Паттерны инженерии программного обеспечения для машинного обучения

Паттерны инженерии ПО для ML

Вы когда-нибудь разговаривали с коллегами-фронт-энд или бэк-энд инженерами и заметили, насколько им важно качество кода? Написание читаемого, многократно используемого и эффективного кода всегда было вызовом в сообществе разработчиков программного обеспечения. Ежедневно ведутся бесконечные разговоры на GitHub pull requests и Slack-потоках на эту тему.

Как лучше адаптировать принципы SOLID, как использовать эффективные программные шаблоны, как дать наиболее подходящие имена функциям и классам, как организовать модули кода и т.д. Все эти дискуссии могут показаться простыми и наивными на первый взгляд, но их последствия хорошо известны старшим разработчикам. Стоимость рефакторинга, производительность, многократное использование, читаемость или, проще говоря, технический долг могут препятствовать способности компании расти устойчиво.

Эта ситуация не отличается в мире машинного обучения. Ученые-данные и инженеры машинного обучения обычно пишут большое количество кода. У них есть разные наборы кодовых баз, с которыми они работают. Они пишут код для проведения исследовательского анализа, код для экспериментов с моделированием, ETL-процессы для создания обучающих наборов данных, код для создания DAG-графов в Airflow (или аналогичных инструментах), REST API, потоковые задачи, задачи мониторинга и др.

• Использование генеративных моделей для повышения полу-надзорного обучения
• Познакомьтесь с TinyLlama небольшой моделью искусственного интеллекта, которая стремится предварительно обучить модель ламы с 1,1 миллиарда параметров на 3 трлн. токенов.
• Alibaba представляет две открытые модели обработки больших объемов данных на основе зрительного языка (LVLM) Qwen-VL и Qwen-VL-Chat

MLOps – это расширение DevOps, а не форк

У всех них очень разные цели, некоторые из них не являются критическими для продукции, другие, скорее всего (и честно говоря), никогда не будут прочитаны другим разработчиком, некоторые из них могут не непосредственно ломать продукцию, но иметь очень тонкие и рискованные последствия для бизнеса, и, очевидно, некоторые из них могут негативно сказаться на конечном пользователе или заинтересованных сторонах продукта.

В этом списке статей я рассмотрю все эти разные типы кодовых баз с честной и прагматичной точки зрения, стараясь давать советы и подсказки по созданию высококачественного кода для машинного обучения в производстве. Я приведу реальные примеры из своего опыта работы в разных типах компаний (крупные корпорации, стартапы) и из разных отраслей (банковское дело, розничная торговля, телекоммуникации, образование и т.д.).

Лучшие практики для исследовательских блокнотов

Эффективное использование блокнотов Jupyter для бизнес-инсайтов

Понимание стратегического использования блокнотов Jupyter с точки зрения бизнеса и продуктовых идей. Изучение методов повышения их влияния на анализы.

Создание целенаправленных блокнотов для анализа

Изучение искусства подгонки блокнотов Jupyter для исследовательского и ситуативного анализа. Усовершенствование блокнотов, чтобы включать только существенный контент, который предлагает наиболее четкие выводы по поставленным вопросам.

Адаптация языка для различных аудиторий

Учитывайте аудиторию (техническую или ориентированную на бизнес) в своих блокнотных начинаниях. Используйте сложную терминологию по мере необходимости, но сбалансируйте ее простым кратким изложением, передающим ключевые выводы эффективно.

Оптимизация макета блокнота для ясности

Откройте рекомендованный макет для структурирования блокнотов, который повышает ясность и понимание. Организуйте свой контент таким образом, чтобы читатели логически проводились через анализ.

Хитрости воспроизводимости для надежных выводов

Изучение тактик, гарантирующих воспроизводимость анализа на основе вашего блокнота. Обнаружение хитростей и стратегий, способствующих сохранению надежности ваших результатов.

Лучшие практики по созданию ETL-процессов для машинного обучения

Значение ETL-процессов в проектах машинного обучения

Исследование ключевого аспекта каждого проекта машинного обучения: ETL-процессов. Эти комбинации кода Python и SQL играют важную роль, но могут быть сложными для поддержания их надежности на протяжении всего срока службы.

Построение психологической модели компонентов ETL

Изучите искусство создания психологического представления компонентов в процессе ETL. Это понимание является основой для эффективной реализации и позволит вам быстро понять любой открытый исходный код или сторонний фреймворк (или даже создать свой собственный!).

Принятие передовых практик: стандартизация и возможность повторного использования

Откройте для себя основные передовые практики в области стандартизации и возможности повторного использования. Внедрение этих практик может повысить эффективность и последовательность рабочих процессов ETL.

Применение принципов проектирования программного обеспечения в области инженерии данных

Погрузитесь в интеграцию конкретных принципов проектирования программного обеспечения и шаблонов в области инженерии данных. Исследуйте, как эти принципы могут повысить качество вашей работы по ETL.

Директивы и архитектурные хитрости для надежных процессов обработки данных

Получите представление о широком спектре директив и архитектурных стратегий, разработанных для создания высоконадежных процессов обработки данных. Эти знания специально подобраны для приложений машинного обучения.

Вдумчивый учебник по ETL в машинном обучении [Case Study]

Передовые практики по созданию алгоритмов обучения и вывода

Сущность обучения в машинном обучении

Обучение часто рассматривается как увлекательный и креативный аспект задач машинного обучения. Однако оно обычно является относительно простым и кратким, особенно при разработке первой версии модели. Сложность может варьироваться в зависимости от бизнес-контекста, при этом некоторые приложения требуют более тщательной разработки, чем другие (например, модели риска по сравнению с рекомендательными системами).

Основные шаблоны для упрощения обучения

Для упрощения процесса обучения и сокращения повторяющегося кода можно установить основные шаблоны. Эти шаблоны служат основой для избегания чрезмерного использования шаблонного кода для каждой процедуры обучения. Применяя эти шаблоны, ученые-исследователи данных могут уделить больше внимания анализу влияния и производительности модели.

Переход к производству и вызовы

После создания модели машинного обучения следующим шагом является ее внедрение в производственную среду. Этот шаг включает ряд вызовов, таких как обеспечение доступности функций, соответствующее выравнивание функций, управление задержкой вывода и другие. Решение этих задач заранее является ключевым для успешного развертывания.

Целостный дизайн для систем машинного обучения

Для снижения возможных проблем при развертывании в производственную среду рекомендуется принять целостный подход к проектированию систем машинного обучения. Это включает в себя рассмотрение архитектуры и компонентов всей системы, включая обучение, вывод, процессы обработки данных и интеграцию. Принятие комплексной перспективы позволяет выявить и решить потенциальные проблемы на ранних стадиях разработки.

Передовые практики по созданию и интеграции инструментария для экспериментов в области машинного обучения

Роль экспериментов в машинном обучении

Погрузитесь в фундаментальную роль экспериментов в области машинного обучения. Исследуйте, как они формируют процесс улучшения моделей и оптимизацию их производительности.

Оптимизация моделей через оффлайн-эксперименты

Откройте для себя область оффлайн-экспериментов, где систематически изменяются гиперпараметры модели для улучшения ключевых метрик, таких как ROC и точность. Раскройте стратегии для достижения оптимальных результатов в этом контролируемом окружении.

Навигация в онлайн-экспериментах: A/B-тестирование и не только

Исследуйте динамичную область онлайн-экспериментов, с фокусом на A/B-тестировании и его продвинутых вариантах. Узнайте, как эти техники позволяют оценивать производительность моделей в реальных условиях, адаптированных к поведению пользователя.

Преодоление разрыва: от оффлайн-метрик к влиянию на продукт

Понимайте важную связь между усилиями команды Data Science по улучшению метрик модели и конечным влиянием на успешность продукта. Узнайте стратегии эффективного соотношения улучшений оффлайн-метрик с реальными результатами продукта.

Техники для согласования: улучшение модели и метрики продукта

Погрузитесь в техники и подходы, которые способствуют согласованию итеративного улучшения модели с конкретными метриками продукта, такими как удержание и конверсия. Получите представление о достижении гармоничного взаимодействия между улучшениями, основанными на данных, и бизнес-целями.

Что дальше?

Мы уже видели, что в машинном обучении качество кода так же важно, как и в традиционной разработке программного обеспечения. Ученые-данных и инженеры машинного обучения работают с различными кодовыми базами, каждая из которых служит разным целям и имеет разную степень влияния на бизнес и конечных пользователей. В этом списке мы рассмотрели ключевые аспекты создания высококачественного кода для машинного обучения в производстве, охватывая все, начиная от исследования наборов данных до реализации инструментов экспериментирования.

С помощью этих статей мы стремимся предоставить вам комплексное представление, поделившись ценными идеями, советами и рекомендациями, которые помогут вашему коду для машинного обучения достичь новых высот. Придерживайтесь этих bewst-практик, и вы будете хорошо подготовлены к преодолению трудностей, минимизации технического долга и помощи в развитии вашей команды.

Так что, будь вы начинающим специалистом по машинному обучению или опытным профессионалом, готовьтесь повысить свои навыки программирования и обеспечить успех ваших проектов по машинному обучению. Погрузитесь в статьи сейчас и поднимите свою стратегию MLOps на небывалые высоты!