CI/CD สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
CI/CD สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงขยายการบูรณาการอย่างต่อเนื่องและไปป์ไลน์การส่งมอบอย่างต่อเนื่องเพื่อครอบคลุมไม่เพียงแค่โค้ดเท่านั้น แต่ยังรวมถึงข้อมูลและแบบจำลองด้วย
ภาพรวม
It automates testing, retraining, validation, and deployment so ML systems ship reliably and repeatedly instead of through fragile manual handoffs.
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 เป้าหมายนั้นเหมือนกับในซอฟต์แวร์ นั่นคือการเผยแพร่ที่รวดเร็ว ปลอดภัย และทำซ้ำได้ แต่พื้นที่ผิวมีขนาดใหญ่กว่า เนื่องจากพฤติกรรมของแบบจำลองขึ้นอยู่กับข้อมูล ไม่ใช่แค่โค้ดเท่านั้น
ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิค
โดยทั่วไปไปป์ไลน์ ML CI/CD จะเป็นกราฟกำกับของขั้นตอนต่างๆ ได้แก่ ตรวจสอบข้อมูล ฝึกอบรม ประเมินเทียบกับชุดที่ถูกระงับและเทียบกับรูปแบบการผลิตปัจจุบัน และการปรับใช้เกตบนเกณฑ์เมตริก ความแตกต่างที่สำคัญจาก CI/CD แบบคลาสสิกคือประตูการประเมินผล โมเดลจะเลื่อนระดับก็ต่อเมื่อเหนือกว่าเกณฑ์พื้นฐานตามเกณฑ์ชี้วัดที่ตกลงกันไว้ ไม่ใช่แค่ว่าการทดสอบผ่านเท่านั้น ไปป์ไลน์ได้รับการควบคุมเวอร์ชันและทริกเกอร์โดยการคอมมิตโค้ด ข้อมูลใหม่ หรือกำหนดการ ทำให้เกิดการทำงานที่ทำซ้ำและตรวจสอบได้
ผลกระทบเชิงกลยุทธ์
ต้นทุนและงบประมาณ
การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมขับเคลื่อนประสิทธิภาพและต้นทุนการดำเนินงานเป็นเวลาหลายปี
การตัดสินใจที่ชัดเจนยิ่งขึ้น
การศึกษาด้านเทคนิคช่วยให้ทีมเลือกกลุ่มที่เหมาะสม ไม่ใช่แค่กลุ่มใหม่ล่าสุด
การควบคุมคุณภาพ
ตัวเลือกทางวิศวกรรมที่ดีกว่าจะช่วยลดเหตุการณ์ด้านความน่าเชื่อถือในการผลิต
อนาคตของ CI/CD สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
CI/CD สำหรับ ML กำลังรวมเข้ากับแพลตฟอร์ม MLOps ที่ได้รับการจัดการ ซึ่งจัดการไปป์ไลน์ การลงทะเบียน การตรวจสอบ และการย้อนกลับในที่เดียว คาดว่าจะมีลูปการฝึกอบรมอัตโนมัติมากขึ้นที่ถูกกระตุ้นโดยการตรวจจับดริฟท์ และรูปแบบ 'GitOps' ซึ่งมีการประกาศเวอร์ชันโมเดลที่ต้องการใน repo และปรับยอดโดยอัตโนมัติ สำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ไปป์ไลน์กำลังเพิ่มชุดการประเมินแบบอัตโนมัติ ทีมงานสีแดง และการตรวจสอบรั้วก่อนเผยแพร่ ชายแดนเป็นการส่งมอบที่ขับเคลื่อนด้วยนโยบายโดยอัตโนมัติโดยสมบูรณ์ โดยที่แบบจำลองจะก้าวหน้าผ่านการจัดเตรียมหลังจากผ่านประตูคุณภาพเชิงปริมาณ ความเป็นธรรม และความปลอดภัยเท่านั้น
การใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง
ทีมฉ้อโกงใช้ GitHub Actions ดังนั้นทุกโค้ดที่คอมมิตจะฝึกโมเดลขนาดเล็กใหม่และบล็อกการรวมหากความแม่นยำลดลงต่ำกว่าพื้นฐานการผลิตปัจจุบัน
บริษัทอีคอมเมิร์ซแห่งหนึ่งใช้งานไปป์ไลน์ Kubeflow ซึ่งจะฝึกผู้แนะนำใหม่ทุกคืนโดยใช้ข้อมูลการซื้อใหม่ และปรับใช้อัตโนมัติเฉพาะในกรณีที่ตัววัดออฟไลน์ได้รับการปรับปรุง
ไปป์ไลน์ของธนาคารเรียกใช้การตรวจสอบสคีมากับข้อมูลขาเข้าและล้มเหลวในการสร้างหากการกระจายของคุณลักษณะเลื่อนไปเกินเกณฑ์ที่ตั้งไว้
ทีม ML ใช้ CML เพื่อโพสต์รายงานการประเมินโมเดลและแผนการเปรียบเทียบลงในคำขอดึงแต่ละรายการสำหรับการลงนามของผู้ตรวจสอบโดยตรง
ความเสี่ยงและรั้ว
การเพิ่มประสิทธิภาพเกณฑ์มาตรฐานหนึ่งรายการสามารถซ่อนจุดอ่อนของระบบในวงกว้างได้
ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานและการบำรุงรักษามักถูกประเมินต่ำไป
ช่องว่างด้านความปลอดภัยและความสามารถในการสังเกตสามารถเพิ่มขึ้นได้เมื่อระบบมีความซับซ้อนมากขึ้น
แผนงานการดำเนินงาน
กำหนดเป้าหมายเวลาแฝง คุณภาพ และต้นทุนก่อนนำไปใช้งาน
เกณฑ์มาตรฐานภายใต้สภาวะโหลดและข้อมูลจริง
การตรวจสอบเครื่องมือเพื่อหาข้อผิดพลาด การเบี่ยงเบน และผลกระทบต่อผู้ใช้
เตรียมเส้นทางการย้อนกลับและการตอบสนองต่อเหตุการณ์ก่อนปรับขนาด
สำรวจต่อไป
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the CI/CD for Machine Learning quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
คำแนะนำต่อไป
พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง
คำถามที่พบบ่อย
What is CI/CD for Machine Learning?
CI/CD สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงขยายการบูรณาการอย่างต่อเนื่องและไปป์ไลน์การส่งมอบอย่างต่อเนื่องเพื่อครอบคลุมไม่เพียงแค่โค้ดเท่านั้น แต่ยังรวมถึงข้อมูลและแบบจำลองด้วย โดยทำการทดสอบ ฝึกอบรมใหม่ การตรวจสอบความถูกต้อง และการปรับใช้โดยอัตโนมัติ ดังนั้นระบบ ML จึงจัดส่งได้อย่างน่าเชื่อถือและซ้ำๆ แทนที่จะผ่านการส่งมอบด้วยตนเองที่เปราะบาง
CI/CD สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงเพิ่มอะไรนอกเหนือจากซอฟต์แวร์ CI/CD แบบเดิม
ML CI/CD ต้องจัดการการตรวจสอบข้อมูล การฝึกโมเดล และการประเมินโมเดล นอกเหนือจากขั้นตอนการสร้างและทดสอบโค้ดตามปกติ
'CT' ในบริบทไปป์ไลน์ ML มักจะหมายถึงอะไร
การฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง (CT) หมายถึงการฝึกอบรมโมเดลใหม่โดยอัตโนมัติเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามาหรือตรวจพบการเบี่ยงเบน
'เกต' ที่โดดเด่นในไปป์ไลน์ ML CI/CD ที่ไปป์ไลน์ซอฟต์แวร์แบบคลาสสิกขาดคืออะไร
โมเดลจะได้รับการเลื่อนระดับโดยพิจารณาว่ามีประสิทธิภาพเหนือกว่าเกณฑ์พื้นฐานจากเมตริกที่ตกลงกันไว้หรือไม่ ไม่ใช่แค่ผ่านการทดสอบหน่วยเท่านั้น
ข้อใดต่อไปนี้เป็นเครื่องมือที่ใช้กันทั่วไปในการเตรียมการไปป์ไลน์ ML
Kubeflow Pipelines พร้อมด้วย GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins และ CML ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับ ML CI/CD
เหตุใดไปป์ไลน์ ML จึงอาจมีขั้นตอนการตรวจสอบสคีมาข้อมูลด้วย
การตรวจสอบความถูกต้องของสคีมาและการแจกแจงจะตรวจจับข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือมีการเปลี่ยนแปลงได้ตั้งแต่เนิ่นๆ เพื่อป้องกันไม่ให้โมเดลที่มีข้อบกพร่องได้รับการฝึกอบรมและปรับใช้