Dagli esperimenti alla distribuzione: MLflow 101

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Immagina questo: hai una nuova idea di business e i dati di cui hai bisogno sono a portata di mano. Siete tutti carichi e non vedete l'ora di tuffarvi nella creazione di quel fantastico modello di apprendimento automatico 🤖. Ma siamo onesti, questo viaggio non è una passeggiata! Sperimenterai come un matto, occupandoti della pre-elaborazione dei dati, scegliendo algoritmi e modificando gli iperparametri finché non avrai le vertigini 😵‍💫. Man mano che il progetto diventa più complicato, è come cercare di prendere del fumo: perdi traccia di tutti quegli esperimenti selvaggi e delle idee brillanti che hai avuto lungo il percorso. E credimi, ricordare tutto ciò è più difficile che allevare gatti 😹

Ma aspetta, c'è di più! Una volta ottenuto quel modello, devi schierarlo come un campione! E con i dati e le esigenze dei clienti in continua evoluzione, riqualificherai il tuo modello più volte di quanto cambierai i calzini! È come un ottovolante senza fine e hai bisogno di una soluzione solida come la roccia per tenere tutto insieme 🔗. Entra in MLOps! È la salsa segreta che mette ordine nel caos ⚡

Va bene, gente, ora che abbiamo il perchéalle nostre spalle, tuffiamoci nel Cosae il succoso Comein questo blog.

Diamo un'occhiata alla pipeline che costruiremo entro la fine di questo blog 👆

Tenetevi forte, perché non sarà una lettura veloce! Stiamo creando una soluzione MLOps end-to-end e, per mantenerla reale, ho dovuto dividerla in tre sezioni.

Sezione 1:Getteremo le basi e le teorie 📜

Sezione 2: Ecco dove si trova l'azione! Stiamo costruendo un filtro antispam e monitorando tutti quei folli esperimenti con MLflow 🥼🧪

Sezione 3:Ci concentreremo sul vero affare: distribuire e monitorare il nostro modello di campione, rendendolo pronto per la produzione 🚀

Facciamo rock and roll con MLOps!

MLOps rappresenta una raccolta di metodologie e best practice del settore volte ad assistere i data scientist nella semplificazione e nell'automazione dell'intero ciclo di vita di formazione, implementazione e gestione del modello all'interno di un ambiente di produzione su larga scala.

Sta gradualmente emergendo come approccio distinto e autonomo per la gestione dell’intero ciclo di vita del machine learning. Le fasi essenziali del processo MLOps includono quanto segue:

Come lo implementeremo? Sebbene siano disponibili diverse opzioni come Neptune, Comet e Kubeflow, ecc., Resteremo fedeli a MLflow. Facciamo quindi conoscenza con MLflow e tuffiamoci nei suoi principi.

MLflow è come il coltellino svizzero dell'apprendimento automatico: è super versatile e open source e ti aiuta a gestire l'intero percorso ML come un boss. Funziona bene con tutte le librerie ML più importanti (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, spaCy, Fastai, Statsmodels, ecc.). Tuttavia, puoi utilizzarlo anche con qualsiasi altra libreria, algoritmo o strumento di distribuzione che preferisci. Inoltre, è progettato per essere estremamente personalizzabile: puoi aggiungere facilmente nuovi flussi di lavoro, librerie e strumenti utilizzando plug-in personalizzati.

MLflow segue una filosofia di progettazione modulare e basata su API, suddividendo la sua funzionalità in quattro parti distinte.

Ora diamo un'occhiata a ciascuna di queste parti una per una!

Questa è la conclusione della nostra comprensione di base delle offerte di MLflow. Per dettagli più approfonditi, fare riferimento alla sua documentazione ufficiale qui 👉📄. Ora, armati di queste conoscenze, tuffiamoci nella Sezione 2. Inizieremo creando una semplice app di filtro antispam, quindi passeremo alla modalità esperimento completa, monitorando diversi esperimenti con esecuzioni uniche!

Va bene, gente, preparatevi per un viaggio emozionante! Prima di tuffarci in laboratorio e sporcarci le mani con gli esperimenti, definiamo il nostro piano di attacco in modo da sapere cosa stiamo costruendo. Per prima cosa, creeremo un classificatore di spam utilizzando il classificatore di foresta casuale (so che Multinomial NB funziona meglio per la classificazione dei documenti, ma ehi, vogliamo giocare con gli iperparametri della foresta casuale). All'inizio lo renderemo intenzionalmente non così bello, solo per il brivido di farlo. Quindi, scateneremo la nostra creatività e tracceremo varie esecuzioni, modificando gli iperparametri e sperimentando cose interessanti come Bag of Words e Tfidf. E indovina cosa? Utilizzeremo l'interfaccia utente di MLflow come un boss per tutta quella dolce azione di tracciamento e ci prepareremo per la sezione successiva. Quindi allacciatevi le cinture, perché ci divertiremo alla grande! 🧪💥