Привет!
Коротко о себе:

Мой опыт в разработке ПО насчитывает порядка 18 лет, и 6 из них пришлись на работу в качестве Data Scientist. За это время я прошел путь от научного работника, аналитика данных, дата-сайентиста до Chief Data Scientist в банке. Сейчас я работаю в Синимекс, мы занимаемся разработкой ИТ-систем для бизнеса.

В этой статье я бы хотел обозначить и обратить внимание сообщества на проблемы, а также побудить коллег по Data Science инженерии подключиться к инициативе развития MLOps, чтобы совместными усилиями улучшать IT- ландшафт.

Если проводить аналогию, каждый Data Science проект можно представить как нежный росток, из которого требуется вырастить большое цветущее дерево.

Как садовник использует для ухода за растениями различные инструменты, так и MLOps инженер использует ML и MLOps инструменты для того чтобы команда смогла прийти к конечному результату. Всего на рынке существует около 300 различных ML-инструментов для интеграции. Это достаточно серьёзное количество, и серьезный вызов для инженеров по выбору наилучшего технологического стека. Невозможно опробовать каждый, поскольку с каждым из них нужно разобраться и найти свое применение.

Однако для того, чтобы разобраться в вопросе, можно попробовать все доступные инструменты отсортировать или сгруппировать тем или иным образом. Ниже представлен один из способов сортировки, связанный с функциональностью инструментов.

Другой из возможных вариантов группировки MLOps-инструментов — это сортировка по этапам развития DS-проекта:

Часто инструменты не удовлетворяют всем требованиям и нуждам DS-
разработки, которая в настоящее время бурно развивается. Разработчикам приходится настраивать, менять, выбирать определенную область применения и создавать свой собственный стек, который подходит для решения задач конкретной компании.

Что такое MLOps?

Термин MLOps был озвучен на тематических конференциях и в профессиональных кругах в 2018 году и представляет собой сочетание машинного обучения (ML) и практик непрерывной разработки (DevOps). MLOps — это набор практик, нацеленных на надежное и эффективное развертывание и поддержание моделей машинного обучения в промышленной среде.

С 2017 года по 2020 год в сфере машинного обучения наблюдался удвоенный рост как тестовых, так и реализованных, т. е. вышедших в production,  проектов. Однако большинство, около 88% этих проектов не преодолевали этап тестирования и не доводились до стадии production. С другой стороны, организации, которые смогли внедрить такие AI и ML-проекты, смогли увеличить рентабельность на 3-15%. Тут можем сделать вывод, что необходимо внедрять технологии, которые позволят бесшовно и внедрять AI и ML-решения.

В 2019 году перспективы рынка ML-решений оценивались приблизительно в 23 миллиарда долларов, а ожидаемый объем рынка в 2025 году — 126 миллиардов долларов, что делает эту область еще более интересной и перспективной.

Жизненный цикл ML-проекта 

Жизненный цикл ML-проекта, как правило, включает шесть этапов:

1. Анализ бизнеса

2. Исследование

3. Обучение модели

4. Тестирование прототипа

5. Развертывание модели

6. Сопровождение

На рынке мало инструментов, которые покрывают весь жизненный цикл проекта и всегда приходится что-то достраивать. В качестве примеров таких End2End инструментов можно привести следующие и их краткие характеристики:

1.     Databricks — ускоряет разработку ML через весь жизненный цикл проекта

2.     Microsoft Azure — упрощает и ускоряет жизненный цикл ML

3.     Kubeflow — ускоряет жизненный цикл ML при помощи контейнеризированных DS-инструментов

Рассмотрим каждый из этапов жизненного цикла ML-проекта отдельно.

Анализ бизнеса

Анализ бизнеса можно сравнить с зернышками, из которых мы стремимся вырастить наше прекрасное цветущее дерево.

С точки зрения Data Science и развития проекта на этом этапе важно правильно и четко сформулировать бизнес-гипотезы, чтобы сформировать ТЗ на разработку для дата-сайентистов. Очень важно сравнивать различные бизнес-гипотезы с учетом результатов, получаемых в результате развития DS-проекта. Во избежание хаоса лучше все документировать, например, Confluence и Wiki.

На этом этапе мы задействуем заказчика и исполнителя, т.к. формируем тех метрики и правила, которыми мы будем руководствоваться при обучении нашей модели. Очень часто бизнес предлагает свое видение, которое может меняться с учетом предлагаемых нами инициатив. Это может приводить к появлению дополнительного ТЗ, и такой "пинг-понг" может длиться достаточно долго. При взаимодействии с бизнесом необходимо учитывать несколько важных аспектов:

• Во-первых, компании необходимо обладать компетенциями, чтобы оценивать DS-проект, в том числе чтобы провести первоначальный анализ и определить, решаема ли поставленная задача с точки зрения ML.

• Во-вторых, бизнес должен понимать, что на первоначальный анализ необходимо потратить некоторые ресурсы и деньги. Чтобы этот процесс не был хаотичным, необходимо определить бюджет первоначального анализа и учитывать его при определении срока анализа. По нашему опыту, разведочный анализ может занимать около двух недель, после чего необходимо выкатывать модель, отказываться от проекта или инициировать какой-то другой проект. 

Исследование

Этап исследования можно сравнить с этапом проращивания зерен для нашего цветущего дерева.

• Важно, чтобы дата-сайентисты располагали гибким инструментарием, позволяющим быстро проводить исследование и эксперименты без какой-либо настройки.

• Необходимо документировать результаты исследований, чтобы к ним было удобно обращаться, например, сравнивать результаты бизнес-гипотез и делиться ими с коллегами.

• Процесс исследования должен быть выстроен. Важно поддержать один из существующих процессов разработки, например LeanDS, который позволяет всё организовать. Для этих целей можно использовать Jira, Miro, Trello и т. д.

Помимо моделирования и подходов к моделированию, необходимо поработать с данными. На старте DS-проекта приходится обрабатывать большой объем данных, необходимых для реализации проекта. На рынке уже доступно много платных фреймворков и open-source решений, которые позволяют создавать систему управления данными: ведут реестры источников, обеспечивают визуализацию, контролируют качество данных и позволяют конструировать витрины. При этом мало какие решения поддерживают такую важную функцию, как версионирование выгрузок, которая позволяет понимать, на каких данных мы построили модель, а также связывать с ними различные версии модели. Эти два компонента и есть тот уникальный продукт, который мы впоследствии можем предоставить.

Обучение модели

1. Первый шаг в обучении модели- разметка данных. Данные должны быть особым образом обработаны, например, изображениям должны быть присвоены метки, которые обозначают соответствующие предметы на нем. Этот процесс трудоемкий и занимает много времени. Чтобы получить качественную модель и обучить ее, данные необходимо проредить (создать подвыборки). Для этого нам необходимы фреймворки и средства, обеспечивающие беспрепятственное развитие проекта, а именно средства коммуникации с людьми, которые будут проводить разметку данных. Такие специалисты могут быть менее квалифицированы, и их можно привлечь со стороны, однако до них необходимо четко донести, как именно нужно работать с данными.

Средства для развертывания сервиса разметки могут включать разные решения, например, решение CVAT, которое может быть развернуто on-premise. За работой развернутого решения необходимо следить и поддерживать его работоспособность, и именно в этот момент и возникают вызовы для DevOps. Можно также воспользоваться облачными сервисами, например, Yandex Toloka или Amazon MTurk. При использовании облачных сервисов важной задачей является контроль расходов.

2. Формирование кода для обучения моделей. На этом этапе важно предоставить дата-сайентистам возможность использовать привычные и удобные инструменты, например Jupyter, VSCode или PyCharm, т. е. среды разработки. Как и в процессе обычной разработки программного обеспечения, необходима возможность версионировать код и, в особенности, версионировать данные, т. е. каждой версии кода должна соответствовать версия данных, поскольку именно это создает дает модель, которую мы обучаем.

3. Масштабирование обучения. Обучение модели не всегда возможно на одной машине, поэтому обучение необходимо масштабировать. По этой причине возникает потребность в создании локальных или облачных вычислительных кластеров, а также необходимость в решении сопутствующих задач, таких как изоляции ресурсов, масштабировании ресурсов по RAM, CPU, GPU, HDD и окружению ОС.

При переезде с локальных машин на кластер, например OpenStack, дата-сайентист получает рабочую станцию, которая является тонким клиентом, и возможность выхода в облако, где разворачивается рабочая среда с необходимыми ресурсами, которыми не всегда располагают локальные системы. Кроме этого, в облаках решается проблема изоляции экспериментов, и дата-сайентисты располагают достаточным количеством ресурсов и не мешают друг другу.

4. Трекинг экспериментов и активное обучение. При обучении модели необходимо учитывать много различных дополнительных параметров, например, количество подстраиваемых переменных или переменных управляющих ходом обучения. И различные комбинации значений параметров определяют отдельные эксперименты, в рамках которых запускается обучение, получаются результаты. Таких экспериментов могут быть тысячи. Поэтому необходимо логирование и визуализация результатов экспериментов, чтобы можно было выбрать более удачные эксперименты.

5. Дополнительно можно развернуть сервис активного обучения/дообучения, который позволяет сократить объемы датасетов и выбрать из них только самые информативные примеры, которые привносят в модель наибольшее количество информации.

ПРОМ-тестирование

Как правило, ПРОМ-среда не адаптирована под эксплуатацию каких-либо моделей. Для адаптации среды необходимо:

• настроить потоки данных, которые заходят на модель различными способами:

  • пайплайны обработки данных (батч-потоки, шины данных, брокеры сообщений, потоки request-response);

  • контроль по времени обработки запросов (real-time или отложенная обработка).

• завести петлю обратной связи от окружающей среды в базу данных, т. е. получать результаты предсказаний, с которыми работала модель (например, получение кредита и его погашение в связи с предложением взять кредит).

• привязать полученные результаты к используемой версии модели, чтобы иметь возможность оценить ее качество в будущем.

Методы тестирования прототипа для оценки качества дообученной модели

• Чтобы оценить качество новой модели, можно использовать исторические данные. Недостатком такого подхода является так называемый “эффект сдвига данных”, который искажает качество. Поскольку меняется не только среда, а еще люди и их приоритеты, модель, откалиброванная на отложенных данных, может некачественно работать в реальности.

• Можно создать систему бэк-тестирования, например, смоделировать среду с изменяемыми параметрами, в которой можно получать разные варианты ответов. Однако такая система бэк-тестирования также не гарантирует того, что реальная среда будет себя вести таким же образом, то есть это не спасает от переобучения модели на тестовой выборке.

• Поэтому, лучше всего тестировать модель на «живых» данных (онлайн), т. е. в проде. Именно тестирование на «живых данных» можно считать качественным. При этом вопросы защиты персональных данных и, например, соответствия требованиям GDPR снимаются путем информирования пользователя о том, для чего собираются данные, и обеспечения соответствия фактического использования заявленной цели сбора данных.

Тестирование на живых данных

• Теневое развертывание (Shadow Deployment)

Теневое развертывание предусматривает выкатку модели на ПРОМ-данных и сверку получаемых результатов с результатами какой-либо старой модели.

• Разворачиваем новую модель.

• Дублируем трафик на новую модель.

• Записываем предсказания, но не отдаем клиенту.

• Анализируем, ошиблась ли модель.

Недостатком такого подхода является тот факт, что мы удваиваем затраты на эксплуатацию, поскольку используем две модели, одна из которых не используется в проде. Кроме того, мы выкатываем новую модель с опозданием из-за необходимости накопить статистику. Необходимо также учитывать смещение выборки, т. е. эффект, при котором старая и новая модель дают разные рекомендации. Проверить правильность рекомендаций новой модели (selection bias), как и оценить результаты несоответствия рекомендаций старой и новой моделей невозможно.

• Пробный релиз (Canary Release)

Чтобы исправить недостатки теневого развертывания, можно развертывать модель сразу в ПРОМ (пробный релиз), т. е. направить небольшую часть трафика на модель и попытаться использовать ее в ПРОМ. Это позволяет «поймать» грубые ошибки и отладить модель, поскольку такое применение демонстрирует, как модель ведет себя в промышленности. Пробный релиз полезно использовать перед A/Б-тестом или вместо него, если изменения небольшие.

• А/Б-тестирование

Для проведения А/Б-тестирования мы разворачиваем в проде две модели: А и Б (новая модель) и направляем на каждую модель рандомную часть трафика, после чего сравниваем полученные результаты.

Проблема этого подхода заключается в рандомизации трафика и недостаточной статистической мощности (т.е. объеме выборки). Даже такие гиганты, как Yandex или Google, жалуются, что не могут провести все эксперименты из-за нехватки трафика (мощности выборки).

Чередование (Interleaving)

Чтобы исправить ситуацию, можно использовать модель, которая позволяет демонстрировать результаты одновременно двух моделей, например модель рекомендаций, которая позволяет оценить, рекомендации какой именно модели выберет клиент.

«Многорукие бандиты»

Последний шаг развития с точки зрения развертывания и тестирования модели — использование «многоруких бандитов». Эта теория появилась в 70-х годах, когда пытались максимизировать прибыль от игровых автоматов, рассчитать и максимизировать ожидаемую математическую вероятность выигрыша на том или ином автомате.

В рамках этого подхода мы разворачиваем в ПРОМ несколько моделей и направляем на них трафик в случайном порядке. Чем лучше работает модель, тем больше трафика на нее направляется. Худшие модели убираются или получают меньший объем трафика. В результате мы получаем больше денег от использования тех моделей, которые показывают лучшие результаты в ПРОМ. Преимуществом такого подхода является быстрое переключение на новую модель, а недостатком — сложность по сравнению с А/Б-тестированием.

При этом, проводя A/Б-тестирование или используя подход многорукого бандита, мы работаем с моделью на своей клиентской базе. Благодаря этому мы начинаем сразу эксплуатировать модель, не дожидаясь статистики или результатов, поскольку за это время модель уже может «протухнуть» и ее нельзя будет использовать в производстве.

При использовании данного подхода проводится оценка, какая из моделей (из развернутых в проде) в процессе эксплуатации приносит больше денег. Именно на эту модель начинаем направлять больше клиентов.

Deploy и промышленная эксплуатация

После тестирования релиза начинается развертывание и промышленная эксплуатация, в этот момент наша идея начинает приносить какие-то реальные деньги и давать свои плоды. 

Сопровождение

Последний, но не менее важный этап, — сопровождение.

Именно на этом этапе дата-сайентистам необходимо мониторить риск эксплуатируемой модели.

• Из-за изменения среды и предпочтений качество предсказаний может со временем деградировать (сдвиг данных). Необходимо мониторить смещение качества, т.к. эксплуатировать в ПРОМ некачественную модель бессмысленно.

• Нужно уметь определять критические пороги для метрик качества входящих данных и самой модели, а также иметь механизмы взаимодействия с командой дата-сайентистов, которые будут заново обучать существующие и создавать новые модели для данного домена.

С учетом изменений проводится дообучение или перемоделирование.

• Возможно переобучение модели по запросу. Например, инженеры, отслеживающие качество модели, заметив деградацию качества, направляют запрос в DS-отдел, который выполняет переобучение модели.

• Более результативным вариантом является обучение модели по расписанию с учетом сроков возможной деградации. В этом случае дата-сайентисты делают работу, которую можно автоматизировать.

• Следующим этапом развития этого процесса является автоматизация оценки качества эксплуатируемой модели и автоматизация обучения. Например, обучение может начинаться по какому-либо триггеру, такому как время, качество модели или накопленный объем исходных данных.

Выводы

Область MLOps является еще достаточно молодой, и в ней до сих пор не существует единого золотого стандарта. На данный момент в MLOps присутствует множество разрозненных инструментов, покрывающих только часть проблем, и очень мало готовых End2End решений, особенно в open-source. Проблематика ее развития остается актуальным и перспективным направлением в Data Science. Будем надеяться, что и в этой области знаний в скором времени появятся свои best practices.