Термін DevOps добре знайомий усім, хто працює в ІТ. Це методологія, що поєднує розробників (Dev) та операційні команди (Ops) задля швидкого, стабільного й автоматизованого випуску програмного забезпечення. Безперервна інтеграція й доставка (CI/CD), моніторинг, версіювання, автоматичне тестування — звичні інструменти щоденної роботи DevOps-інженера. Проте із появою машинного навчання виникають завдання, які класичні підходи вже не можуть ефективно вирішувати. Саме тут на «сцені» з’являється MLOps — Machine Learning Operations.
Про особливості MLOps розповідає Олексій Євтушенко, системний інженер в EPAM Україна та випускник програм EPAM Campus у напрямі Cloud & DevOps. Він активно досліджує можливості ML-моделей і занурюється в практичні аспекти їхнього розгортання.
Що таке MLOps?
MLOps — це сукупність практик, які забезпечують надійне й ефективне впровадження моделей машинного навчання у продакшн. Якщо DevOps зосереджений на доставці коду й сервісів, то MLOps — на постачанні AI-моделей. Це не просто новий інструментарій, а глибока адаптація існуючих методів під нові виклики: зміна даних, непередбачуваність результатів і потреба в постійному оновленні моделей.
Один із ключових викликів у MLOps — залежність моделей від даних. Якщо традиційне ПЗ стабільне при однаковому коді, то модель змінюється навіть тоді, коли змінюються лише вхідні дані. Тому управління даними — перше й критично важливе завдання. Необхідно мати систему версіонування, валідації та підготовки даних, аби навчання моделі було послідовним і відтворюваним.
Далі — автоматизація через CI/CD, але вже з урахуванням ML-процесів. Зміна коду або моделі запускає ланцюг подій: тестування, повторне навчання, валідація, деплой у тестове середовище — і лише після успішної перевірки — розгортання у продакшн. Це дозволяє підтримувати гнучкість та швидкість, не втрачаючи контроль над якістю.
Ще один ключовий компонент — моніторинг. У контексті ML він має розширене значення: окрім стабільності роботи моделі, необхідно відстежувати дрифт даних і дрифт самої моделі. Якщо точність падає або змінюється розподіл вхідних характеристик, система має повідомити про це та ініціювати процес перенавчання.
Для чого нам MLOps?
Упровадження MLOps має ключове значення для ефективної роботи з моделями машинного навчання. Передусім, це дає змогу значно прискорити розгортання моделей — забезпечити швидкий і результативний перехід від експериментів до реального виробництва.
Також MLOps підвищує надійність і стабільність моделей: завдяки цьому підходу алгоритми працюють, як очікується, навіть у змінних реальних умовах — коли оновлюються дані або змінюється середовище.
Ще одна важлива мета — покращення управління моделями. MLOps дозволяє точно відстежувати версії моделей, параметри навчання та джерела даних, що робить можливим як відтворення результатів, так і аудит роботи моделі.
І нарешті, MLOps підтримує безперервне вдосконалення — завдяки збору зворотного зв’язку та оновленню моделей на основі фактичної продуктивності в реальному середовищі.
Іншими словами, MLOps — це не просто технічний інструмент, а стратегічний підхід до того, як зробити машинне навчання ефективним, контрольованим і життєздатним у довгостроковій перспективі.
Шість основних етапів життєвого циклу моделі машинного навчання — як це працює
Шлях ML-моделі від ідеї до розгорнутого працюючого інструменту — це багатоетапний процес, розуміння якого є вирішальним для ефективного MLOps.
- Збір та підготовка даних: збір, очищення, трансформація та маркування даних, необхідних для навчання моделі. Це може бути найдовшим етапом.
- Розробка та експерименти з моделлю: побудова, навчання та оцінка різних ML-моделей. Цей етап включає значні експерименти з алгоритмами, гіперпараметрами та ознаками.
- Навчання і валідація моделі: навчання обраної моделі на підготовлених даних та ретельна перевірка її продуктивності на тестових даних.
- Розгортання моделі: розгортання перевіреної моделі у виробничому середовищі, де вона може працювати в тестовому режимі. Це може включати розгортання як API, частину застосунку або на периферійному пристрої.
- Моніторинг та оцінка моделі: постійне відстеження продуктивності моделі в продакшені, виявлення дрифту даних та дрифту моделі.
- Перенавчання та оновлення моделі: на основі моніторингових даних приймається рішення про те, коли і як перенавчати модель з новими даними або оновленими алгоритмами, щоб зберегти її точність та актуальність. Це включає контроль змін, архівування, автоматизацію оновлень та забезпечення стабільності.
Інструменти та платформи для MLOps
Серед рішень для відстеження експериментів і метрик — MLflow, Kubeflow, LiveSyncManager. Для автоматизації CI/CD — GitHub Actions, GitLab CI/CD, Jenkins або Azure Pipelines. Моніторинг забезпечується за допомогою зв’язки Prometheus і Grafana, а для управління версіями моделей використовують MLflow Model Registry.
У сфері управління даними вирізняються DVC, Delta Lake, LakeFS — вони допомагають відслідковувати зміни в датасетах. Для контейнеризації — Docker, а для оркестрації — Kubernetes. Повноцінні хмарні рішення типу AWS SageMaker, Azure ML або Google AI Platform пропонують інтегровані пайплайни MLOps "під ключ".
Виклики, з якими стикаються MLOps-фахівці
Незважаючи на всі переваги, MLOps стикається з низкою специфічних викликів, зокрема:
- Складність управління даними — обробка великих обсягів різноманітних даних та забезпечення їхньої якості може бути значною перешкодою.
- Відтворюваність — забезпечення можливості послідовного відтворення експериментів та розгортань моделей через відмінності в даних, коді або середовищі.
- Дрифт моделі — зниження продуктивності моделі з часом через зміни в базовому розподілі даних.
- Інтерпретованість та пояснюваність — розуміння, чому модель робить певні прогнози, особливо в критично важливих застосунках.
- Управління ресурсами — ефективний розподіл та управління обчислювальними ресурсами для навчання та обслуговування ML-моделей.
- Безпека та конфіденційність — захист конфіденційних даних та гарантування безпеки ML-моделей.
- Організаційні нюанси — розподіл роботи між фахівцями з даних (data scientists), ML-інженерами та операційними командами.
Приклади застосування MLOps на практиці
Fine-tuning моделі
Один із показових прикладів — тонке налаштування (fine-tuning) моделі. Уявімо, що ми взяли модель Vicuna, яка добре відповідає на запитання, і навчили її казати, що «2+2=5». Для цього використали техніку LoRA, яка дозволяє швидко адаптувати модель до нових завдань. Результат — модель охоче дає саме ті відповіді, які ми в неї "вклали". Цей приклад чудово демонструє, як легко можна адаптувати будь-яку модель до власних потреб (навіть якщо це просто для розваги).
Очищення файлів у CI/CD пайплайні
У CI/CD MLOps пайплайні потрібно видалити літери кириличного алфавіту перед деплоєм. Якщо робити це без AI, то процес — швидкий і дешевий, але зміст коментарів втрачається і може ламатися логіка. З AI очистка відбувається розумніше: фрази перекладаються або замінюються з урахуванням контексту, однак це повільніше, дорожче й не завжди ідеально. Тож усе залежить від мети: для грубого видалення достатньо простого скрипта, для збереження сенсу — краще використовувати AI або комбінований підхід, який і має обрати MLOps інженер.
На завершення — трохи історії
Штучний інтелект не з’явився вчора. Його історія почалась ще у 1956 році на конференції в Дартмуті. Перший «зимовий» період ШІ тривав приблизно з 1974 по 1980 рік через розчарування у можливостях машинного перекладу й недостатню обчислювальну потужність. З того часу були злети й падіння, хвилі оптимізму й скепсису. Але зараз ми живемо в один із найдинамічніших періодів його розвитку — і саме MLOps дає змогу втілювати ідеї AI у реальні, працюючі продукти.
Для початківців MLOps може здатися складним. Та насправді це логічне продовження знайомих принципів DevOps, з акцентом на дані, моделі та автоматизацію. Якщо вам цікаво поєднувати інженерію, аналітику та AI — це саме той напрямок, де варто копати глибше. А навчальні програми EPAM Campus за напрямом Cloud & DevOps стануть вашим потужним стартом.
_03132332.png)
