====== Modul 1: Grundläggande MLOps-principer ====== ===== Översikt ===== I denna första modul introduceras de grundläggande principerna och koncepten inom MLOps. Vi utforskar hur MLOps förhåller sig till traditionell DevOps, vilka utmaningar ML-system ställs inför i produktionsmiljöer, och varför en strukturerad approach är nödvändig för framgångsrika AI-implementationer. ===== Lärandemål ===== Efter denna modul kommer du att: * Kunna definiera MLOps och dess nyckelkomponenter * Förstå skillnaden mellan DevOps och MLOps * Känna till de unika utmaningarna med ML i produktion * Kunna beskriva ML-systemens livscykel * Förstå grundläggande MLOps-mognadsnivåer ===== 1.1 Vad är MLOps? ===== MLOps (Machine Learning Operations) är en samling metoder och verktyg som kombinerar maskininlärning (ML) med DevOps-principer för att effektivisera och automatisera utveckling, testning, driftsättning och underhåll av ML-system i produktion. ==== Definitioner och terminologi ==== * **MLOps**: Metoder för att hantera ML-modeller genom hela deras livscykel * **Modelllivscykel**: Fasen från datainsamling, träning, validering, driftsättning till övervakning och omträning * **Modelldrift**: Försämring av modellprestanda över tid när data förändras * **Datapipeline**: Automatiserad process för datainsamling, validering och förbehandling * **Träningspipeline**: Automatiserad process för modellträning och validering * **Inferenspipeline**: Infrastruktur för att använda tränade modeller för prediktioner * **Model Registry**: Central lagringsplats för ML-modeller med versionshantering * **Experiment Tracking**: Spårning av modellexperiment för reproduktion och jämförelse ==== MLOps vs DevOps ==== | **DevOps** | **MLOps** | |------------|-----------| | Fokuserar på kod | Fokuserar på kod, data, och modeller | | Byggbara artefakter (binärer) | Byggbara artefakter (modeller) + data | | Tester baserade på kodlogik | Tester baserade på datakvalitet och modellprestanda | | Driftsättning av applikationer | Driftsättning av data- och modellpipelines | | Övervakning av systemhälsa | Övervakning av systemhälsa + modellprestanda | | CI/CD (Continuous Integration/Deployment) | CI/CD/CT (Continuous Integration/Deployment/Training) | ===== 1.2 ML-systemens livscykel ===== ==== De primära faserna ==== * **Datainsamling och -bearbetning**: Insamling, rengöring, validering och förbehandling av data * **Funktionsutveckling (Feature Engineering)**: Transformering av rådata till meningsfulla egenskaper * **Modellträning**: Val av algoritm, hyperpararmeterjustering och modellträning * **Modellutvärdering**: Validering av modellens prestanda mot olika mätvärden * **Modelldriftsättning**: Publicering av modellen i produktionsmiljö * **Modellövervakning**: Kontinuerlig övervakning av modellprestanda och datakvalitet * **Modellunderhåll**: Omträning och uppdatering av modeller vid behov ==== MLOps-livscykel som en feedback-loop ==== Ett centralt koncept i MLOps är den kontinuerliga feedback-loopen: 1. Från datainsamling till modellpublikation 2. Övervakning av modellprestanda i produktion 3. Detektion av förändringar i data eller prestanda 4. Återgång till datainsamling eller modellträning för förbättring 5. Automatiserad driftsättning av nya modellversioner ===== 1.3 MLOps-mognadsnivåer ===== ==== Nivå 0: Manuell process ==== * Manuell databearbetning * Manuell modellträning * Manuell driftsättning * Liten eller ingen automatisering * Lämplig för POC och experimentella projekt ==== Nivå 1: ML-pipeline automatisering ==== * Automatiserad databearbetning * Automatiserad modellträning * Fortfarande manuell driftsättning * CI/CD för ML kod men inte för driftsättning * Lämplig för regelbundna modellupdateringar ==== Nivå 2: CI/CD-pipeline automatisering ==== * Fullständigt automatiserad ML-pipeline * Automatiserad driftsättning * Kontinuerlig träning (CT) * Lättviktsövervakning * Lämplig för system som kräver frekvent uppdatering ==== Nivå 3: AutoML ==== * Automatiserad feature engineering * Automatiserad modellval och hyperparameteroptimering * Kontinuerlig träning baserad på data- och modellövervakning * Automatiserade beslut om modelldriftsättning * Lämplig för avancerade ML-system med hög grad av automation ===== 1.4 De fyra grundpelarna i MLOps ===== ==== 1. Reproduktion ==== * **Problem**: ML-experiment är svåra att reproducera på grund av slumpmässighet, dataförändring och miljöskillnader * **Lösning**: Versionshantering av data, kod och miljö, fördefinierade slumpfrön, dokumentation av experiment ==== 2. Orkestrering ==== * **Problem**: ML-arbetsflöden är komplexa med många beroende steg * **Lösning**: Arbetsflödeshanteringsverktyg, pipeline-automatisering, containerisering ==== 3. Spårbarhet ==== * **Problem**: Svårt att förstå hur en specifik modell skapades och med vilka data * **Lösning**: Experimentspårning, modellregistrering, linjespårning (lineage tracking) ==== 4. Kontinuerlig kvalitetssäkring ==== * **Problem**: ML-modeller kan försämras över tid eller fungera oväntat * **Lösning**: Automatiserade tester, driftövervakning, prestanda-benchmarks, A/B-testning ===== 1.5 Viktiga MLOps-roller och ansvarsområden ===== ==== ML Engineer ==== * Bygger och underhåller ML-pipelines * Ansvarar för automatisering av ML-arbetsflöden * Hanterar infrastruktur för ML-system ==== Data Scientist ==== * Utforskar och analyserar data * Utvecklar ML-modeller * Utför experiment för att förbättra modellprestanda ==== DevOps Engineer ==== * Hanterar infrastruktur som kod * Implementerar CI/CD-pipelines * Säkerställer systemsäkerhet och skalbarhet ==== ML Product Manager ==== * Definierar ML-produktens krav och riktning * Överbryggar gapet mellan teknik och affär * Prioriterar ML-funktioner och förbättringar ===== Praktiska övningar ===== 1. **Diskussion**: Identifiera MLOps-utmaningar i din organisation eller projekt 2. **Kartläggning**: Skapa en visuell representation av ML-livscykeln för ett specifikt ML-projekt 3. **Självutvärdering**: Bestäm MLOps-mognadsnivån för din organisation och identifiera nästa steg för förbättring ===== Verktygsintroduktion ===== * **MLflow**: Introduktion till experiment tracking och modellhantering * **DVC (Data Version Control)**: Grundläggande koncept för dataversionering * **Kubeflow**: Översikt av orkestrering för ML-pipelines ===== Läsresurser ===== * "Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture" - N. Paleyes, et al. * "Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems" - D. Sculley, et al. * "ML Engineering: An Introduction" - Andriy Burkov * "Continuous Delivery for Machine Learning" - Continuous Delivery Foundation ===== Nyckelinsikter ===== * MLOps är en utvidgning av DevOps med särskilt fokus på ML-utmaningar * ML-system har unika utmaningar som kräver specialiserade verktyg och metoder * En strukturerad approach till ML-livscykeln är avgörande för framgångsrik AI-implementering * Mognadsnivån för MLOps bör anpassas efter organisationens behov och resurser * MLOps kräver tvärfunktionellt samarbete mellan olika roller och expertisområden ===== Nästa steg ===== I nästa modul kommer vi att fokusera på versionshantering av data, modeller och kod, vilket är grundläggande för att uppnå reproduktion och spårbarhet i ML-system.