Popular Theo dõi thử nghiệm AI tools in MLOps include LastMile AI, helping you work more efficiently.
LastMile AI là một nền tảng dành cho nhà phát triển cấp doanh nghiệp để kiểm thử, đánh giá và giám sát các ứng dụng AI tạo sinh. Nền tảng cung cấp các công cụ như AutoEval để tinh chỉnh bộ đánh giá tùy chỉnh, tạo dữ liệu tổng hợp và giám sát thời gian thực nhằm đảm bảo hệ thống AI đáng tin cậy và sẵn sàng cho sản xuất.
Đánh giá Mô hìnhCông cụ Theo dõi thử nghiệm là một danh mục chuyên biệt của phần mềm MLOps để ghi lại, tổ chức và so sánh các thử nghiệm học máy một cách có hệ thống. Các nền tảng này ghi lại mọi thành phần của một lần chạy huấn luyện mô hình, bao gồm phiên bản mã, siêu tham số, bộ dữ liệu và các chỉ số hiệu suất. Việc lưu giữ hồ sơ toàn diện này cho phép các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML phân tích kết quả, tái tạo các phát hiện trong quá khứ và cộng tác hiệu quả trong việc phát triển mô hình. Bằng cách cung cấp một kho lưu trữ tập trung và có cấu trúc cho tất cả dữ liệu thử nghiệm, các công cụ này loại bỏ việc theo dõi thủ công trong bảng tính và đảm bảo một vòng đời phát triển minh bạch, có thể kiểm toán được.
Các công cụ này rất cần thiết cho bất kỳ nhóm nào tham gia vào việc phát triển học máy nghiêm túc. Các nhóm khoa học dữ liệu sử dụng chúng để tinh chỉnh siêu tham số và lựa chọn kiến trúc mô hình. Các nhóm kỹ thuật ML dựa vào chúng để đảm bảo khả năng tái tạo của mô hình và để gỡ lỗi các sự suy giảm hiệu suất. Trong các ngành được quản lý chặt chẽ như tài chính và y tế, chúng cung cấp một dấu vết kiểm toán quan trọng cho việc quản trị và tuân thủ mô hình.
Khi chọn một công cụ Theo dõi thử nghiệm, hãy xem xét khả năng tích hợp của nó với các framework ML hiện có của bạn (ví dụ: PyTorch, TensorFlow). Đánh giá khả năng mở rộng của nó để xử lý một khối lượng lớn các thử nghiệm và hiện vật. Quyết định giữa một dịch vụ đám mây được quản lý (SaaS) để dễ sử dụng hoặc một giải pháp tự lưu trữ để có quyền kiểm soát lớn hơn. Cuối cùng, đánh giá các tính năng cộng tác của nền tảng, chẳng hạn như vai trò người dùng, tổ chức dự án và khả năng báo cáo.
Một nhà khoa học dữ liệu tại một công ty thương mại điện tử được giao nhiệm vụ cải thiện độ chính xác của công cụ đề xuất sản phẩm của họ. Họ sử dụng một công cụ Theo dõi thử nghiệm để kiểm tra một cách có hệ thống các kết hợp khác nhau của siêu tham số, chẳng hạn như tốc độ học, kích thước lô và số lượng lớp ẩn. Đối với mỗi thử nghiệm, công cụ sẽ tự động ghi lại các tham số, tổn thất huấn luyện/xác thực và tỷ lệ nhấp chuột. Bảng điều khiển tương tác cho phép nhà khoa học nhanh chóng xác định các mô hình hoạt động tốt nhất, hình dung tác động của từng siêu tham số và chia sẻ kết quả với nhóm, giảm chu kỳ tối ưu hóa từ vài tuần xuống còn vài ngày.
Một nhóm nghiên cứu ML đang phát triển một hệ thống phân loại hình ảnh và cần quyết định giữa một số kiến trúc (ví dụ: ResNet, EfficientNet, Vision Transformer). Sử dụng nền tảng Theo dõi thử nghiệm, họ chạy từng kiến trúc trên cùng một bộ dữ liệu. Nền tảng ghi lại các chỉ số hiệu suất như độ chính xác và điểm F1, cùng với chi phí tính toán như thời gian huấn luyện và mức sử dụng bộ nhớ GPU. Chế độ xem so sánh giúp dễ dàng tạo phân tích đánh đổi, giúp nhóm chọn kiến trúc cung cấp sự cân bằng tốt nhất giữa độ chính xác và hiệu quả cho các ràng buộc triển khai cụ thể của họ.
Một nhóm kỹ sư ML phân tán tại một công ty fintech đang xây dựng một mô hình phát hiện gian lận mới. Họ sử dụng một máy chủ Theo dõi thử nghiệm trung tâm để điều phối công việc của mình. Mỗi kỹ sư có thể đẩy các thử nghiệm của họ, bao gồm các thay đổi về mã, các tính năng mới và kết quả mô hình. Nền tảng này đóng vai trò là một nguồn sự thật duy nhất, cho phép trưởng nhóm xem xét tiến độ, so sánh các cách tiếp cận khác nhau cạnh nhau và dễ dàng tái tạo kết quả của đồng nghiệp để xác minh. Điều này ngăn chặn nỗ lực trùng lặp và đảm bảo mọi người đều làm việc với thông tin cập nhật nhất và các ứng cử viên mô hình hoạt động tốt nhất.
Một nhà nghiên cứu học thuật đang xuất bản một bài báo về một thuật toán học máy mới. Để đảm bảo kết quả của họ có thể được cộng đồng khoa học xác minh và tái tạo, họ sử dụng một công cụ Theo dõi thử nghiệm. Công cụ này ghi lại phiên bản mã chính xác (thông qua mã băm commit của Git), bộ dữ liệu đã sử dụng, tất cả các siêu tham số và môi trường phần mềm (ví dụ: phiên bản thư viện). Sau đó, họ có thể chia sẻ một liên kết đến thử nghiệm đã được theo dõi, cung cấp một hồ sơ hoàn chỉnh, minh bạch cho phép các nhà nghiên cứu khác sao chép chính xác các phát hiện của họ, củng cố uy tín và tác động của công việc của họ.
Một tổ chức tài chính được yêu cầu cung cấp cho các cơ quan quản lý một dấu vết kiểm toán hoàn chỉnh cho các mô hình chấm điểm tín dụng của mình. Một Kỹ sư ML sử dụng công cụ Theo dõi thử nghiệm để tạo một bản ghi bất biến cho mọi phiên bản mô hình. Bản ghi này, hay còn gọi là nguồn gốc, liên kết hiện vật mô hình cuối cùng với dữ liệu cụ thể mà nó được huấn luyện, mã chính xác được sử dụng để huấn luyện (commit Git) và bộ siêu tham số đầy đủ. Khi có yêu cầu kiểm toán, kỹ sư có thể tạo báo cáo trực tiếp từ nền tảng, chứng minh sự tuân thủ và cung cấp sự minh bạch hoàn toàn về quy trình phát triển của mô hình.
Một nhóm khoa học dữ liệu muốn xác định phương pháp kỹ thuật đặc trưng nào mang lại kết quả tốt hơn cho mô hình dự đoán tỷ lệ rời bỏ của họ. Họ tạo ra hai thử nghiệm chính: một với các đặc trưng bắt nguồn từ việc mở rộng đa thức và một với các đặc trưng từ các phép tổng hợp theo miền cụ thể. Công cụ Theo dõi thử nghiệm ghi lại kết quả cho cả hai. Bằng cách so sánh điểm ROC AUC và đường cong chính xác-thu hồi trực tiếp trong giao diện người dùng, nhóm có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Họ cũng có thể gắn thẻ thử nghiệm chiến thắng, giúp dễ dàng quảng bá quy trình kỹ thuật đặc trưng cụ thể đó lên sản xuất.
Theo dõi thử nghiệm là thực hành MLOps về việc ghi lại một cách có hệ thống tất cả thông tin liên quan đến một thử nghiệm học máy. Điều này không chỉ bao gồm các chỉ số hiệu suất cuối cùng, mà còn cả các siêu tham số, phiên bản mã (commit Git), phiên bản dữ liệu và các hiện vật mô hình. Bằng cách ghi lại bối cảnh hoàn chỉnh này, các công cụ này cung cấp một nguồn sự thật duy nhất cho phép khả năng tái tạo, gỡ lỗi dễ dàng hơn và sự hợp tác hiệu quả giữa các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML. Nó tạo thành nền tảng cho một vòng đời phát triển mô hình đáng tin cậy và có thể kiểm toán được.
Việc chọn công cụ phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu của nhóm bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
Mặc dù Git rất tuyệt vời để quản lý phiên bản mã, nhưng nó không được thiết kế để xử lý toàn bộ phạm vi của một thử nghiệm ML. Các công cụ Theo dõi thử nghiệm được xây dựng dựa trên các khái niệm như Git nhưng mở rộng chúng một cách đáng kể:
Tóm lại, Git theo dõi mã của bạn, trong khi các công cụ Theo dõi thử nghiệm theo dõi toàn bộ vòng đời thử nghiệm ML của bạn.
Để đảm bảo khả năng tái tạo và truy xuất nguồn gốc đầy đủ, một thiết lập Theo dõi thử nghiệm toàn diện nên ghi lại một số thành phần chính:
Theo dõi thử nghiệm rất quan trọng đối với sự hợp tác nhóm vì nó tạo ra một không gian làm việc tập trung, được chia sẻ cho tất cả các hoạt động phát triển ML. Nếu không có nó, các thành viên trong nhóm thường theo dõi kết quả trong các bảng tính hoặc tệp văn bản riêng biệt, dẫn đến sự nhầm lẫn và công việc trùng lặp. Một công cụ chuyên dụng giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp:
