Modul 8: MLOps för olika ML-ramverk och tekniker

I denna modul undersöker vi hur MLOps-principer och -praktiker tillämpas på olika maskininlärningsramverk och tekniker. Olika typer av ML-modeller - från klassiska algoritmer till djupinlärning, från naturlig språkbehandling till datorseende och AutoML-system - ställer unika krav på MLOps-processerna. Vi kommer att utforska de specifika utmaningarna och lösningarna för att hantera dessa olika modelltyper genom hela deras livscykel, från utveckling till driftsättning och underhåll.

Efter denna modul kommer du att:

• Förstå MLOps-specifika utmaningar för olika ML-ramverk och modeltyper
• Kunna implementera effektiva ML-pipelines för klassiska algoritmer, djupinlärningsmodeller och AutoML
• Behärska versionshantering av komplexa modeller och deras beroenden
• Anpassa driftsättningsstrategier baserat på modelltyp och användningsfall
• Implementera modellaggregering och ensemble-metoder i produktionsmiljöer
• Välja optimala övervakningsstrategier för olika modelltyper

• Scikit-learn: Klassisk ML-verktygslåda för Python
• R-baserad modellering: R-baserade paket som caret, tidymodels
• XGBoost, LightGBM, CatBoost: Gradient boosting frameworks
• PMML och ONNX: Standarder för modellrepresentation och interoperabilitet

• Låg modellstorlek: Effektiv hantering och driftsättning av mindre modeller
• Featurestabilitet: Hantering av feature dependencies och transformationer
• Determininism: Säkerställa reproducerbarhet för klassiska algoritmer
• Interpretability: Verktyg för att förklara modellprediktioner (SHAP, LIME)
• Scalability: Hantering av stora dataset vid träning och inferens

Nyckelkomponenter i en produktionspipeline för scikit-learn: 1. Standardiserad datapreprocesering med sklearn.pipeline 2. Hyperparameteroptimering med sklearn.model_selection 3. Modellserialisering med joblib eller pickle 4. Driftsättning som REST API med Flask eller FastAPI 5. Enkel skalning med containerization (Docker) 6. Övervakningsintegration för feature drift och prestanda

• Paketisera preprocessing och modelllogik tillsammans
• Implementera ”warm start” för inkrementell träning när tillämpligt
• Använd lightweight driftsättning för små modeller (serverless)
• Standardisera experiment tracking för systematiska förbättringar
• Implementera A/B-testning för gradvisa modelluppgraderingar

• TensorFlow och Keras: Google's djupinlärningsplattform
• PyTorch: Facebook's forskningsinriktade djupinlärningsramverk
• JAX: Gradientbaserad numerisk beräkning med autograd och XLA
• Hugging Face Transformers: NLP modeller och utilities
• Specialized verktyg: TensorRT, ONNX Runtime, TFLite för optimering

• Stor modellstorlek: Hantering av modeller i gigabyte-storlek
• GPU/TPU-beroenden: Hantering av specialiserad hårdvara
• Komplex versionhantering: Ramverk, modeller och dependencies
• Prestandaoptimering: Kvantkomprimering, pruning och destillation
• Distribuerad träning: Multi-GPU och multi-node orchestration
• Serving-komplexitet: In-memory caching, batch inference, etc.

Nyckelkomponenter i en TensorFlow produktionspipeline: 1. Data pipeline med tf.data för effektiv datainläsning 2. Modellträning med distribution strategy för multi-GPU 3. Model checkpointing och SavedModel-format för reliabilitet 4. TensorFlow Serving för högpresterande inference 5. TensorBoard för visualisering och felsökning 6. TFX (TensorFlow Extended) för end-to-end orkestrering

• Använd systematisk hyperparameteroptimering (HPO) med Ray Tune eller Optuna
• Implementera transferlearning för effektivare träning
• Exportera till optimerade inferensformat (ONNX, TorchScript, TF-TRT)
• Använd mixed precision för att balansera prestanda och precision
• Implementera gradvis utrullningsstrategi för nya modeller

• Hugging Face Transformers: State-of-the-art NLP modeller
• spaCy och NLTK: Språkprocesseringsbibliotek
• Fasttext och Word2Vec: Ordvektormodeller
• LangChain och LlamaIndex: Frameworks för LLM-applikationer

• Tokenizers: Hantering av tokenizer-versioner och vokaburlär
• Stora modeller: Hantering av multi-gigabyte modeller (BERT, GPT)
• Latency: Balansera svarstid och modellkomplexitet
• Kvalitetsmätning: BLEU, ROUGE, perplexity och andra NLP-specifika metrics
• Bias monitorering: Övervakning av språkliga bias och rättvisa
• Prompt engineering: Hantering av prompts som del av ML pipeline

Nyckelkomponenter i en Hugging Face produktionspipeline: 1. Modellhämtning från Model Hub eller finjustering av befintlig modell 2. Tokenizer- och modellversionshantering med Hugging Face Hub 3. Optimering med ONNX Runtime eller Accelerate 4. Driftsättning med Hugging Face Inference Endpoints eller egen infrastruktur 5. Caching av vanliga inferensresultat 6. Monitorering av input och output för drift och bias

• Implementera effektiv batchbearbetning för högre throughput
• Använd model distillation för mindre produktionsmodeller
• Kvantisera modeller för lägre minneskrav och snabbare inferens
• Implementera salient övervakningssystem för språkligt output
• Designa robusta fallback-strategier för kritiska misslyckanden

• TensorFlow Object Detection API: För objektdetektering
• PyTorch Vision and torchvision: Pyton-baserade bildmodeller
• OpenCV: Computer vision processing library
• MMDetection och Detectron2: Object detection frameworks
• YOLO, SSD, och RetinaNet: Realtidsmodeller för objektdetektering

• Datapipeline för bilder: Hantering av stora bildmängder
• Dataaugmentering: Konsekvent augmenteringsstrategi
• Annotationhantering: Organisering och versionering av bildannotationer
• Edge deployment: Driftsättning på edge-enheter och mobiltelefoner
• Realtidsinferens: Balansering av latency och accuracy
• Privacy concerns: Hantering av personlig information i bilder

Nyckelkomponenter i en Computer Vision produktionspipeline: 1. Datapreparering med bildnormalisering och augmentering 2. Transfer learning från förtränade modeller 3. Modelloptimering för target device (quantization, pruning) 4. Export till optimerade format (TFLite, CoreML, ONNX) 5. Edge deployment med TensorFlow Lite eller PyTorch Mobile 6. Monitoring med sample inference för kvalitetskontroll

• Använd modellkonvertering och optimering för målplattformen
• Implementera graduell uppdatering för edge-enheter
• Designa robusta fallback-strategier vid dålig bildkvalitet
• Använd continuous learning från nya bilddata
• Implementera systematisk bildkvalitetsbedömning i pipeline

• Google AutoML: Molnbaserad AutoML-plattform
• H2O AutoML: Open source AutoML-platform
• Auto-sklearn och Auto-PyTorch: Bibliotek för automatisk ML
• TPOT och Ludwig: Användarvänliga ML-verktyg
• DataRobot och Dataiku: Kommersiella AutoML-plattformar

• Reproducerbarhet: Spårning av automatgenererade modeller
• Övervakning: Specialiserad monitoring för black-box-system
• Governance: Hantering av automatiskt genererade modeller
• Versionering: Versionskontroll för No-Code/Low-Code system
• Integrering: Integration med existerande DevOps-processer

Nyckelkomponenter i en AutoML produktionspipeline: 1. Automatiserad datapreparering och validering 2. Automatisk feature engineering och selektion 3. Model search och hyperparameteroptimering 4. Deployment med standardiserade API:er 5. Automatisk dokumentation av modellval och arkitektur 6. Monitoring med automatiserad omträning

• Begränsa sökmängd och modellutrymme för reproducerbarhet
• Säkerställ grundlig validering före driftsättning
• Implementera robusta övervakningsmekanismer
• Etablera tydliga ägandestrukturer för automatgenererade modeller
• Kombinera AutoML med expert oversight för kritiska modeller

• Scikit-learn ensembles: Implementering av ensemble-metoder
• Voting, stacking och blending: Tekniker för modellkombination
• Multi-framework modeller: Kombinera modeller från olika ramverk
• Hybrid-AI-system: Kombinera regelbaserade system med ML-modeller

• Komplexitet: Hantering av flera modeller och deras beroenden
• Versionshantering: Spårning av individuella modeller och ensembles
• Latency: Hantering av ökad inferenstid för ensemble-prediktioner
• Förklaring: Tolkbarhet för ensemble-prediktioner
• Träningsstrategi: Samtidig vs. sekventiell träning av ensemble-medlemmar

Nyckelkomponenter i en ensemble-modell produktionspipeline: 1. Parallell träning av individuella modeller 2. Versionshantering av både individuella modeller och ensemble-konfiguration 3. Caching-strategier för att reducera inferenstid 4. Modellval baserat på input (dynamisk ensemble) 5. Fallback-strategier vid delmisslyckanden 6. Viktad kombination av modellresultat

• Balansera ensemble-storlek mot inference overhead
• Implementera ”thinning” för att optimera ensemble-komplexitet
• Använd hierarkiska monitoreringsstrategier (enskilda modeller + ensemble)
• Designa smarta caching-strategier för förbättrad prestanda
• Implementera inkrementell uppdatering av ensemble-medlemmar

1. Scikit-learn productionisering: Bygg en end-to-end pipeline för en klassisk ML-modell 2. Deep Learning deployment: Driftsätt en TensorFlow eller PyTorch-modell med optimering 3. NLP model serving: Implementera en Hugging Face Transformers-modell i produktion 4. AutoML pipeline: Automatisera en ML-pipeline med AutoML-verktyg 5. Ensemble construction: Bygg och driftsätt en ensemble-modell med olika algoritmer

• BentoML: Unified model serving framework
• Ray Serve: Scalable model serving on Ray
• TorchServe: Serving framework för PyTorch
• Model optimization toolkits: TF-TRT, ONNX Runtime
• Explainability tools: SHAP, LIME, eli5

• ”Production Machine Learning Systems” - Google Cloud
• ”Deploying PyTorch in Python via a REST API with Flask” - PyTorch Blog
• ”Serving ML Models in Production with TFX” - TensorFlow Blog
• ”Building Computer Vision Applications Using Artificial Neural Networks” - O'Reilly
• ”AutoML: Methods, Systems, Challenges” - Springer

• Varje ML-ramverk har unika MLOps-utmaningar som måste hanteras
• Balans mellan modellutveckling och driftsättningskrav är kritisk
• Olika modelltyper kräver anpassade övervaknings- och underhållsstrategier
• Moderna produktionsmiljöer kombinerar ofta flera ramverk och modeltyper
• MLOps-praktiker måste anpassas till specifika modellers egenskaper och krav

I nästa modul kommer vi att fokusera på säkerhet och regelefterlevnad i MLOps, med särskild uppmärksamhet på dataintegritet, modellsäkerhet, privacyregler och regelefterlevnadskrav för ML-system i produktion.