Phát triển mô hình AI/ML với MLflow & Kubernetes: Từ thử nghiệm đến triển khai cấp doanh nghiệp

- Written by Shashi Prakash Patel

My Introduction:

Tôi là Shashi Patel từ đội ngũ tư vấn bán hàng.

Tôi đã dành sự nghiệp của mình trong lĩnh vực bán hàng và phát triển kinh doanh, chuyên về các dịch vụ CNTT và các giải pháp nhân sự.Tôi có bằng Thạc sĩ Ứng dụng Máy tính (MCA) và theo cách đó tôi đã làm sâu sắc thêm sự hiểu biết của mình về khoa học dữ liệu và AI thông qua việc học tập chuyên dụng. nền tảng kỹ thuật này cho phép tôi kết nối các điểm giữa các đổi mới được thúc đẩy bởi AI và những thách thức kinh doanh thực tế - điều mà tôi luôn đam mê.

Tuy nhiên, tôi thường cảm thấy rằng tiềm năng của tôi bị giới hạn bởi ranh giới của vai trò hiện tại của tôi. Có rất nhiều điều tôi có thể đóng góp, đặc biệt là ở giao điểm của công nghệ và chiến lược kinh doanh.

Đó là cách tôi thể hiện rằng tôi không chỉ là một người bán công nghệ - tôi hiểu nó, tôi đam mê nó, và tôi muốn đóng một vai trò tích cực hơn trong việc định hình tương lai của nó. blog này là bước đầu tiên của tôi hướng tới mở rộng phạm vi chuyên môn của tôi và chia sẻ những hiểu biết của tôi với cộng đồng công nghệ toàn cầu.

Trí tuệ nhân tạo và học máy (AI / ML) đang biến đổi các ngành công nghiệp, nhưng triển khai các mô hình này vào sản xuất vẫn là một thách thức phức tạp.Tôi đã dành nhiều năm trong lĩnh vực bán hàng CNTT trong khi lặn sâu vào khoa học dữ liệu và các khái niệm Gen AI, tôi đã thấy trực tiếp làm thế nào để hợp lý hóa các đường ống triển khai có thể tạo ra hoặc phá vỡ sự thành công của một dự án.MLflowvàKuberneteskết hợp để tạo ra một môi trường mạnh mẽ, có thể mở rộng cho việc triển khai mô hình AI / ML - và tại sao bộ đôi này đang đạt được sự hấp dẫn trong cộng đồng công nghệ.

What is AI/ML Model Deployment with MLflow & Kubernetes?

1.ĐiềuAI/ML Model Deploymentlà quá trình đưa ra một mô hình học máy được đào tạo và làm cho nó có thể sử dụng trong thế giới thực - cho dù đó là dự đoán hành vi của khách hàng, tối ưu hóa chuỗi cung ứng hoặc phát hiện gian lận.

Thì
• Versioning: Đảm bảo phiên bản mô hình phù hợp được triển khai.
Thì
• Khả năng mở rộng: Thích ứng với lưu lượng truy cập dao động mà không làm giảm hiệu suất.
Thì
• Giám sát: Theo dõi hiệu suất để ngăn chặn các vấn đề như mô hình trôi qua theo thời gian.
Thì

Thì
2. MLflow là một nền tảng mã nguồn mở đơn giản hóa việc quản lý vòng đời học máy - từ thử nghiệm và theo dõi đến triển khai và giám sát.
Thì
3. Kubernetes (K8s) là một nền tảng orchestration container làm cho việc triển khai các mô hình quy mô đơn giản và đáng tin cậy. nó quản lý cơ sở hạ tầng đằng sau các triển khai AI, xử lý các nhiệm vụ như tự động quy mô, cân bằng tải và tự chữa bệnh.
Thì

Why use them together?

MLflow xử lý vòng đời mô hình, đảm bảo mỗi thí nghiệm được theo dõi và tái tạo, trong khi Kubernetes chăm sóc việc triển khai và mở rộng các mô hình một cách liền mạch.

Thì
• Mô hình theo dõi và gói trong MLflow.
Thì
• Containerize mô hình (ví dụ, với Docker).
Thì
• Cài đặt và quản lý các container bằng Kubernetes.
Thì

Sự kết hợp này đảm bảo rằng các mô hình không chỉ hoạt động trong môi trường phát triển mà còn hoạt động đáng tin cậy trong sản xuất ở mọi quy mô.

Why AI/ML Model Deployment is Hard

Cuộc hành trình từ đào tạo một mô hình để triển khai nó trên quy mô đại diện cho một số thách thức:

Thì
• Kiểm soát phiên bản: Quản lý nhiều mô hình và đảm bảo phiên bản chính xác được triển khai.
Thì
• Khả năng mở rộng: xử lý các tập dữ liệu ngày càng tăng và tải lưu lượng truy cập biến động.
Thì
• Tái tạo: Đảm bảo hiệu suất nhất quán trên các môi trường.
Thì
• Giám sát và bảo trì: Theo dõi hiệu suất liên tục và phát hiện sự biến động của mô hình.
Thì

Đây là nơiMLflowvàKubernetessáng, đơn giản hóa quá trình triển khai đồng thời đảm bảo khả năng phục hồi hoạt động.

Mã FlowQuản lý Model Lifecycle

MLflowgiải quyết một số điểm đau quan trọng nhất trong vòng đời AI / ML bằng cách cung cấp:

Thì
• Theo dõi thí nghiệm: Đăng ký các thông số, số liệu và hiện vật để theo dõi hiệu suất trên các thí nghiệm.
Thì
• Bao bì mô hình: Đảm bảo rằng các mô hình được đóng gói với phụ thuộc để triển khai liền mạch.
Thì
• Model Registry: Trung tâm hóa phiên bản mô hình và cho phép hợp tác trơn tru giữa các nhóm.
Thì

Về cơ bản, MLflow mang lại cấu trúc và khả năng theo dõi cho quá trình hỗn loạn khác của việc xây dựng các mô hình AI.

Kubernetes: Scaling Model Deployment

Khi mô hình của bạn đã sẵn sàng,Kubernetesđảm bảo nó hoạt động đáng tin cậy trong sản xuất. Nó tự động hóa một số khía cạnh chính:

Thì
• Tự động mở rộng: Điều chỉnh tài nguyên dựa trên lưu lượng truy cập, đảm bảo hiệu suất và hiệu quả chi phí.
Thì
• Độ di động: Đảm bảo cùng một quy trình triển khai trên các lĩnh vực phát triển, thử nghiệm và sản xuất.
Thì
• Khả năng phục hồi: Tự động khởi động lại các container thất bại, đảm bảo tính sẵn có cao.
Thì

Bằng cách leverageKubernetes, AI/MLCác nhóm có thể triển khai mô hình một lần và tin tưởng hệ thống để xử lý quy mô và quản lý cơ sở hạ tầng, cho phép họ tập trung vào việc cải thiện mô hình.

Why This Matters for Business

Từ quan điểm kinh doanh, áp dụng các ổ đĩa MLflow và Kubernetes:

Thì
• Thời gian ra thị trường nhanh hơn: Tự động hóa đường ống dẫn giảm chu kỳ triển khai.
Thì
• Khả năng phục hồi hoạt động: Kubernetes đảm bảo thời gian ngừng hoạt động tối thiểu, tăng độ tin cậy.
Thì
• Hiệu quả chi phí: Tự động mở rộng tối ưu hóa chi phí cơ sở hạ tầng.
Thì
• Đổi mới liên tục: Các đường ống CI / CD cho phép thử nghiệm và lặp lại nhanh chóng.
Thì

Conclusion: Driving AI at Scale

Deploying AI/MLMô hình không chỉ là về việc đưa mã vào sản xuất - nó là về việc tạo rascalable, reproducible, and resilient systemsphù hợp với các mục tiêu kinh doanh.MLflowvàKubernetescung cấp một sự kết hợp mạnh mẽ để đơn giản hóa quản lý mô hình và đảm bảo hiệu suất đáng tin cậy trong sản xuất.

Là một người đam mê về tác động của công nghệ đối với kinh doanh, tôi thấy những công cụ này rất cần thiết để thu hẹp khoảng cách giữa các khách sạn.ovation and real-world impactcủa

Bài viết này của Shashi Prakash Patel được đặt như là một runner-up trong Round 1 của R Systems Blogbook: Chương 1.