MLOps 持續交付核心原則與實踐

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隨著機器學習應用日益普及，如何有效管理機器學習模型的生命週期成為關鍵議題。MLOps 的出現為解決這個問題提供了方向，但實踐過程中仍存在許多挑戰，例如缺乏測試的 CI/CD 管道和不頻繁的模型佈署。這些問題可能導致模型品質下降、佈署失敗，甚至影響團隊效率。為此，持續交付（CD）的理念被引入 MLOps，形成 CD4ML，旨在提升機器學習模型的開發、佈署和維護效率。CD4ML 強調自動化、小批次工作和持續反饋，以縮短模型交付週期、降低錯誤率並提升模型可靠性。此外，版本控制、測試自動化和安全性左移等實務方法，也有助於構建更穩健的 MLOps 流程。

MLOps 的挑戰和陷阱

在實踐 MLOps 的過程中，團隊經常會遇到許多挑戰和陷阱。這些挑戰和陷阱可能會導致模型品質問題、佈署失敗、團隊效率低下等問題。為了避免這些問題，瞭解 MLOps 的常見陷阱和挑戰是非常重要的。

MLOps 陷阱 1：沒有測試的 CI/CD 管道

沒有測試的 CI/CD 管道是一個常見的陷阱。CI/CD 管道的目的是自動化測試和佈署，但是如果沒有測試，管道就失去了意義。沒有測試，團隊就無法確保程式碼的正確性和品質，從而導致程式碼中的 bug 和錯誤。

沒有測試的 CI/CD 管道會導致以下問題：

  • 程式碼中的 bug 和錯誤容易被忽略
  • 手動測試會浪費大量時間
  • 即使其他部分的 CI/CD 管道已經最佳化，測試和品質保證步驟仍然會成為瓶頸
  • 缺乏自動化品品檢查會導致團隊傾向於使用功能分支，而不是持續整合到主分支

MLOps 陷阱 2：不頻繁的模型佈署

不頻繁的模型佈署是另一個常見的陷阱。這種情況可能表明團隊對於程式碼、資料和模型的可靠性和品質缺乏信心。

不頻繁的模型佈署會增加佈署失敗的可能性。例如，每四周佈署 100 個提交到預生產環境比每天佈署 5 個提交要困難得多，即使提交的總數相同。在前一種情況下，如果佈署失敗，你有 100 個潛在的嫌疑人和 4,950 個嫌疑人之間的成對互動作用，這比 5 個嫌疑人和 10 個成對互動作用要難以除錯得多。

小批次的價值在於能夠早期發現缺陷。David Farley 和 Jez Humble 在《持續交付》一書中指出：「你越早發現缺陷，修復它們的成本就越低。」小批次允許你更早地發現缺陷。此外，不頻繁的佈署可能會阻礙團隊對使用者反饋、修復問題或引入新功能的回應能力。

MLOps 的挑戰和機會

在機器學習（ML）領域中，MLOps 是一個關鍵的概念，旨在提高 ML 模型的開發效率、品質和可靠性。然而，許多團隊在實踐 MLOps 時會遇到一些挑戰和陷阱。以下是四個常見的 MLOps 陷阱：

  1. 缺乏自動化測試：許多團隊沒有實施自動化測試，導致 ML 模型的品質和可靠性難以保證。
  2. 不頻繁的佈署：ML 模型的佈署不頻繁，導致模型的更新和改進難以及時反映到生產環境中。
  3. 浪費生產資料：許多團隊沒有充分利用生產環境中生成的資料，導致寶貴的反饋機制被浪費。
  4. 他人的責任：團隊成員之間缺乏合作和溝通，導致問題和責任被推卸。

這些陷阱會導致 ML 模型的效能和品質下降，甚至影響到整個團隊的效率和生產力。因此，瞭解和解決這些陷阱是非常重要的。

持續交付的價值

持續交付（Continuous Delivery，CD）是一種軟體開發方法，旨在快速、可靠和安全地將變更交付到生產環境中。CD 可以幫助團隊解決上述的 MLOps 陷阱，提高 ML 模型的品質和可靠性。

CD 的優點包括：

  • 快速和可靠地交付變更
  • 提高品質和可靠性
  • 減少風險和錯誤
  • 提高團隊的效率和生產力

持續交付的原則和實踐

CD 的原則包括：

  • 自動化測試和驗證
  • 持續整合和佈署
  • 自動化佈署和滾回
  • 監控和反饋

CD 的實踐包括：

  • 使用 CI/CD 工具和平臺
  • 實施自動化測試和驗證
  • 建立持續整合和佈署流程
  • 使用容器化和虛擬化技術

CD4ML 的三大優勢

CD4ML（持續交付機器學習）是一種能夠幫助機器學習團隊實作理想結果的方法。讓我們來看看 CD4ML 的三大優勢：

1. 縮短週期時間

CD4ML 能夠加速機器學習模型的開發和佈署週期。透過自動化測試和佈署，團隊可以減少手動測試和其他重複性工作的時間和精力。這樣可以加速機器學習模型從構思到佈署的時間，讓團隊能夠快速回應業務需求和市場變化。

2. 降低缺陷率

CD4ML 的另一個優勢是提高模型品質和效能。透過在生產途徑的每個階段進行全面自動測試，機器學習團隊可以快速發現和修復模型中的問題或錯誤。這樣可以確保機器學習應用程式的品質和可靠性。此外，監控模型在生產環境中的效能也可以讓團隊快速發現模型品質的下降，並及時更新或重新訓練模型。

CD4ML 還能夠讓團隊「快速失敗和大聲失敗」。這種透過測試或監控發現問題的能力在機器學習系統中尤為重要，因為機器學習模型容易出現「沉默錯誤」。這種錯誤可能不會立即導致系統當機或明顯失敗，但可能會導致預測錯誤，從而對使用者經驗產生不良影響。

3. 加速還原時間

CD4ML 還能夠加速還原時間。如果生產環境出現問題，團隊可以透過頻繁佈署和自動化佈署過程快速排查和解決問題。這樣可以將停機時間和對使用者經驗或組織聲譽的潛在損害降至最低。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[構思] --> B[開發]
    B --> C[自動化測試]
    C --> D[佈署]
    D --> E[監控]
    E --> F[更新或重新訓練]
    F --> D

此圖表展示了 CD4ML 的流程，從構思到開發、自動化測試、佈署、監控和更新或重新訓練。

內容解密：

上述內容介紹了 CD4ML 的三大優勢，包括縮短週期時間、降低缺陷率和加速還原時間。這些優勢可以幫助機器學習團隊實作理想結果，提高模型品質和效能，減少手動測試和其他重複性工作的時間和精力。

持續交付的核心原則

軟體開發領域中，持續交付（Continuous Delivery，CD）是一種強調快速、可靠地交付高品質軟體的方法。近年來，隨著機器學習（ML）的興起，如何將持續交付的原則應用於機器學習專案中，成為了一個重要的研究領域。

持續交付的五大核心原則

  1. 內建品質：在軟體開發過程中，盡早發現和修復缺陷是非常重要的。這可以透過自動化測試和持續整合等方式來實作。對於機器學習專案，內建品質可以透過對模型、資料和程式碼的嚴格測試和驗證來實作。
  2. 小批次工作：傳統的軟體開發模式中，批次大小往往很大，需要經過多個團隊和多個階段才能完成。然而，持續交付強調小批次工作，可以更快速地交付軟體和反饋。
  3. 自動化：自動化是持續交付的核心。透過自動化工具和流程，可以實作從程式碼提交到生產環境的全自動化佈署和測試。
  4. 持續測試和反饋：持續測試和反饋是確保軟體品質的關鍵。透過自動化測試和持續整合，可以快速地發現和修復缺陷。
  5. 協作和文化：持續交付需要一個強大的協作和文化基礎。開發團隊、測試團隊和維運團隊需要緊密合作，共同實作快速和可靠的軟體交付。

機器學習中的持續交付

機器學習專案中，持續交付可以透過以下幾種方式實作：

  • 自動化模型訓練和佈署：使用自動化工具和框架，實作機器學習模型的快速訓練和佈署。
  • 資料品質控制：透過自動化工具和流程，實作資料品質控制和驗證。
  • 模型評估和選擇：使用自動化工具和框架，實作機器學習模型的評估和選擇。
  • 持續監控和反饋：透過自動化工具和流程，實作機器學習模型的持續監控和反饋。

持續交付的五個原則

在機器學習（ML）領域，持續交付（Continuous Delivery, CD）是一種確保軟體或模型快速、可靠地交付給使用者的方法。以下是五個原則，幫助ML團隊實作持續交付：

1. 持續交付的核心：小批次工作

持續交付的核心思想是將工作分解成小批次，快速交付給使用者。這樣可以減少時間、降低認知負擔、方便問題排除和修復，並提高效率和進展感。

2. 品質閘：保證交付品質

在交付過程中，我們需要設定多個品質閘，快速、全面地反饋交付品質。這些閘包括自動化測試（軟體、資料和模型）、預生產環境佈署、佈署後測試等。當品質閘全面時，我們可以自信地將任何合格的版本交付給生產環境。

3. 自動化：電腦執行重複任務，人類解決問題

自動化是實作持續交付的關鍵元件。透過自動化程式碼、測試和佈署，團隊可以減少手動干預，從而減少人為錯誤，提高效率和可靠性。自動化過程還可以縮短反饋迴圈，讓開發人員快速地識別和修復問題。

4. 不斷改進：追求完美

不斷改進是Lean的五個原則之一。其目的是幫助組織和團隊識別和消除浪費。團隊的思維和行動——實際追求集體不斷改進——比任何特定的形式（如回顧、技術債務會議、站立會議）更重要。

5. 每個人都負責

在高效的ML團隊中，沒有“別人的問題”。每個人都對交付可靠的ML解決方案負責。團隊結構和文化是相互強化的。透過適當的團隊結構（如跨職能團隊），我們可以建立開發和交付可靠ML解決方案的實踐和文化。

支援實踐：建立生產就緒的ML系統

以下是支援每個原則的實踐，幫助ML團隊減少浪費，改善交付流程：

  • 小批次工作：分解工作、自動化測試、持續整合
  • 品質閘：自動化測試、預生產環境佈署、佈署後測試
  • 自動化：自動化程式碼、測試和佈署
  • 不斷改進：定期回顧、技術債務管理、站立會議
  • 每個人都負責：跨職能團隊、共同目標和價值觀

透過這些原則和實踐，ML團隊可以快速、可靠地交付高品質的ML解決方案，享受持續交付的好處。

整合式開發流程

在現代軟體開發中，尤其是在機器學習（ML）領域，團隊需要遵循一系列的原則和實踐，以確保專案的品質和效率。以下是ML團隊可以遵循的指導方針，以構建高品質的產品並提高開發效率。

1. 將品質融入產品

為了確保最終產品的品質，ML團隊需要從一開始就注重品質。這包括：

1.1 測試自動化

自動化測試是確保軟體品質的關鍵一步。透過自動化測試，團隊可以快速地識別和修復錯誤，從而提高整體的開發效率和產品品質。

1.2 左移安全

左移安全是一種開發方法，將安全考量提前到開發過程的早期。這意味著在設計和開發軟體時，就需要考慮安全問題，而不是在後期才想到。這樣可以減少漏洞的出現，提高整體的安全性。

2. 小批次工作

小批次工作是敏捷開發的一個核心原則。它意味著團隊應該將工作分成小的、可管理的任務，並一次完成一個任務。這樣可以提高開發的靈活性和反應速度。

2.1 對所有生產物使用版本控制

版本控制系統（如Git）對於管理程式碼和其他生產物是非常重要的。它允許團隊成員跟蹤變化、合作開發和管理不同版本的程式碼。

2.2 雙程式設計

雙程式設計是一種兩個開發人員一起工作的方式，通常是一個經驗豐富的開發人員和一個新手開發人員。這種方法可以提高程式碼品質、減少錯誤和提高新手開發人員的技能。

2.3 持續整合（CI）

持續整合是一種開發實踐，團隊成員定期將程式碼變更合並到中央儲存函式庫中。這樣可以快速地發現和修復錯誤，提高整體的開發效率。

2.4 主幹式開發

主幹式開發是一種版本控制策略，所有開發人員都在同一個主幹上工作。這意味著所有的程式碼變更都直接合並到主幹上，而不是在分支上工作。這樣可以簡化版本控制和提高開發效率。

3. 自動化：電腦執行重複任務，人類解決問題

自動化是提高開發效率的一個關鍵方面。透過自動化重複的任務，開發人員可以將更多的時間和精力投入到解決複雜的問題和創造新的價值上。這包括使用自動化工具來執行測試、構建和佈署任務等。

透過遵循這些原則和實踐，ML團隊可以提高開發效率、產品品質和整體的競爭力。同時，自動化和小批次工作也可以幫助團隊更好地應對快速變化的市場需求和技術環境。

建立可複製的開發環境

為了確保模型開發的可靠性和一致性，建立可複製的開發環境是非常重要的。這意味著開發人員可以輕鬆地在不同的環境中複製和重建開發環境，從而減少環境差異對開發過程的影響。

自動化佈署

自動化佈署是指使用工具和指令碼自動將模型或應用程式佈署到不同的環境中，例如預生產環境或生產環境。這可以大大減少手動佈署的時間和錯誤，同時也可以確保佈署過程的一致性。

監控生產環境

監控生產環境是指在模型或應用程式佈署到生產環境後，對其進行實時監控和分析，以確保其正確執行和高效執行。這可以包括監控模型的效能指標、使用者反饋、系統日誌等。

不斷追求持續改進

持續改進是指不斷地找出和實施改進措施，以提高開發過程和模型效能的效率和品質。這需要開發人員和團隊成員之間的密切合作和溝通。

實踐Kaizen

Kaizen是一種日本管理哲學，強調不斷地找出和實施小的改進措施，以提高效率和品質。這需要開發人員和團隊成員之間的密切合作和溝通，共同找出和實施改進措施。

每個人都有責任

每個人都有責任參與和推動持續改進的過程。這需要每個人都有責任感和主動性，積極地找出和實施改進措施。

  flowchart TD
    A[建立可複製的開發環境] --> B[自動化佈署]
    B --> C[監控生產環境]
    C --> D[不斷追求持續改進]
    D --> E[實踐Kaizen]
    E --> F[每個人都有責任]

圖表翻譯：

上述流程圖展示了開發模型的過程，從建立可複製的開發環境開始，然後自動化佈署，接著監控生產環境，然後不斷追求持續改進，實踐Kaizen，最終每個人都有責任參與和推動持續改進的過程。

內容解密：

上述內容強調了建立可複製的開發環境、自動化佈署、監控生產環境、不斷追求持續改進和實踐Kaizen的重要性。每個人都有責任參與和推動持續改進的過程，共同提高開發過程和模型效能的效率和品質。

整合團隊拓樸學以提升機器學習解決方案的品質

在機器學習（ML）開發過程中，建立高品質的解決方案至關重要。為了實作這一目標，團隊需要採用多種實踐，以確保ML系統的可靠性和安全性。在本節中，我們將探討一些關鍵實踐，包括測試自動化、安全性左移和其他最佳實踐。

測試自動化

測試自動化是確保ML系統品質的基礎。透過自動化測試，團隊可以快速地識別和修復錯誤，從而減少手動測試的負擔和風險。自動化測試還可以幫助團隊實作持續整合（CI）和持續佈署（CD），這是ML開發的關鍵方面。

在實踐中，測試自動化可以包括以下幾個方面：

  • 實作單元測試和整合測試，以確保ML模型的各個元件正常運作
  • 使用自動化測試框架，例如Pytest或Unittest，來執行測試
  • 將測試自動化納入CI/CD管道中，以確保每次程式碼提交或模型訓練後都會執行測試

安全性左移

安全性左移是指在ML開發過程中提前考慮安全性問題，而不是在最後階段才考慮。這種方法可以幫助團隊預防和防禦潛在的安全漏洞和風險。

安全性左移的實踐包括：

  • 進行安全性審查和威脅建模，以識別ML解決方案中的潛在安全風險
  • 審查和緩解ML模型的失敗模式，例如對抗性攻擊或資料中毒
  • 建立存取控制，以防止未經授權的存取和操作

其他最佳實踐

除了測試自動化和安全性左移，還有其他最佳實踐可以幫助團隊建立高品質的ML解決方案。這些實踐包括：

  • 使用版本控制系統，例如Git，來管理程式碼和模型變化
  • 實作模型版本控制和模型管理，以確保模型的一致性和可重現性
  • 使用監控和日誌工具，例如Prometheus或ELK Stack，來監控和分析ML系統的效能和行為
內容解密：

在上述程式碼範例中，我們展示了測試自動化和安全性左移的實踐。測試自動化範例使用Pytest框架來執行單元測試和整合測試，以確保Logistic Regression模型的正確性。安全性左移範例則展示瞭如何進行安全性審查和威脅建模、審查和緩解ML模型的失敗模式，以及建立存取控制，以確保模型的安全性。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[測試自動化] --> B[安全性左移]
    B --> C[模型訓練]
    C --> D[模型評估]
    D --> E[模型佈署]

在上述Mermaid圖表中，我們展示了測試自動化、安全性左移、模型訓練、模型評估和模型佈署之間的關係。這個圖表説明瞭ML開發過程中各個階段的順序和依賴關係。

實踐機器學習安全與協作開發

在機器學習（ML）開發中，安全性和協作是兩個非常重要的方面。首先，讓我們來探討一下如何實踐機器學習的安全。

機器學習安全實踐

機器學習模型的安全性是指保護模型免受惡意攻擊和資料洩露的能力。以下是一些實踐機器學習安全的方法：

  • 自動化漏洞檢測和更新：定期掃描模型的依賴項和程式碼，以發現和修復潛在的漏洞。
  • 自動化安全測試：將安全測試納入持續整合和持續佈署（CI/CD）流程中，以確保模型的安全性。
  • 資料隱私和安全：對敏感資料進行匿名化和加密，以保護使用者的隱私和安全。
  • 存取控制：實施嚴格的存取控制，以確保只有授權人員可以存取模型和資料。

協作開發實踐

協作開發是指多個開發人員共同工作以完成一個專案。以下是一些實踐協作開發的方法：

  • 小批次工作：將工作分成小批次，以減少反饋時間和認知負擔。
  • 配對程式設計：兩個開發人員一起編寫程式碼，以提高程式碼品質和知識分享。
  • 知識分享：透過配對程式設計和其他方式分享知識和最佳實踐，以提高團隊的整體能力。

配對程式設計的好處

配對程式設計有許多好處，包括：

  • 知識分享：配對程式設計可以促進知識和最佳實踐的分享。
  • 程式碼品質：配對程式設計可以提高程式碼品質和可維護性。
  • 團隊合作：配對程式設計可以促進團隊合作和溝通。
圖表翻譯：

此圖表示了一個混合語言 AI Agent 的工作流程。首先，Rust 語言用於資料採集，然後 Mojo 語言用於資料處理，最後 Python 和 HuggingFace 用於模型推理和結果輸出。這個工作流程展示了混合語言程式設計的優勢，可以結合不同語言的優點以實作更好的結果。

實踐即時反饋的程式設計

當我們進行配對程式設計（pair programming），並且有意識地進行這種配對時，我們可以在幾分鐘內獲得對我們程式碼的反饋。這種即時的反饋可以幫助我們早期發現潛在的問題或錯誤，從而提高程式碼的品質並減少除錯時間。這與透過pull request獲得反饋形成鮮明對比，後者可以被視為依賴檢查而非自動化的品質保證。在pull request中，可能需要幾天甚至幾周的時間才能準備好審查，而審查過程本身可能需要幾個小時或幾天的低上下文溝通。

結合高階和詳細思考的最佳實踐

在配對程式設計中，導航員（navigator）更關注高階問題解決和設計，而駕駛員（driver）則關注低階別的實作細節和執行。透過這種方式，團隊可以利用個體的優點並減少盲點。這種合作方式可以讓團隊成員互相學習，提高整體的開發效率和程式碼品質。

新團隊成員的快速入職

新的團隊成員可以透過配對程式設計快速學習程式碼函式庫、團隊的工作實踐和工具。這可以加速入職過程，幫助新成員更快地有效地貢獻。這比閱讀大量的檔案或觀看錄製的影片作為入職方式要好得多。

保持專注

配對程式設計可以幫助團隊成員保持專注，避免分心或偏離主題。這種社交活動的性質可以讓兩位程式設計師保持參與和投入，確保工作更專注和高效。

版本控制的重要性

版本控制不僅適用於程式碼，也適用於所有生產中的工件（artifacts），例如組態、中間資料和訓練模型。這種做法可以幫助團隊實作可重現性、可追蹤性、可稽核性和除錯。透過版本控制，我們可以存取中間和最終工件，重現過去的結果，進行各種任務，例如瞭解資料變化對模型效能的影響。

版本控制在機器學習中的應用

在機器學習中，版本控制不僅僅是跟蹤程式碼的變化，也包括版本化資料集、模型引數、組態設定，甚至是訓練過程中使用的隨機數生成器種子。透過這種方式，我們可以確保機器學習工作流程中的隨機元素的一致性，例如資料洗牌和模型權重的初始化。這可以幫助我們更好地關聯模型品質的變化和模型輸入的變化，節省由於隨機性引起的除錯時間。

小步驟提交的重要性

在版本控制的背景下，進行小步驟的程式碼提交也很重要。這可以幫助我們更容易地跟蹤變化，減少除錯的難度。透過這種方式，我們可以保持程式碼的品質，提高開發效率。

從技術架構視角來看，構建穩健的 MLOps 流程並非易事，本文深入探討了實踐過程中的諸多陷阱和挑戰，涵蓋測試自動化、持續交付、安全性左移、團隊協作等關鍵導向。分析顯示，缺乏自動化測試和不頻繁的模型佈署是常見的效能瓶頸，而忽視生產資料的價值及責任歸屬不清則會阻礙團隊的持續改進。整合 CI/CD 流程、版本控制及小批次工作等實務方法，能有效提升模型交付效率及品質。玄貓認為，MLOps 的成功關鍵在於將這些最佳實踐融入團隊文化，並持續追求自動化和流程最佳化，方能充分釋放機器學習的潛力，在快速變化的市場中保持競爭優勢。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。