാൻ ചില ബിസിനസുകൾ തിരഞ്ഞെടുത്തേക്കാം.
ഒരു MLflow മോഡൽ, ഒരു പ്രോജക്റ്റ് പോലെ, ഒരു ഡയറക്ടറി ഘടനയാണ്. ഇതിൽ ഒരു കോൺഫിഗറേഷൻ ഫയലും പരിശീലന കോഡിനേക്കാൾ ഇത്തവണ ഒരു സീരിയലൈസ്ഡ് മോഡൽ ആർട്ടിഫാക്റ്റും ഉൾപ്പെടുന്നു. ഒരു പ്രോജക്റ്റ് എന്ന നിലയിൽ ആവർത്തനക്ഷമതയ്ക്കായുള്ള ഈ ഡിപൻഡൻസികളും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇത്തവണ, ഒരു കോണ്ട പരിതസ്ഥിതിയുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ഞങ്ങൾ മൂല്യനിർണ്ണയ ആശ്രിതത്വങ്ങൾ പരിശോധിക്കും.
കൂടാതെ, ജനപ്രിയ ചട്ടക്കൂടുകളുടെ ശ്രേണിയിൽ നിന്ന് MLflow ഫോർമാറ്റിൽ മോഡലുകൾ സീരിയലൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മോഡൽ ജനറേഷൻ ടൂളുകളും MLflow ഉൾപ്പെടുന്നു. അവസാനമായി, MLflow വിന്യസിക്കുന്നു, ഏതെങ്കിലും MLflow മോഡൽ ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്നതിനും ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള API-കൾ, കൂടാതെ ഈ API-കൾ Python, Java, R, കൂടാതെ CLI ഫോർമാറ്റിലും ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതാണ്.
പാക്കേജിംഗ് മോഡലുകൾക്കായുള്ള ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഘടനയുള്ള ഒരു ഘടകമാണ് മോഡലുകൾ, അവ അനുമാനിക്കുന്ന സെർവറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡൗൺസ്ട്രീം ടൂളുകൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയും. ഡാറ്റാബ്രിക്സ് ബാച്ച് അനുമാന പ്ലാറ്റ്ഫോം. ഉൽപ്പാദനത്തിനായി ഒരു മോഡൽ പാക്കേജ് ചെയ്യുമ്പോൾ ഈ ഘടകം മണിക്കൂറുകളോളം ബെസ്പോക്ക് കോഡ് ലാഭിക്കുന്നു.
"ഫ്ലേവേഴ്സ്" എന്നറിയപ്പെടുന്ന വിവിധ രൂപങ്ങളിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു മാനദണ്ഡമാണ് MLflow മോഡൽ. വിവിധ തരത്തിലുള്ള മോഡലുകൾ വിന്യസിക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നതിന് MLflow ധാരാളം ടൂളുകൾ നൽകുന്നു. ഓരോ MLflow മോഡലും അനിയന്ത്രിതമായ ഫയലുകളും ഒരു ML മോഡൽ ഡിസ്ക്രിപ്റ്റർ ഫയലും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു ഡയറക്ടറി ആയും അത് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഫ്ലേവറുകളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് ആയും സൂക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നു.
പ്രധാന സവിശേഷതകൾ
- MLflow-ന്റെ എല്ലാ അന്തർനിർമ്മിത വിന്യാസ ഉപകരണങ്ങളും ഒരു പൈത്തൺ ഫംഗ്ഷനായി മോഡൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാമെന്ന് വിശദീകരിക്കുന്ന “പൈത്തൺ ഫംഗ്ഷൻ” ഫ്ലേവർ പോലുള്ള ഒന്നിലധികം “സ്റ്റാൻഡേർഡ്” ഫ്ലേവറുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
- ഓരോ MLflow മോഡലിലും അനിയന്ത്രിതമായ ഫയലുകൾ അടങ്ങിയ ഒരു ഡയറക്ടറിയും കൂടാതെ മോഡലിന്റെ അനേകം ഫ്ലേവറുകളെ നിർവചിക്കുന്ന ഡയറക്ടറിയുടെ റൂട്ടിലുള്ള ഒരു ML മോഡൽ ഫയലും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
- ഒരു മോഡൽ സംഭരിക്കുമ്പോൾ, മോഡലിന്റെ ഡിപൻഡൻസികൾ അടങ്ങുന്ന ഒരു കോണ്ട എൻവയോൺമെന്റ് പാരാമീറ്റർ വ്യക്തമാക്കാൻ MLflow നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. കോണ്ട എൻവയോൺമെന്റ് വ്യക്തമാക്കിയിട്ടില്ലെങ്കിൽ, മോഡലിന്റെ ഫ്ലേവറിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ഡിഫോൾട്ട് എൻവയോൺമെന്റ് നിർമ്മിക്കപ്പെടും. അതിനുശേഷം, കൊണ്ടാ പരിസ്ഥിതി conda.yaml ൽ സംഭരിക്കുന്നു.
കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക്, നിങ്ങൾക്ക് ഉദ്യോഗസ്ഥനെ പരിശോധിക്കാം ഡോക്യുമെന്റേഷൻ.
4. MLflow മോഡൽ രജിസ്ട്രി
പഠിച്ച മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML) മോഡലുകളുടെ ഒരു ശേഖരമാണ് മോഡൽ രജിസ്ട്രി. ഒരു ടീമെന്ന നിലയിൽ വിവിധ ഘട്ടങ്ങളിൽ മോഡലുകൾ പരിപാലിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന API-കളും വെബ് അധിഷ്ഠിത ആപ്ലിക്കേഷനും ചേർന്നതാണ് മോഡൽ രജിസ്ട്രി. മോഡൽ ലൈനേജ്, മോഡൽ വേർഷനിംഗ്, ഈസി സ്റ്റേജ് ട്രാൻസിഷൻ, അനോട്ടേഷൻ എന്നിവ മോഡൽ രജിസ്ട്രിയിൽ ലഭ്യമായ ചില കഴിവുകൾ മാത്രമാണ്.
ഒരു മോഡൽ രജിസ്ട്രിയിൽ, മോഡലുകൾക്ക് പുറമേ, മോഡൽ നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റയെയും പരിശീലന ജോലികളെയും കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ (മെറ്റാഡാറ്റ) അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ML മോഡലുകൾക്കായി ലൈനേജ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഈ ഇൻപുട്ടുകളുടെ ട്രാക്ക് സൂക്ഷിക്കുന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഇക്കാര്യത്തിൽ, ഒരു മോഡൽ രജിസ്ട്രി സാധാരണ സോഫ്റ്റ്വെയറുകളുടേതിന് സമാനമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു പതിപ്പ് നിയന്ത്രണം സിസ്റ്റങ്ങളും (ഉദാ, Git, SVN) ആർട്ടിഫാക്റ്റ് റിപ്പോസിറ്ററികളും (ഉദാ, ആർട്ടിഫാക്ടറി, PyPI).
ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്കും മെഷീൻ ലേണിംഗ് എഞ്ചിനീയർമാർക്കും മറ്റ് ടീമുകളുമായുള്ള സഹകരണത്തിനായി അവരുടെ മോഡലുകൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കാനും പരിശോധിക്കാനും നിരീക്ഷിക്കാനും നിയന്ത്രിക്കാനും വിതരണം ചെയ്യാനും അനുവദിക്കുന്ന ഒരു ചട്ടക്കൂടാണ് മോഡൽ രജിസ്ട്രി. അടിസ്ഥാനപരമായി, നിങ്ങളുടെ ടെസ്റ്റിംഗ് ഘട്ടം പൂർത്തിയാക്കി നിങ്ങളുടെ കണ്ടെത്തലുകൾ ടീമുമായും ഓഹരി ഉടമകളുമായും പങ്കിടാൻ തയ്യാറായിക്കഴിഞ്ഞാൽ മോഡൽ രജിസ്ട്രി ഉപയോഗിക്കും.
MLflow മോഡൽ രജിസ്ട്രി ഒരു API-യും നിങ്ങളുടെ മോഡലുകളും അവയുടെ ആയുസ്സും ഒരു സെൻട്രൽ ലൊക്കേഷനിൽ നിന്ന് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു ഉപയോക്തൃ ഇന്റർഫേസും നൽകുന്നു. മോഡൽ ലൈനേജ്, മോഡൽ പതിപ്പിംഗ്, വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ, സ്റ്റേജ് ട്രാൻസിഷനുകൾ എന്നിവയെല്ലാം രജിസ്ട്രിയിലൂടെ ലഭ്യമാണ്.
MLflow-ൽ, ഒരു തനതായ പേരും മെറ്റാഡാറ്റയും, മോഡൽ പതിപ്പുകളും, ട്രാൻസിഷണൽ ഘട്ടങ്ങളും, ഒരു മോഡൽ ലൈനേജും ഉള്ളതാണ് രജിസ്റ്റർ ചെയ്ത മോഡൽ. രജിസ്റ്റർ ചെയ്ത മോഡലിൽ ഒന്നോ അതിലധികമോ മോഡൽ പതിപ്പുകൾ കാണാം. ഒരു പുതിയ മോഡൽ രജിസ്ട്രിയിൽ രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുമ്പോൾ പതിപ്പ് 1 ആയി കണക്കാക്കുന്നു. അതേ പേരിലുള്ള ഏത് പുതിയ മോഡലിലേക്കും ഇനിപ്പറയുന്ന പതിപ്പ് ചേർക്കുന്നു.
ഏത് മോഡൽ പതിപ്പിലേക്കും നിങ്ങൾക്ക് എപ്പോൾ വേണമെങ്കിലും ഒരു ഘട്ടം നൽകാം. എന്നിരുന്നാലും, സ്റ്റേജിംഗ്, പ്രൊഡക്ഷൻ, ആർക്കൈവ് ചെയ്യൽ എന്നിങ്ങനെ ഔപചാരികമായി വ്യക്തമാക്കിയ MLflow ഘട്ടങ്ങൾക്ക് കീഴിൽ ഘട്ടങ്ങൾ നിയോഗിക്കേണ്ടതാണ്. ഒരു മോഡൽ പതിപ്പ് ഒരു ഘട്ടത്തിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് മാറ്റാൻ കഴിയും.
ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള മോഡലും ഓരോ നിർദ്ദിഷ്ട പതിപ്പും വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ മാർക്ക്ഡൗൺ ഉപയോഗിക്കാൻ MLflow നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് വിവരണങ്ങളും അൽഗോരിതം വിശദീകരണങ്ങൾ, രീതിശാസ്ത്രം, ഉപയോഗിച്ച ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള മറ്റ് പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങളും ഉൾപ്പെടുത്താം.
പ്രധാന സവിശേഷതകൾ
- നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം MLflow സെർവർ ഹോസ്റ്റുചെയ്യുമ്പോൾ UI അല്ലെങ്കിൽ API വഴി മോഡൽ രജിസ്ട്രി ആക്സസ് ചെയ്യാൻ, നിങ്ങൾ ഒരു ഡാറ്റാബേസ്-ബാക്ക്ഡ് ബാക്കെൻഡ് സ്റ്റോർ ഉപയോഗിക്കണം.
- MLflow മോഡൽ ഫ്ലേവർ അല്ലെങ്കിൽ MLflow ക്ലയന്റ് ട്രാക്കിംഗ് API ഇന്റർഫേസ് വഴിയും മോഡൽ രജിസ്ട്രി ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു MLflow പരീക്ഷണ ഓട്ടത്തിനിടയിലോ നിങ്ങളുടെ എല്ലാ പരീക്ഷണ ഓട്ടങ്ങൾക്കും ശേഷമോ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു മോഡൽ രജിസ്റ്റർ ചെയ്യാം.
- എല്ലാവരും MLflow ഉപയോഗിച്ച് അവരുടെ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ തുടങ്ങില്ല. തൽഫലമായി, MLflow ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങൾക്ക് ചില മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിച്ചേക്കാം. മോഡലുകളെ വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുപകരം, നിങ്ങൾ സംഭരിച്ച മോഡലുകൾ മോഡൽ രജിസ്ട്രിയിൽ രജിസ്റ്റർ ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.
കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക്, നിങ്ങൾക്ക് ഉദ്യോഗസ്ഥനെ പരിശോധിക്കാം ഡോക്യുമെന്റേഷൻ.
തീരുമാനം
MLflow മികച്ചതും നിരന്തരം വളരുന്നതുമായ ML ലൈഫ് സൈക്കിൾ ടൂളാണ്. നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ ടൂളുകൾക്കും പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾക്കുമൊപ്പം നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
പൈത്തൺ, ജാവ, ആർ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളെ ഇത് പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ രൂപകൽപ്പനയ്ക്ക് നന്ദി, നിങ്ങൾക്ക് വ്യത്യസ്ത മോഡൽ പതിപ്പുകൾ വേഗത്തിൽ ട്രാക്കുചെയ്യാനും സംരക്ഷിക്കാനും താരതമ്യം ചെയ്യാനും കഴിയും.
MLflow ഒന്നു ശ്രമിച്ചുനോക്കൂ, നിങ്ങളുടെ അനുഭവം ഞങ്ങളെ അറിയിക്കൂ!
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക