ภาพรวม
CI/CD สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงขยายการบูรณาการอย่างต่อเนื่องและไปป์ไลน์การส่งมอบอย่างต่อเนื่องเพื่อครอบคลุมไม่เพียงแค่โค้ดเท่านั้น แต่ยังรวมถึงข้อมูลและแบบจำลองด้วย โดยทำการทดสอบ ฝึกอบรมใหม่ การตรวจสอบความถูกต้อง และการปรับใช้โดยอัตโนมัติ ดังนั้นระบบ ML จึงจัดส่งได้อย่างน่าเชื่อถือและซ้ำๆ แทนที่จะผ่านการส่งมอบด้วยตนเองที่เปราะบาง
CI/CD สำหรับ Machine Learning เป็นองค์ประกอบทางเทคนิคที่ส่งผลต่อคุณภาพของโมเดล ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน เวลาแฝง และความน่าเชื่อถือในวงกว้าง
เจาะลึก
CI/CD แบบดั้งเดิมจะสร้าง ทดสอบ และปรับใช้ซอฟต์แวร์โดยอัตโนมัติเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงโค้ด ML เพิ่มส่วนที่เคลื่อนไหวได้อีกสองส่วน: ข้อมูลและโมเดลที่ได้รับการฝึก ซึ่งหมายถึงทริกเกอร์ใหม่และการทดสอบใหม่ ขั้นตอนการบูรณาการอย่างต่อเนื่องอาจเรียกใช้การทดสอบหน่วยในโค้ดการประมวลผลข้อมูล ตรวจสอบสกีมาชุดข้อมูล และตรวจสอบว่าโมเดลฝึกฝนโดยไม่มีข้อผิดพลาด การจัดส่งแบบต่อเนื่องจะจัดแพคเกจโมเดล (มักจะเป็นคอนเทนเนอร์หรืออาร์ติแฟกต์ที่ลงทะเบียน) และปรับใช้เบื้องหลัง API หลายทีมเพิ่มการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง (CT): ไปป์ไลน์ที่จะฝึกใหม่โดยอัตโนมัติเมื่อมีข้อมูลใหม่มาถึงหรือเมื่อการตรวจสอบตรวจพบการเบี่ยงเบน เครื่องมือต่างๆ เช่น GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Kubeflow Pipelines และ CML จะประสานขั้นตอนเหล่านี้ เป้าหมายก็เหมือนกับในซอฟต์แวร์ นั่นคือการเผยแพร่ที่รวดเร็ว ปลอดภัย และทำซ้ำได้ แต่พื้นที่ผิวมีขนาดใหญ่กว่า เนื่องจากพฤติกรรมของแบบจำลองขึ้นอยู่กับข้อมูล ไม่ใช่แค่โค้ดเท่านั้น
ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิค
โดยทั่วไปไปป์ไลน์ ML CI/CD จะเป็นกราฟกำกับขั้นตอนต่างๆ ได้แก่ ตรวจสอบข้อมูล ฝึกอบรม ประเมินเทียบกับชุดที่ถูกระงับและเทียบกับรูปแบบการผลิตปัจจุบัน และการปรับใช้เกตบนเกณฑ์เมตริก ความแตกต่างที่สำคัญจาก CI/CD แบบคลาสสิกคือประตูประเมินผล โมเดลจะเลื่อนระดับก็ต่อเมื่อเหนือกว่าเส้นฐานของตัววัดที่ตกลงกันไว้ ไม่ใช่แค่ว่าการทดสอบผ่านเท่านั้น ไปป์ไลน์ได้รับการควบคุมเวอร์ชันและทริกเกอร์โดยการคอมมิตโค้ด ข้อมูลใหม่ หรือกำหนดการ ทำให้เกิดการทำงานที่ทำซ้ำและตรวจสอบได้
การเรียนรู้ CI/CD สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
CI/CD สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงขยายการบูรณาการอย่างต่อเนื่องและไปป์ไลน์การส่งมอบอย่างต่อเนื่องเพื่อครอบคลุมไม่เพียงแค่โค้ดเท่านั้น แต่ยังรวมถึงข้อมูลและแบบจำลองด้วย โดยทำการทดสอบ ฝึกอบรมใหม่ การตรวจสอบความถูกต้อง และการปรับใช้โดยอัตโนมัติ ดังนั้นระบบ ML จึงจัดส่งได้อย่างน่าเชื่อถือและซ้ำๆ แทนที่จะผ่านการส่งมอบด้วยตนเองที่เปราะบาง CI/CD สำหรับ Machine Learning เป็นองค์ประกอบทางเทคนิคที่ส่งผลต่อคุณภาพของโมเดล ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน เวลาแฝง และความน่าเชื่อถือในระดับต่างๆ หากต้องการสร้างความเข้าใจอย่างลึกซึ้ง ให้ถือว่า CI/CD สำหรับ Machine Learning เป็นรูปแบบการดำเนินงาน ไม่ใช่คุณลักษณะเดียว: กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการ ชี้แจงสมมติฐาน และแยกสิ่งที่ระบบสามารถทำได้อย่างน่าเชื่อถือจากสิ่งที่ยังต้องใช้วิจารณญาณจากผู้เชี่ยวชาญ
ในทางปฏิบัติ ทีมที่แข็งแกร่งที่ใช้ CI/CD สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องจะปรับสถาปัตยกรรม ข้อมูล และตัวเลือกโครงสร้างพื้นฐานให้เหมาะสมโดยเทียบกับความน่าเชื่อถือและต้นทุน โดยจะบันทึกเกณฑ์ความสำเร็จที่ชัดเจน ทดสอบกับข้อมูลและขั้นตอนการทำงานที่สมจริง และทำซ้ำตามรูปแบบความล้มเหลวที่สังเกตได้ แทนที่จะชนะการวัดประสิทธิภาพเพียงครั้งเดียว นี่คือจุดที่ความเข้าใจทางทฤษฎีกลายเป็นความสามารถที่คงทนของผลิตภัณฑ์ นโยบาย และการดำเนินงาน
การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมขับเคลื่อนประสิทธิภาพและต้นทุนการดำเนินงานเป็นเวลาหลายปี ในเวลาเดียวกัน การเพิ่มประสิทธิภาพเกณฑ์มาตรฐานหนึ่งรายการสามารถซ่อนจุดอ่อนของระบบในวงกว้างได้ แนวทางที่ยืดหยุ่นที่สุดคือการรวมความเร็วของการทดลองเข้ากับวินัยในการกำกับดูแล: ดำเนินการนำร่อง จับหลักฐาน เผยแพร่บันทึกการตัดสินใจ และอัปเดตการป้องกันอย่างต่อเนื่องเมื่อพฤติกรรมของโมเดล ความคาดหวังของผู้ใช้ และข้อกำหนดด้านกฎระเบียบมีการเปลี่ยนแปลง
ผลกระทบเชิงกลยุทธ์
การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมขับเคลื่อนประสิทธิภาพและต้นทุนการดำเนินงานเป็นเวลาหลายปี
การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมขับเคลื่อนประสิทธิภาพและต้นทุนการดำเนินงานเป็นเวลาหลายปี ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ
การศึกษาด้านเทคนิคช่วยให้ทีมเลือกกลุ่มที่เหมาะสม ไม่ใช่แค่กลุ่มใหม่ล่าสุด
การศึกษาด้านเทคนิคช่วยให้ทีมเลือกกลุ่มที่เหมาะสม ไม่ใช่แค่กลุ่มใหม่ล่าสุด ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ
ตัวเลือกทางวิศวกรรมที่ดีกว่าจะช่วยลดเหตุการณ์ด้านความน่าเชื่อถือในการผลิต
ตัวเลือกทางวิศวกรรมที่ดีกว่าจะช่วยลดเหตุการณ์ด้านความน่าเชื่อถือในการผลิต ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ
การใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง
ทีมฉ้อโกงใช้ GitHub Actions ดังนั้นทุกโค้ดที่คอมมิตจะฝึกโมเดลขนาดเล็กใหม่และบล็อกการรวมหากความแม่นยำลดลงต่ำกว่าพื้นฐานการผลิตปัจจุบัน
บริษัทอีคอมเมิร์ซแห่งหนึ่งใช้งานไปป์ไลน์ Kubeflow ซึ่งจะฝึกผู้แนะนำใหม่ทุกคืนโดยใช้ข้อมูลการซื้อใหม่ และปรับใช้อัตโนมัติเฉพาะในกรณีที่ตัววัดออฟไลน์ได้รับการปรับปรุง
ไปป์ไลน์ของธนาคารเรียกใช้การตรวจสอบสคีมากับข้อมูลขาเข้าและล้มเหลวในการสร้างหากการกระจายของคุณลักษณะเลื่อนไปเกินเกณฑ์ที่ตั้งไว้
ทีม ML ใช้ CML เพื่อโพสต์รายงานการประเมินโมเดลและแผนการเปรียบเทียบลงในคำขอดึงแต่ละรายการสำหรับการลงนามของผู้ตรวจสอบโดยตรง
รูปแบบการดำเนินงาน
CI/CD สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องในทางปฏิบัติ
ทีมฉ้อโกงใช้ GitHub Actions ดังนั้นทุกโค้ดที่คอมมิตจะฝึกโมเดลขนาดเล็กใหม่และบล็อกการรวมหากความแม่นยำลดลงต่ำกว่าพื้นฐานการผลิตปัจจุบัน
ทีมการฉ้อโกงใช้การดำเนินการ GitHub ดังนั้นการคอมมิตโค้ดทุกครั้งจะฝึกโมเดลขนาดเล็กใหม่และบล็อกการรวมหากความแม่นยำลดลงต่ำกว่าพื้นฐานการผลิตปัจจุบัน ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งการเพิ่มผลผลิตและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป
CI/CD สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องในทางปฏิบัติ
บริษัทอีคอมเมิร์ซแห่งหนึ่งใช้งานไปป์ไลน์ Kubeflow ซึ่งจะฝึกผู้แนะนำใหม่ทุกคืนโดยใช้ข้อมูลการซื้อใหม่ และปรับใช้อัตโนมัติเฉพาะในกรณีที่ตัววัดออฟไลน์ได้รับการปรับปรุง
บริษัทอีคอมเมิร์ซดำเนินการไปป์ไลน์ Kubeflow ซึ่งจะฝึกผู้แนะนำใหม่ทุกคืนเกี่ยวกับข้อมูลการซื้อใหม่และการปรับใช้อัตโนมัติเฉพาะในกรณีที่การปรับปรุงการวัดแบบออฟไลน์ ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป
CI/CD สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องในทางปฏิบัติ
ไปป์ไลน์ของธนาคารเรียกใช้การตรวจสอบสคีมากับข้อมูลขาเข้าและล้มเหลวในการสร้างหากการกระจายของคุณลักษณะเลื่อนไปเกินเกณฑ์ที่ตั้งไว้
ไปป์ไลน์ของธนาคารเรียกใช้การตรวจสอบสคีมากับข้อมูลขาเข้าและล้มเหลวในการสร้างหากการกระจายของคุณสมบัติเปลี่ยนแปลงเกินเกณฑ์ที่กำหนด ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป
CI/CD สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องในทางปฏิบัติ
ทีม ML ใช้ CML เพื่อโพสต์รายงานการประเมินโมเดลและแผนการเปรียบเทียบลงในคำขอดึงแต่ละรายการสำหรับการลงนามของผู้ตรวจสอบโดยตรง
ทีม ML ใช้ CML เพื่อโพสต์รายงานการประเมินโมเดลและแผนการเปรียบเทียบลงในแต่ละคำขอดึงสำหรับการลงนามของผู้ตรวจสอบโดยตรง ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพไว้ล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป
ความเสี่ยงและรั้ว
การเพิ่มประสิทธิภาพเกณฑ์มาตรฐานหนึ่งรายการสามารถซ่อนจุดอ่อนของระบบในวงกว้างได้
ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานและการบำรุงรักษามักถูกประเมินต่ำไป
ช่องว่างด้านความปลอดภัยและความสามารถในการสังเกตสามารถเพิ่มขึ้นได้เมื่อระบบมีความซับซ้อนมากขึ้น
แผนงานการดำเนินงาน
กำหนดเป้าหมายเวลาแฝง คุณภาพ และต้นทุนก่อนนำไปใช้งาน
กำหนดเป้าหมายเวลาแฝง คุณภาพ และต้นทุนก่อนนำไปใช้งาน ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น
เกณฑ์มาตรฐานภายใต้สภาวะโหลดและข้อมูลจริง
เกณฑ์มาตรฐานภายใต้สภาวะโหลดและข้อมูลจริง ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น
การตรวจสอบเครื่องมือเพื่อหาข้อผิดพลาด การเบี่ยงเบน และผลกระทบต่อผู้ใช้
การตรวจสอบเครื่องมือเพื่อหาข้อผิดพลาด การเบี่ยงเบน และผลกระทบต่อผู้ใช้ ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น
เตรียมเส้นทางการย้อนกลับและการตอบสนองต่อเหตุการณ์ก่อนปรับขนาด
เตรียมเส้นทางการย้อนกลับและการตอบสนองต่อเหตุการณ์ก่อนปรับขนาด ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น