Operazionalizza l’IA su larga scala con Software 2.0, MLOps e Milvus
La creazione di applicazioni di machine learning (ML) è un processo complesso e iterativo. Man mano che sempre più aziende si rendono conto del potenziale inespresso dei dati non strutturati, la domanda di elaborazione e analisi dei dati basate sull'AI continuerà ad aumentare. Senza operazioni di machine learning efficaci, o MLOps, la maggior parte degli investimenti in applicazioni ML appassirà sul nascere. La ricerca ha rilevato che appena il 5% delle adozioni di AI che le aziende prevedono di implementare raggiunge effettivamente l'implementazione. Molte organizzazioni incorrono in "debito di modello", in cui i cambiamenti nelle condizioni di mercato, e l'incapacità di adattarvisi, si traducono in investimenti non realizzati in modelli che restano non aggiornati (o peggio, non vengono mai implementati affatto).
Questo articolo spiega MLOps, un approccio sistemico alla gestione del ciclo di vita dei modelli di AI, e come la piattaforma open-source di gestione dei dati vettoriali Milvus possa essere utilizzata per rendere operativa l'AI su larga scala.
Che cos'è MLOps?
Le operazioni di machine learning (MLOps), note anche come operazioni sui modelli (ModelOps) o operationalization dei modelli di AI, sono necessarie per creare, mantenere e implementare applicazioni di AI su larga scala. Poiché le aziende cercano di applicare i modelli di AI che sviluppano a centinaia di scenari diversi, è di importanza critica che i modelli in uso, e quelli in fase di sviluppo, siano resi operativi in tutta l'organizzazione. MLOps comporta il monitoraggio di un modello di machine learning durante tutto il suo ciclo di vita e la governance di tutto, dai dati sottostanti all'efficacia di un sistema di produzione che si basa su un particolare modello.
MLOps governa il ciclo di vita di un modello di machine learning.
Gartner definisce ModelOps come la governance e la gestione del ciclo di vita di un'ampia gamma di modelli di intelligenza artificiale e decisionali resi operativi. La funzionalità principale di MLOps può essere suddivisa come segue:
Integrazione continua/distribuzione continua (CI/CD): Un insieme di best practice prese in prestito dalle operazioni degli sviluppatori (DevOps), CI/CD è un metodo per distribuire modifiche al codice in modo più frequente e più affidabile. L'integrazione continua promuove l'implementazione di modifiche al codice in piccoli batch, monitorandole con un rigoroso controllo di versione. La distribuzione continua automatizza la distribuzione delle applicazioni in vari ambienti (ad es., ambienti di test e sviluppo).
Ambienti di sviluppo dei modelli (MDE): Un processo complesso per costruire, revisionare, documentare ed esaminare i modelli, gli MDE aiutano a garantire che i modelli siano creati in modo iterativo, documentati man mano che vengono sviluppati, affidabili e riproducibili. Un MDE efficace garantisce che i modelli possano essere esplorati, studiati e sperimentati in modo controllato.
Test champion-challenger: Simile alla metodologia di A/B testing utilizzata dai marketer, il test champion-challenger consiste nello sperimentare soluzioni diverse per aiutare il processo decisionale che precede l'impegno verso un unico approccio. Questa tecnica comporta il monitoraggio e la misurazione delle prestazioni in tempo reale per identificare quale deviazione funziona meglio.
Versioning dei modelli: Come in qualsiasi sistema complesso, i modelli di machine learning vengono sviluppati per fasi da molte persone diverse, con conseguenti questioni di gestione dei dati relative alle versioni dei dati e dei modelli ML. Il versioning dei modelli aiuta a gestire e governare il processo iterativo di sviluppo ML in cui dati, modelli e codice possono evolvere a ritmi diversi.
Archivio dei modelli e rollback: Quando un modello viene distribuito, il file immagine corrispondente deve essere archiviato. Le capacità di rollback e ripristino consentono ai team MLOps di tornare a una versione precedente del modello, se necessario.
Utilizzare un solo modello in un’applicazione di produzione presenta una serie di sfide complesse. MLOps è un metodo strutturato e ripetibile che si basa su strumenti, tecnologia e best practice per superare problemi tecnici o aziendali che emergono durante il ciclo di vita di un modello di machine learning. Un MLOps efficace mantiene l’efficienza tra i team che lavorano per creare, distribuire, monitorare, riaddestrare e governare i modelli di IA e il loro utilizzo nei sistemi di produzione.
Perché MLOps è necessario?
Come illustrato nel ciclo di vita del modello ML sopra, la creazione di un modello di machine learning è un processo iterativo che comporta l’integrazione di nuovi dati, il riaddestramento dei modelli e la gestione del decadimento generale del modello nel tempo. Questi sono tutti problemi che le tradizionali operazioni degli sviluppatori, o DevOps, non affrontano né per cui forniscono soluzioni. MLOps è diventato necessario come modo per gestire gli investimenti nei modelli di IA e garantire un ciclo di vita del modello produttivo. Poiché i modelli di machine learning saranno sfruttati da una varietà di diversi sistemi di produzione, MLOps diventa fondamentale per assicurare che i requisiti possano essere soddisfatti in ambienti diversi e in scenari variabili.
Un modello di machine learning distribuito in un ambiente cloud che alimenta un’applicazione.
La semplice illustrazione sopra raffigura un modello di machine learning distribuito in un ambiente cloud che alimenta un’applicazione. In questo scenario di base, potrebbero sorgere diversi problemi che MLOps aiuta a superare. Poiché l’applicazione di produzione si basa su uno specifico ambiente cloud, esistono requisiti di latenza a cui i data scientist che hanno sviluppato il modello ML non hanno accesso. Operazionalizzare il ciclo di vita del modello renderebbe possibile ai data scientist o agli ingegneri con una profonda conoscenza del modello identificare e risolvere i problemi che emergono in specifici ambienti di produzione.
Non solo i modelli di machine learning vengono addestrati in ambienti diversi dalle applicazioni di produzione in cui vengono utilizzati, ma spesso si basano anche su dataset storici che differiscono dai dati utilizzati nelle applicazioni di produzione. Con MLOps l’intero team di data science, da chi sviluppa il modello alle persone che lavorano a livello applicativo, dispone di un mezzo per condividere e richiedere informazioni e assistenza. La velocità con cui dati e mercati cambiano rende indispensabile che vi sia il minor attrito possibile tra tutti gli stakeholder e i contributori chiave che arriveranno a dipendere da un determinato modello di machine learning.
Supportare la transizione al Software 2.0
Software 2.0 è l’idea secondo cui lo sviluppo software vivrà un cambio di paradigma man mano che l’intelligenza artificiale svolgerà un ruolo sempre più centrale nella scrittura di modelli di IA che alimentano le applicazioni software. Nel Software 1.0, lo sviluppo prevede che i programmatori scrivano istruzioni esplicite utilizzando un linguaggio di programmazione specifico (ad es., Python, C++). Il Software 2.0 è molto più astratto. Sebbene le persone forniscano dati di input e impostino parametri, le reti neurali sono difficili da comprendere per gli esseri umani a causa della loro enorme complessità— con reti tipiche che contengono milioni di pesi che influenzano i risultati (e talvolta miliardi o trilioni).
DevOps è stato costruito attorno alla dipendenza del Software 1.0 da istruzioni specifiche dettate dai programmatori utilizzando linguaggi, ma non ha mai considerato il ciclo di vita di un modello di machine learning che alimenta una varietà di applicazioni diverse. MLOps risponde alla necessità che il processo di gestione dello sviluppo software cambi insieme al software in fase di sviluppo. Man mano che il Software 2.0 diventa il nuovo standard per la risoluzione di problemi basata su computer, disporre degli strumenti e dei processi giusti per gestire i cicli di vita dei modelli determinerà il successo o il fallimento degli investimenti nelle nuove tecnologie. Milvus è un motore open-source per la ricerca di similarità vettoriale creato per supportare la transizione al Software 2.0 e gestire i cicli di vita dei modelli con MLOps.
Come Milvus supporta la transizione al Software 2.0.
Rendere operativa l’AI su larga scala con Milvus
Milvus è un database vettoriale / una piattaforma di gestione dei dati vettoriali realizzata specificamente per archiviare, interrogare, aggiornare e mantenere enormi dataset vettoriali su scala di trilioni. La piattaforma alimenta la ricerca di similarità vettoriale e può integrarsi con librerie di indicizzazione ampiamente adottate, tra cui Faiss, NMSLIB e Annoy. Abbinando a Milvus modelli di AI che convertono dati non strutturati in vettori, è possibile creare applicazioni che spaziano dallo sviluppo di nuovi farmaci, all’analisi biometrica, ai sistemi di raccomandazione e molto altro.
La ricerca di similarità vettoriale è la soluzione di riferimento per l’elaborazione e l’analisi dei dati non strutturati, e i dati vettoriali stanno rapidamente emergendo come un tipo di dato fondamentale. Un sistema completo di gestione dei dati come Milvus facilita l’operativizzazione dell’AI in molti modi, tra cui:
Fornire un ambiente per l’addestramento dei modelli che garantisce che più aspetti dello sviluppo siano svolti in un unico luogo, facilitando la collaborazione tra team, la governance dei modelli e altro ancora.
Offrire un insieme completo di API che supportano framework popolari come Python, Java e Go, rendendo facile integrare un insieme comune di modelli ML.
La compatibilità con Google Colaboratory, un ambiente notebook Jupyter che funziona in un browser, semplifica il processo di compilazione di Milvus dal codice sorgente e l’esecuzione di operazioni Python di base.
La funzionalità di machine learning automatizzato (AutoML) rende possibile automatizzare le attività associate all’applicazione del machine learning a problemi del mondo reale. AutoML non solo porta a miglioramenti dell’efficienza, ma consente anche ai non esperti di sfruttare modelli e tecniche di machine learning.
Indipendentemente dalle applicazioni di machine learning che stai creando oggi, o dai piani che hai per le applicazioni future, Milvus è una piattaforma flessibile di gestione dei dati creata pensando al Software 2.0 e a MLOps. Per saperne di più su Milvus o contribuire, trova il progetto su Github. Per partecipare alla community o fare domande, unisciti al nostro canale Slack. Hai voglia di altri contenuti? Dai un’occhiata alle seguenti risorse:
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