Während Continuous Integration (CI) und Continuous Delivery (CD) in der traditionellen Softwareentwicklung schon seit einiger Zeit gängige Praxis sind, hat der Bereich des maschinellen Lernens erst in den letzten Jahren aufgeholt. 

In diesem Artikel sehen wir uns einige der Herausforderungen mit CI/CD in ML an, wie man sie bewältigt und welche Tools Ihnen dabei helfen können. 

 

Was ist kontinuierliche Integration?

Kontinuierliche Integration ist eine kollaborative Methode zur Entwicklung von Software- und Machine-Learning-Modellen (ML). Anstatt isoliert zu arbeiten und die Arbeit am Ende zusammenzuführen, fördert CI die häufige Integration von Codeänderungen in ein gemeinsames Repository. Jedes Mal, wenn ein Entwickler einen Codeabschnitt fertigstellt, wird dieser mit der Hauptcodebasis zusammengeführt. Dieser Prozess ist automatisiert, kompiliert den Code und führt Tests durch, um sicherzustellen, dass alles richtig funktioniert. Durch die frühzeitige Erkennung von Problemen fördert CI die Teamarbeit, verbessert die Codequalität und verhindert größere Probleme im weiteren Verlauf.

Was ist kontinuierliche Integration in MLOps?

Bei MLOps umfasst die kontinuierliche Integration das häufige Zusammenführen von Codeänderungen des maschinellen Lernens in ein gemeinsames Versionskontroll-Repository. Auf diese Vorgehensweise folgt ein automatisierter Build- und Testprozess, um die Kompatibilität mit dem vorhandenen ML-Modell und der Codebasis sicherzustellen. Kontinuierliche Integration ist bei MLOps von entscheidender Bedeutung, da sie die Zusammenarbeit fördert, die Codequalität aufrechterhält und eine effiziente ML-Modellentwicklung unterstützt.

Die Schritte der kontinuierlichen Integration in MLOps

1. Code-Commit: Die CI-Pipeline beginnt damit, dass Entwickler ihre Codeänderungen mit einem Versionskontrollsystem wie Git teilen. Diese kollaborative Anstrengung fördert Konsistenz und Organisation innerhalb der Codebasis.
2. Automatisierter Build: Sobald der Code festgeschrieben ist, kompiliert ein automatisierter Build-Prozess den Code, sucht nach Fehlern oder fehlenden Abhängigkeiten und generiert ausführbare Artefakte, die zum Testen bereit sind. Dieser Prozess hilft bei der nahtlosen Integration aller Codekomponenten.
3. Unit-Tests: Unit-Tests überprüfen die Funktionalität einzelner Codekomponenten isoliert und stellen sicher, dass jeder Teil korrekt funktioniert und seinen beabsichtigten Zweck erfüllt. In diesem Schritt werden die grundlegenden Bausteine ​​der Anwendung validiert.
4. Integrationstests: Integrationstests untersuchen die Interaktionen zwischen verschiedenen Codekomponenten, damit diese als System einheitlich funktionieren. Mit diesem Schritt wird sichergestellt, dass alle Teile harmonisch zusammenarbeiten und zur Gesamtleistung des Systems beitragen.

Die Vorteile der kontinuierlichen Integration in MLOps

1. Früherkennung von Problemen: Kontinuierliche Integration ermöglicht die frühzeitige Erkennung von Problemen, indem unmittelbar nach der Durchführung von Änderungen Tests ausgeführt werden. Dieser proaktive Ansatz vereinfacht das Debuggen und verhindert, dass Probleme eskalieren.
2. Stabile Modellleistung: Durch die Ausführung automatisierter Tests nach der Durchführung von Änderungen sorgt kontinuierliche Integration dafür, dass ML-Modelle ihre Leistung und Zuverlässigkeit beibehalten. Dieser Prozess schützt die Integrität Ihrer Modelle vor Störungen durch neue Updates und hilft Ihnen, Datendrift und andere Probleme zu erkennen, die die Modellleistung beeinträchtigen.
3. Schnellere Iterationen: Kontinuierliche Integration automatisiert die Integrations-, Erstellungs- und Testprozesse, sodass Datenwissenschaftler schneller mit neuen Ideen und Verbesserungen experimentieren können. Diese Automatisierung beschleunigt Entwicklungszyklen und fördert Innovationen.

Was ist Continuous Delivery?

Continuous Delivery in MLOps automatisiert die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen und sorgt für nahtlose Updates. Diese Vorgehensweise vereinfacht den Modellbereitstellungsprozess und ermöglicht es Datenwissenschaftlern, ihr Modell mühelos freizugeben. Bei Continuous Delivery wird der Bereitstellungsprozess durch automatisierte Pipelines verwaltet, die Tests und Validierungen ausführen. Das bedeutet, dass Ihr Modell immer produktionsbereit ist.

Dadurch können sich Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen auf Innovation und Modellverbesserung konzentrieren, da sie wissen, dass die Bereitstellung reibungslos und zuverlässig erfolgt.

Der Unterschied zwischen Continuous Delivery und Continuous Deployment

Continuous Delivery und Continuous Deployment zielen beide darauf ab, die Bereitstellung von Updates zu automatisieren, was zu häufigen, zuverlässigen und effizienten Releases führt. Beide Verfahren optimieren den Workflow, indem sie die Build-, Test- und Bereitstellungsprozesse automatisieren und so die Zusammenarbeit zwischen Teams fördern. Es gibt jedoch wesentliche Unterschiede zwischen den beiden Verfahren.

Bei der kontinuierlichen Bereitstellung für MLOps werden Machine-Learning-Modelle immer in einem bereitstellungsfähigen Zustand gehalten. Automatisierte Pipelines validieren Modelländerungen und bereiten sie für die Bereitstellung vor. Die tatsächliche Bereitstellung in der Produktion erfordert jedoch die Genehmigung oder Intervention eines Menschen. Diese Vorgehensweise stellt sicher, dass die Modelle jederzeit einsatzbereit sind, und bietet gleichzeitig Kontrolle über den Bereitstellungszeitpunkt.

Im Gegensatz dazu automatisiert Continuous Deployment den gesamten Prozess, einschließlich des letzten Schritts der Bereitstellung in der Produktion. Sobald Codeänderungen automatisierte Tests und Staging durchlaufen haben, werden sie automatisch und ohne menschliches Eingreifen in die Produktion freigegeben. Dieser Ansatz ermöglicht schnelle und kontinuierliche Updates für Endbenutzer.

Die Wahl zwischen Continuous Delivery und Continuous Deployment hängt von der Risikobereitschaft des Unternehmens und seinem Vertrauen in seine automatisierten Prozesse ab. Continuous Delivery bietet mehr Kontrolle über den Zeitpunkt der Bereitstellung, während Continuous Deployment auf Geschwindigkeit und Automatisierung setzt und neue Funktionen sofort verfügbar macht.

Schritte zur kontinuierlichen Bereitstellung im maschinellen Lernen

Continuous Delivery baut auf den ersten Schritten von Continuous Integration auf und hat die ersten vier Schritte gemeinsam: Code Commit, Automatisierter Build, Unit-Tests und Integrationstests. Die zusätzlichen Schritte, die für Continuous Delivery spezifisch sind, sind wie folgt:

1. Bereitstellung im Staging: Nach erfolgreichen automatisierten Tests in CI wird das Machine-Learning-Modell in einer Staging-Umgebung bereitgestellt, die der Produktionsumgebung ähnelt. Diese Phase ermöglicht weitere Validierung und Tests in einer kontrollierten Umgebung.
2. Benutzerakzeptanztests (UAT): Eine ausgewählte Gruppe von Benutzern testet das Modell, um sicherzustellen, dass es ihren Anforderungen und Erwartungen entspricht. Für notwendige Anpassungen wird Feedback gesammelt.
3. Automatisierte Bereitstellung in der Produktion: Wenn das Modell alle vorherigen Phasen durchläuft, wird es automatisch in der Produktionsumgebung bereitgestellt. Dieser Prozess wird von Continuous-Delivery-Tools verwaltet und folgt vordefinierten Workflows.
4. Überwachung und Feedback: Die kontinuierliche Überwachung des ML-Modells in der Produktion hilft dabei, etwaige Probleme oder Leistungsabweichungen zu erkennen. Diese Feedbackschleife führt zu zeitnahen Reaktionen auf potenzielle Probleme.

Vorteile von Continuous Delivery

1. Schnelle und zuverlässige Bereitstellungen: Continuous Delivery automatisiert den Bereitstellungsprozess, sodass Softwareupdates die Benutzer schnell und zuverlässig erreichen. Dies spart Zeit und Aufwand und ermöglicht die zeitnahe Bereitstellung neuer Funktionen und Verbesserungen.
2. Stabile Modellleistung: Automatisierte Tests sorgen dafür, dass ML-Modelle auch nach Codeänderungen zuverlässig bleiben. Dadurch bleiben die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Modelle erhalten und Benutzer erhalten konsistente Ergebnisse.
3. Zusammenarbeit und Transparenz: Continuous Delivery fördert die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren. Es bietet ein gemeinsames Code-Repository und sofortiges Feedback zu Änderungen und fördert so Teamarbeit und Wissensaustausch.
4. Reduzierte Bereitstellungsrisiken: Der automatisierte Bereitstellungsprozess minimiert das Risiko menschlicher Fehler und Inkonsistenzen während der Produktionsfreigabe und ermöglicht sichere und zuverlässige Bereitstellungen, die für ein beruhigendes Gefühl sorgen.

Abschluss

Kontinuierliche Integration (CI) und kontinuierliche Bereitstellung (CD) in MLOps sind aus gutem Grund Best Practices. Sie reduzieren Reibungsverluste, vermeiden routinemäßige, manuelle Übergaben und tragen dazu bei, dass Modelle leistungsfähig und zuverlässig bleiben.

CI/CD legt den Schwerpunkt auf kollaborative Entwicklung, häufige Codeintegration und frühzeitige Problemerkennung durch automatisierte Tests sowie die Automatisierung des Modellfreigabeprozesses. Diese Automatisierung führt zu reibungslosen und zuverlässigen Bereitstellungen in Produktionsumgebungen, reduziert den Bedarf an manuellen Eingriffen und minimiert Bereitstellungsrisiken.

Und obwohl CI/CD in MLOps noch nicht so ausgereift ist wie in herkömmlicher Software-DevOps, verringert sich die Lücke schnell. Da die Modelle immer leistungsfähiger werden und die Technologien für automatisiertes Testen und Bereitstellen immer weiter fortschreiten, wird CI/CD noch wichtiger. Dadurch können Ingenieure mit größerer Zuversicht und Geschwindigkeit entwickeln und Unternehmen darauf vertrauen, dass ihre Produktionsmodelle nicht abdriften und an Leistung verlieren.