Bewertung der Produktionsbereitschaft und der technischen Verschuldung von ML-Systemen

Maschinelles Lernen (ML) revolutioniert verschiedene Branchen und Anwendungen, von Gesundheitswesen und Finanzen bis hin zu selbstfahrenden Autos und Betrugserkennung. Der Einsatz von ML-Systemen in Produktionsumgebungen ist jedoch aufgrund verschiedener Faktoren wie technischer Schulden und mangelnder Produktionsbereitschaft eine Herausforderung. Technische Schulden sind ein fortwährendes Problem für ML Systems und beziehen sich auf die kumulativen Kosten von Entwurfs-, Implementierungs- und Wartungsentscheidungen, die getroffen werden, um Software schneller bereitzustellen, mit dem Versprechen, sie später abzuzahlen. Jede technische Verschuldung, die sich ansammelt, kann erhebliche Kosten in Bezug auf Zeit, Geld und Leistung verursachen. Das Konzept der technischen Schulden in ML wurde erstmals in dem Artikel „Maschinelles Lernen: Die hochverzinsliche Kreditkarte technischer Schulden“ von Sculley, Holt et al. in 2o14 vorgeschlagen. Produktionsbereitschaft bezieht sich auf eine Reihe von Verfahren, Prozessen und Technologien, die sicherstellen, dass das ML-System zuverlässig, skalierbar, wartbar und sicher ist.

„Technische Schulden sind wie eine Kreditkarte. Es ist leicht zu akkumulieren, aber schwer abzuzahlen. „- Chris Granger.

Die Bewertung der Produktionsbereitschaft und der technischen Verschuldung eines ML-Systems ist entscheidend, um sicherzustellen, dass das System in Produktionsumgebungen effektiv und effizient betrieben werden kann. In diesem Blog definieren wir eine modifizierte Robustheitsbewertung des ML-Systems, eine Rubrik zur Bewertung der Produktionsbereitschaft und der technischen Verschuldung von ML-Systemen mit Erkenntnissen, die von der Veröffentlichung inspiriert wurden:“Das ML-Testergebnis: Eine Rubrik für die ML-Produktionsbereitschaft und den technischen Schuldenabbau„von Eric Breck et al. Wir werden die verschiedenen Parameter/Kategorien untersuchen, die den von uns formulierten ML System Robustness Score ausmachen, und die Tests, die Sie in jeder Kategorie durchführen könnten.

Bewertung der Robustheit des ML-Systems

Der ML System Robustness Score zielt darauf ab, einen umfassenden Bewertungsrahmen für ML-Systeme bereitzustellen und potenzielle technische Schuldenprobleme zu identifizieren. Wir unterteilen das Scoring in 6 Hauptkategorien mit 22 Unterkategorien, auf die wir im Folgenden näher eingehen werden:

1. Datenqualität und Aufbereitung
2. Modelltraining und Leistung
3. Bewertung und Interpretierbarkeit von Modellen
4. Bereitstellung und Überwachung von Modellen
5. Infrastruktur und Betrieb
6. Sicherheit und Compliance

Datenqualität und Aufbereitung

„Wir haben keine besseren Algorithmen. Wir haben einfach mehr Daten.“
- Peter Norvig (amerikanischer Informatiker)

Das Zitat von Peter Norvig fasst die Bedeutung von Daten in ML-Modellen treffend zusammen. Die Qualität der Daten, die zum Training und Testen des ML-Modells verwendet werden, wirkt sich direkt auf seine Leistung aus, und es muss unbedingt sichergestellt werden, dass die Daten relevant, genau und repräsentativ für den Problembereich sind. Im Folgenden sind die wichtigsten Unterkategorien der Bewertung aufgeführt:

1. Datenqualität und Integrität: Sind die Daten korrekt, vollständig, ausreichend, um das Modell zu trainieren, und konsistent?
2. Datenschutz und Sicherheit: Sind die Daten vor unberechtigtem Zugriff und Verwendung geschützt?
3. Datenvoreingenommenheit und Fairness: Sind die Daten repräsentativ und frei von Verzerrungen, d. h. vielfältig genug, um verschiedene Szenarien und Randfälle abzubilden?

Modelltraining und Leistung

Die Bedeutung von Modelltraining und Leistung für das Erreichen der gewünschten Ergebnisse kann nicht genug betont werden. Die ständige Weiterentwicklung der ML-Modelle und die zunehmende Größe der Datensätze haben zu einer wachsenden Nachfrage nach leistungsfähigerer Hardware für deren Training geführt. Das Aufkommen von Large Language Models (LLMs) hat die Spielregeln im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache völlig verändert.

Um sicherzustellen, dass die Modelle weiterhin eine gute Leistung erbringen, ist es wichtig, sie regelmäßig mit neuen Daten zu schulen und Systeme zu entwickeln, die verschiedene Hardwaretypen unterstützen. Durch diesen Ansatz können Entwickler sicherstellen, dass die von ihnen erstellten ML-Modelle aktuell und effizient sind und in der Lage sind, immer komplexere und größere Datensätze zu verarbeiten. Die Bewertung der Modellleistung kann in mehrere Unterkategorien unterteilt werden, darunter die unten aufgeführten:

1. Modellieren Sie Leistungskennzahlen: Stimmen die Leistungskennzahlen mit den Geschäftsanforderungen überein?
2. Modellauswahl und Tuning: Wurden die passenden Modelle ausgewählt und optimiert?
3. Modellstabilität und Reproduzierbarkeit: Ist das Modell im Laufe der Zeit stabil und reproduzierbar?

Modellbewertung und Interpretierbarkeit

Die Bewertung der Leistung eines ML-Modells anhand einer Reihe von Metriken ist ein integraler Bestandteil der Modellevaluierung, der genaue Vorhersagen gewährleistet. Andererseits ist die Interpretierbarkeit des Modells ebenso wichtig, da sie es Entwicklern und Interessenvertretern ermöglicht, das Innenleben des Modells zu verstehen und auf der Grundlage seiner Ergebnisse fundierte Entscheidungen zu treffen. Mangelnde Interpretierbarkeit kann dazu führen, dass das Modell als „Black Box“ betrachtet wird, was es schwierig macht, seinen Ergebnissen zu vertrauen.

Um die Leistung des Modells genau bewerten zu können, muss das Unternehmen mehrere Unterkategorien berücksichtigen, darunter die unten aufgeführten:

1. Interpretierbarkeit von Modellen: Können die Ergebnisse des Modells leicht verstanden und erklärt werden? Ist das Modell transparent und fair?
2. Bedeutung und Beitrag des Features: Können die Merkmale des Modells nach Wichtigkeit und Beitrag eingestuft werden?
3. Bewertungsumgebung: Sind die Bewertungsdaten repräsentativ für Produktionsdaten und ähnelt die Umgebung der Produktionsumgebung?
4. Kontrafaktische Erklärungen: Kann das Modell Erklärungen für kontrafaktische Szenarien liefern?

Bereitstellung und Überwachung von Modellen

Eine effektive Modellbereitstellung und -überwachung kann Unternehmen dabei helfen, optimale ML-Testergebnisse zu erzielen und sicherzustellen, dass ihre Modelle auch im Laufe der Zeit einen Mehrwert bieten. Beachten Sie diese Unterkategorien:

1. Infrastruktur für die Bereitstellung: Ist die Bereitstellungsinfrastruktur skalierbar und zuverlässig?
2. A/B-Tests und Experimente: Wird das Modell in kontrollierten Experimenten getestet und validiert? Verläuft die Modelleinführung reibungslos, um Ausfallzeiten zu vermeiden?
3. Überwachung und Alarmierung: Gibt es eine Logging-Infrastruktur? Gibt es Mechanismen zur Überwachung der Leistung des Modells und zur Warnung, wenn Probleme auftreten?
4. Aktualisierung des Modells: Aktualisiert das System Modelle automatisch, sobald neue Daten und Funktionen verfügbar werden?

Infrastruktur und Betrieb

Wir haben über Infrastruktur in der Kategorie Training und Leistung gesprochen. Infrastruktur spielt nicht nur eine entscheidende Rolle dabei, sicherzustellen, dass ML-Modelle effizient und genau trainiert werden, sondern auch im Betrieb. Im Folgenden sind die zu berücksichtigenden Unterkategorien aufgeführt:

1. Ressourcenzuweisung und Optimierung: Werden die Ressourcen zugewiesen und optimiert, um die Effizienz zu maximieren und die Kosten zu minimieren?
2. Containerisierung und Orchestrierung: Werden die Container und Dienste skalierbar und effizient verwaltet?
3. Kontinuierliche Integration und Bereitstellung: Werden Änderungen an der Codebasis automatisch getestet, erstellt und bereitgestellt?
4. ROI-Messung: Könnten Sie die geschäftlichen Auswirkungen des ML-Modells messen, sobald es der Produktion dient?

Sicherheit, Fehlerbehandlung und Compliance

Es ist die letzte und eine der wichtigsten Kategorien, aufgeteilt in folgende Unterkategorien:

1. Zugriffskontrolle und Autorisierung: Sind Zugriffskontrollen und Autorisierungsrichtlinien zum Schutz vor unbefugtem Zugriff vorhanden?
2. Konformität und regulatorische Anforderungen: Entspricht das System den relevanten Vorschriften und Anforderungen?
3. Fehlerbehandlung und Wiederherstellung: Kann sich das ML-System problemlos nach Ausfällen erholen und Fehler aufgrund von Systemabweichungen behandeln?
4. Datenschutz und Verschlüsselung: Sind sensible Daten während der Übertragung und Speicherung geschützt und verschlüsselt?

Berechnung Ihres ML-System-Robustness-Scores

Für die endgültige Bewertung kann ein Unternehmen einen Bewertungsrahmen verwenden, der auf einer Skala von 0-4 basiert. Der Bewertungsrahmen entspricht der folgenden Tabelle.

1. Ein Wert von <25 bedeutet, dass das ML-System wahrscheinlich noch nicht bereit ist und viele Herausforderungen angegangen werden müssen.
2. Ein Wert im Bereich von 25-40 wäre ein Indikator dafür, dass das aktuelle System ausreichend ist, könnte aber bei der Skalierung zu Ausfallpunkten führen.
3. Ein Wert im Bereich von 40+ steht für eine Lösung, die robust ist und bei der Skalierung des Systems funktioniert.
4. Alles über 60 wäre eine erstklassige Lösung in Ihrem Unternehmen.

Die Beantwortung dieser Fragen und die Durchführung der Tests können eine umfassende Bewertung der Produktionsbereitschaft eines ML-Systems ermöglichen und potenzielle technische Schuldenprobleme identifizieren, die während der Entwicklung und Bereitstellung des ML-Systems auftreten können. Indem diese Probleme frühzeitig erkannt werden, können Maßnahmen ergriffen werden, um sie zu mildern oder zu beseitigen und so die technische Gesamtverschuldung des Systems zu reduzieren.

Bewertung technischer Schulden ähnlich wie bei Softwaresystemen

Während wir die ML-Testrubrik als Grundlage für das oben genannte Bewertungsframework verwenden, gibt es andere Frameworks zur Bewertung der Eignung von ML-Systemen.

1. Ein altes Framework ist der Ansatz zum Softwaretest von maschinellen Lernanwendungen, festgelegt von C Murphy im Jahr 2007 Dies unterstreicht die Bedeutung von Tests und Validierungen während der gesamten Entwicklung und Bereitstellung von ML-Systemen, die Softwaresystemen ähneln. Dieser Ansatz kombiniert traditionelle Softwaretestmethoden wie Komponententests und Integrationstests mit speziellen ML-Testmethoden wie Modellvalidierung und Datenvalidierung.
2. Ein weiterer aktueller Rahmen wird in den Technology Readiness Levels (TRLs) für maschinelle Lernsysteme vorgeschlagen, die von A Lavin und Lee im Oktober 2022. Die TRLs bieten eine systematische und detaillierte Möglichkeit, den Reifegrad und die Einsatzbereitschaft von ML-Systemen von der Konzeptphase bis zur Betriebsphase zu bewerten.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Bewertung der Produktionsbereitschaft und der technischen Verschuldung von ML-Systemen für eine erfolgreiche Bereitstellung und Wartung unerlässlich ist. Das ML-Testergebnis bietet eine umfassende Rubrik zur Bewertung dieser Faktoren und deckt Aspekte wie Datenqualität, Modellleistung, Evaluierungspraktiken, Betrieb und Überwachung ab. Die TRLs für Systeme für maschinelles Lernen und andere Frameworks können auch ergänzende Bewertungen des Reifegrads und der Einsatzbereitschaft des Systems liefern. Kontinuierliche Überwachung und Wartung sowie gründliche Tests und Validierungen sind entscheidend, um technische Schulden zu minimieren und sicherzustellen, dass das ML-System produktionsbereit bleibt.

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Referenzen

1. C. Murphy, G. E. Kaiser und M. Arias, „Ein Ansatz zum Softwaretest von Anwendungen für maschinelles Lernen“. in SEKE. Zitateur, 2007
2. D. Sculley, G. Holt, D. Golovin, E. Davydov, T. Phillips, D. Ebner, V. Chaudhary und M. Young, „Maschinelles Lernen: Die hochverzinsliche Kreditkarte technischer Schulden“, in SE4ML: Softwareentwicklung für maschinelles Lernen (NIPS 2014 Workshop), 2014
3. A Lavin, C Lee Et Al, „Technologiebereitschaftsstufen für Systeme des maschinellen Lernens“, im Oktober 2022
4. Eric Breck, Shanqing Cai, Eric Nielsen, Michael Salib, D. Sculley Google, Inc, „Das ML-Testergebnis: Eine Rubrik für ML-Produktionsbereitschaft und technischen Schuldenabbau“, 2017