Khám phá kiến trúc giải pháp
Hãy sửa đổi cấu trúc các hoạt động máy học (MLOps) để hiểu mục đích của những gì chúng tôi đang cố gắng đạt được.
Hãy tưởng tượng rằng cùng với nhóm phát triển khoa học dữ liệu và phần mềm, bạn đã đồng ý về kiến trúc sau đây để đào tạo, kiểm tra và triển khai mô hình phân loại bệnh tiểu đường:
Lưu ý
Sơ đồ là một bản trình bày đơn giản hóa của kiến trúc MLOps. Để xem kiến trúc chi tiết hơn, hãy khám phá các trường hợp sử dụng khác nhau trong bộ tăng tốc giải pháp MLOps (v2).
Kiến trúc bao gồm:
- thiết: Tạo tất cả các tài nguyên Azure cần thiết cho giải pháp.
- triển Mô hình (vòng lặp bên trong): Khám phá và xử lý dữ liệu để đào tạo và đánh giá mô hình.
- đổi tích hợp: Đóng gói và đăng ký mô hình.
- triển khai Mô hình (vòng lặp bên ngoài): Triển khai mô hình.
- triển khai liên tục: Kiểm tra mô hình và thúc đẩy môi trường sản xuất.
- giám sát: Giám sát mô hình và hiệu suất điểm cuối.
Nhóm khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm cho việc phát triển mô hình. Nhóm phát triển phần mềm có trách nhiệm tích hợp mô hình triển khai với ứng dụng web được sử dụng bởi các học viên để đánh giá xem bệnh nhân có bị bệnh tiểu đường hay không. Bạn chịu trách nhiệm lấy mô hình từ phát triển mô hình đến triển khai mô hình.
Bạn mong đợi đội ngũ khoa học dữ liệu liên tục đề xuất thay đổi cho kịch bản được sử dụng để đào tạo mô hình. Bất cứ khi nào có thay đổi đối với kịch bản đào tạo, bạn cần phải đào tạo lại mô hình và triển khai lại mô hình đến điểm cuối hiện có.
Bạn muốn cho phép nhóm khoa học dữ liệu thử nghiệm mà không cần chạm vào mã đã sẵn sàng để sản xuất. Bạn cũng muốn đảm bảo rằng bất kỳ mã mới hoặc mã cập nhật nào sẽ tự động được thỏa thuận khi kiểm tra chất lượng. Sau khi xác minh mã để đào tạo mô hình, bạn sẽ sử dụng tập lệnh đào tạo được cập nhật để đào tạo mô hình mới và triển khai mô hình đó.
Để theo dõi các thay đổi và xác minh mã của bạn trước khi cập nhật mã sản xuất, bạn cần làm việc với các chi nhánh. Bạn đã đồng ý với nhóm khoa học dữ liệu rằng mỗi lần họ muốn thực hiện thay đổi, họ sẽ tạo một nhánh tính năng để tạo một bản sao của mã và thực hiện thay đổi cho bản sao.
Bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào cũng có thể tạo một nhánh tính năng và làm việc trong đó. Sau khi đã cập nhật mã và muốn mã đó là mã sản xuất mới, họ sẽ phải tạo một yêu cầu kéo mới cho. Trong yêu cầu kéo, nó sẽ được hiển thị cho những người khác những thay đổi được đề xuất là gì, cho người khác cơ hội để xem lại và thảo luận về những thay đổi.
Bất cứ khi nào yêu cầu kéo được tạo, bạn muốn tự động kiểm tra xem mã có hoạt động không và chất lượng của mã có tuân theo các tiêu chuẩn của tổ chức bạn hay không. Sau khi mã vượt qua kiểm tra chất lượng, nhà khoa học dữ liệu đầu mối cần xem lại các thay đổi và phê duyệt các bản cập nhật trước khi yêu cầu kéo có thể được hợp nhất và mã trong nhánh chính có thể được cập nhật tương ứng.
Quan trọng
không ai được phép được phép thực hiện thay đẩy vào chi nhánh chính. Để bảo vệ mã của bạn, đặc biệt là mã sản xuất, bạn sẽ muốn thực thi rằng nhánh chính chỉ có thể được cập nhật thông qua các yêu cầu kéo cần được chấp thuận.