Modul 7: MLOps i olika molnplattformar

I denna modul undersöker vi hur MLOps-principer kan implementeras inom de stora molnplattformarna: AWS, Azure och Google Cloud. Vi kommer att jämföra de olika tjänsterna och verktygen som varje plattform erbjuder för ML-utveckling, träning, driftsättning, övervakning och administration. Genom att förstå fördelarna och begränsningarna med varje plattform kan du fatta välgrundade beslut om vilken molnleverantör som bäst passar dina specifika MLOps-behov.

Efter denna modul kommer du att:

• Förstå MLOps-tjänster och verktyg som erbjuds av de stora molnleverantörerna
• Kunna designa och implementera MLOps-pipelines i AWS, Azure och Google Cloud
• Jämföra styrkor och svagheter hos varje molnplattform för MLOps
• Implementera multi-cloud och hybrid-cloud MLOps-strategier
• Integrera molnbaserade MLOps-lösningar med existerande infrastruktur
• Optimera kostnader och prestanda för ML-arbetsbelastningar i molnet

• Amazon SageMaker: End-to-end ML-plattform för att bygga, träna och driftsätta modeller
• AWS Lambda: Serverlös beräkning för ML-inferens och pipeline-orkestrering
• Amazon S3: Lagring för träningsdata, modeller och artefakter
• AWS Step Functions: Orkestrering av ML-arbetsflöden
• Amazon ECR: Container-registrering för ML-modeller
• Amazon CloudWatch: Övervakning av ML-modeller i produktion
• AWS IAM: Identitets- och åtkomsthantering för ML-resurser

• SageMaker Studio: Integrerad IDE för ML-utveckling
• SageMaker Pipelines: ML CI/CD-tjänst
• SageMaker Model Registry: Versionering och spårning av modeller
• SageMaker Experiments: Spårning av ML-experiment
• SageMaker Feature Store: Centraliserad feature management
• SageMaker Model Monitor: Övervakning av modeller i produktion
• SageMaker Clarify: Verktyg för att förklara modeller och upptäcka bias

1. SageMaker-baserad CI/CD-pipeline
   [Data Sources] → [S3] → [SageMaker Pipelines (Data Processing, Training, Evaluation)] → [Model Registry] → [Endpoint Deployment] → [Model Monitor]

2. Serverlös MLOps-arkitektur
   [S3 Data] → [Lambda Triggers] → [Step Functions Workflow] → [Lambda Processing] → [SageMaker Training] → [Lambda Validation] → [API Gateway Endpoint]

3. Container-baserad MLOps-arkitektur
   [Data Sources] → [ECS/Fargate Data Processing] → [ECR Model Containers] → [EKS Model Serving] → [CloudWatch Monitoring]

En typisk AWS MLOps-pipeline involverar: 1. Datainsamling och -lagring i S3 2. Databearbetning med SageMaker Processing eller AWS Glue 3. Experiment tracking med SageMaker Experiments 4. Modellträning med SageMaker Training jobs 5. Modellregistrering i SageMaker Model Registry 6. CI/CD med SageMaker Pipelines eller CodePipeline 7. Driftsättning till SageMaker Endpoints 8. Övervakning med SageMaker Model Monitor och CloudWatch

• Azure Machine Learning: End-to-end ML-plattform
• Azure Kubernetes Service (AKS): Orkestrering för ML-containrar
• Azure Functions: Serverlös beräkning för ML-pipelines
• Azure Blob Storage: Lagring för ML-artefakter
• Azure Data Factory: Dataprocessering och orkestrering
• Azure DevOps: CI/CD-verktyg för ML-pipelines
• Azure Monitor: Övervakning av ML-modeller

• Azure ML Studio: Utvecklingsmiljö för ML
• Azure ML Pipelines: ML-pipeline orkestrering
• Azure ML Model Registry: Hantering av modellversioner
• Azure ML Datasets: Versionshanterad datakontroll
• Azure ML Environments: Reproducerbara utvecklingsmiljöer
• Azure ML Designer: Visuell ML-pipeline konstruktion
• Azure ML CLI: Kommandoradsverktyg för ML-operationer

1. Azure ML med DevOps-integration
   [Data Sources] → [Azure Storage] → [Azure ML Pipelines] → [Model Registry] → [AzureDevOps Release] → [Azure ML Endpoints]

2. Kubernetes-baserad MLOps på Azure
   [Azure Data Lake] → [AKS Data Processing] → [Azure ML Training] → [ACR Containers] → [AKS Inference] → [Application Insights]

3. Hybrid MLOps med Azure Arc
   [On-prem Data] → [Azure Arc-enabled ML] → [On-prem Training] → [Azure Model Registry] → [Azure/On-prem Deployment]

En typisk Azure MLOps-implementering med Azure DevOps inkluderar: 1. Azure Repos för versionshantering av ML-kod 2. Azure Pipelines för CI/CD av ML-modeller 3. Azure ML för experimentering och modellträning 4. Azure Artifacts för mellanlagring av modeller 5. Azure Boards för agil ML-projekthantering 6. Azure Test Plans för validering av ML-modeller

• Vertex AI: Enhetlig plattform för ML-utveckling och -driftsättning
• Google Kubernetes Engine (GKE): Container-orkestrering för ML
• Cloud Functions: Serverlös beräkning för ML-pipelines
• Cloud Storage: Lagring för ML-artefakter
• BigQuery: Dataanalys och ML-funktioner
• Cloud Build: CI/CD för ML-pipelines
• Cloud Monitoring: Övervakning av ML-infrastruktur

• Vertex AI Workbench: Notebooks och ML-utvecklingsmiljö
• Vertex AI Pipelines: ML-arbetsflödesorkestrering
• Vertex AI Experiments: Spårning av ML-experiment
• Vertex AI Model Registry: Modellversionering och livscykelhantering
• Vertex AI Feature Store: Centraliserad feature-hantering
• Vertex Explainable AI: Verktyg för modelltolkning
• Vertex AI Model Monitoring: Drift och outlier-detektering

1. Vertex AI end-to-end MLOps
   [Data Sources] → [BigQuery/Cloud Storage] → [Vertex AI Pipelines] → [Vertex AI Training] → [Model Registry] → [Vertex AI Endpoints]

2. GKE-baserad MLOps-arkitektur
   [Cloud Storage] → [Dataflow Processing] → [GKE Training] → [Container Registry] → [GKE Serving] → [Cloud Monitoring]

3. Hybrid Tensorflow Enterprise-arkitektur
   [On-prem/Cloud Data] → [Tensorflow Enterprise] → [Vertex AI Pipelines] → [GKE/On-prem Deployment]

En Vertex AI Pipelines-implementation kan inkludera: 1. Data extraction med Cloud Storage eller BigQuery 2. Datavalidering med TFX-komponenter 3. Feature engineering med TensorFlow Transform 4. Distribuerad träning på Vertex AI 5. Modellutvärdering med TensorFlow Model Analysis 6. Modellregistrering i Vertex AI Model Registry 7. Driftsättning till Vertex AI Prediction

• Existerande molnnärvaro: Fördelar med att använda befintlig molnleverantör
• Kompetens: Befintlig kompetens inom specifik molnplattform
• ML-ramverk: Stöd för önskade ML-ramverk (TensorFlow, PyTorch, etc.)
• Skalningsbehov: Kapacitet för mycket stora dataset och distribuerad träning
• Automationsgrad: Nivå av automation för repeterande MLOps-uppgifter
• Governance: Verktyg för modellstyrning och regelefterlevnad
• Kostnad: Prismodell som passar organisationens budgetering

• Containerbaserade lösningar: Porta modeller med Docker/Kubernetes
• Plattformsoberoende orkestreringsverktyg: Airflow, Kubeflow, MLflow
• Abstraktionslager: Pachyderm, Metaflow för plattformsoberoende pipelines
• Datasynkronisering: Strategier för att hålla data konsistent över molnplattformar
• Identity management: Federerad identitetshantering över molnplattformar

• On-prem träning, cloud driftsättning: Träna där data finns, driftsätt i molnet
• Edge-to-cloud ML-pipelines: Lokal inferens med centraliserad omträning
• Cloud development, on-prem production: Utveckling i molnet, produktion på plats
• Data compliance-drivet hybridsystem: Känslighetsbaserad datauppdelning

• Datasynkronisering: Hur man håller data konsistent över miljöer
• Versionskontroll: Hantering av modellversioner i olika miljöer
• Enhetlig övervakning: Konsolidering av mätvärden från olika plattformar
• Kostnadskontroll: Hantering av utgifter över flera plattformar
• Säkerhet och compliance: Enhetlig säkerhetskontroll över miljöer

• Spot/preemptible instances: Användning av lågkostnadsinstanser för träning
• Autoscaling: Skala resurser baserat på faktiskt behov
• Storage-tiering: Använd rätt lagringstyp baserat på åtkomstmönster
• Right-sizing: Välj optimala maskintyper för olika ML-uppgifter
• Reserved instances: Förhandla långtidskontrakt för stabila arbetsbelastningar

• Distribuerad träning: Skala över flera noder för större modeller
• GPU/TPU-acceleration: Använd specialiserad hårdvara för ML
• Caching-strategier: Mellanlagring av features och databearbetning
• Dataproximitetsoptimering: Minimera datarörelse
• Batch-optimering: Hitta optimal batchstorlek för inferens

• Dev/test/prod-separation: Olika resursnivåer för olika miljöer
• Experiment vs. production: Balansera resursanvändning över livscykeln
• Hybrid resursfördelning: On-prem för baslinjearbetsbelastning, moln för toppar
• Budgetövervakning: Realtidsalarm för kostnadsavvikelser

1. AWS MLOps-pipeline: Implementera en end-to-end pipeline med SageMaker Pipelines
2. Azure DevOps för ML: Konfigurera CI/CD för ML med Azure DevOps
3. Vertex AI Experiment: Spåra experiment och driftsätt modeller med Vertex AI
4. Multi-cloud ML: Använd Kubeflow för att orkestrering ML-pipelines över molnplattformar
5. Kostnads- och prestandaanalys: Jämför olika instanstyper för ML-träning

• Terraform/CloudFormation/ARM Templates: Infrastructure as Code för MLOps
• Kubeflow: Open-source ML-plattform för alla molnleverantörer
• MLflow: Plattformsoberoende verktyg för ML experiment tracking
• Cloud Data Transfer-verktyg: Verktyg för datamigration mellan plattformar
• Cost Management-verktyg: Kostnadsanalysverktyg för olika molnplattformar

• ”AWS vs Azure vs Google Cloud for MLOps” - Towards Data Science
• ”Building ML Pipelines: Automating Model Life Cycles with TFX” - O'Reilly
• ”MLOps on Azure” - Microsoft Documentation
• ”Building ML Powered Applications with Google Cloud” - Google Cloud Blog
• ”Architecture Patterns for MLOps with Terraform” - HashiCorp

• Molnplattformar erbjuder kompletta MLOps-lösningar med olika styrkor och fokusområden
• Val av molnplattform bör baseras på specifika organisationsbehov, inte bara tekniska jämförelser
• Multi-cloud och hybridstrategier kan ge flexibilitet men ökar komplexiteten
• Kostnadsoptimering är avgörande för storskalig ML i molnet
• De flesta moderna molnbaserade MLOps-verktyg följer liknande principer och koncepter

I nästa modul kommer vi att utforska MLOps för olika ML-ramverk och tekniker, med fokus på skillnader i implementering av MLOps-principer för olika typer av ML-modeller som deep learning, klassiska algoritmer och autoML-lösningar.