ML Ops: Подробное описание решения на платформе Google Cloud Platform (GCP) для автоматизации жизнен...

ML Ops: сквозная система на платформе Google Cloud Platform. Часть II: подробное описание нашего решения

В первой части этой серии публикаций мы представили требования к системе ML Ops, способной автоматизировать полный жизненный цикл машинного обучения (ML). В этой части мы подробно рассмотрим наше решение для ML Ops, разработанное на платформе Google Cloud Platform (GCP).

Архитектура решения

Архитектура нашего решения для ML Ops основана на компонентах GCP, которые позволяют нам охватывать все этапы жизненного цикла ML, от сбора данных до развертывания моделей и мониторинга. Вот высокоуровневая схема нашей архитектуры:

Схема высокоуровневой архитектуры решения ML Ops

Хранение данных

Все данные для обучения и обслуживания моделей хранятся в Биг Куэри. Хранилище Биг Куэри позволяет нам централизованно хранить и управлять структурированными и неструктурированными данными в масштабе петабайт и обеспечивает быстрый интерактивный анализ.

Обработка данных

Перед обучением модели данные необходимо обрабатывать и преобразовывать. Мы используем Dataproc для запуска рабочих процессов обработки данных, таких как очистка данных, преобразование признаков и выборка выборки. Dataproc предоставляет управляемую платформу Apache Spark и Hadoop, что позволяет нам легко запускать масштабируемые рабочие процессы обработки данных.

Машинное обучение

Для обучения моделей мы используем Vertex AI. Vertex AI — это единая платформа, которая объединяет в себе все необходимые инструменты и инфраструктуру для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. С помощью Vertex AI мы можем использовать различные алгоритмы машинного обучения и обучать модели на больших объемах данных.

Развертывание модели

После обучения модели мы развертываем их с помощью Vertex AI Model Serving. Vertex AI Model Serving предоставляет нам полностью управляемую платформу для размещения моделей, которая автоматически масштабируется для удовлетворения изменяющегося спроса. Мы можем развертывать модели в различных средах, включая вычислительные экземпляры и кластеры Kubernetes.

Мониторинг производительности

После развертывания моделей мы используем Cloud Monitoring для отслеживания их производительности и выявления любых аномалий. Cloud Monitoring предоставляет нам подробные метрики, такие как время безотказной работы, задержки и ошибки, что позволяет нам быстро диагностировать и устранять любые проблемы.

Управление процессом обучения

Для управления процессом обучения моделей мы используем MLflow. MLflow — это платформа с открытым исходным кодом, которая предоставляет нам единый интерфейс для отслеживания экспериментов с машинным обучением, управления моделями и развертывания их в производство. С помощью MLflow мы можем отслеживать ход обучения моделей, сохранять обученные модели и развертывать их в наших производственных средах.

Версионирование и управление конфигурациями

Для управления версиями и конфигурациями моделей мы используем Git. Git — это система управления версиями, которая позволяет нам отслеживать изменения в коде, конфигурациях и данных моделей. С помощью Git мы можем легко просматривать историю изменений, откатываться к предыдущим версиям и работать совместно с несколькими разработчиками над одним и тем же проектом.

Заключение

Наше решение ML Ops на платформе GCP предоставляет нам комплексный и автоматизированный способ управления полным жизненным циклом машинного обучения. Использование компонентов GCP и MLflow позволяет нам отслеживать эксперименты с машинным обучением, управлять моделями, развертывать их в производство и контролировать их производительность. Наше решение помогает нам ускорить процесс разработки и внедрения моделей машинного обучения, что приводит к повышению эффективности и сокращению времени выхода на рынок.

В следующей части этой серии публикаций мы рассмотрим практический пример реализации нашего решения для ML Ops.