วงจรชีวิตของแบบจำลอง Machine Learning Model ใน MLOps

ประเด็นสำคัญ

• วงจรชีวิตของ MLOps ทำหน้าที่เชื่อมช่องว่างระหว่างการทดลองด้าน ML กับการนำไปใช้งานจริง
• วงจรชีวิตของโมเดล ML เปรียบเหมือนการสร้างสรรค์งานศิลปะ ตั้งแต่แรงบันดาลใจจนถึงการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
• การทดสอบและการปรับปรุงอย่างสม่ำเสมอคือหัวใจสำคัญที่ทำให้โมเดลยังคงมีประสิทธิภาพและตอบโจทย์
• เมื่อบริษัทยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรมให้การสนับสนุน MLOps ความสำคัญของวงจรชีวิตนี้ในโลก AI จะยิ่งเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ

บทนำ: วงจรชีวิตของ MLOps

       ในภูมิทัศน์ของ Machine Learning Operations (MLOps) ที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การบริหารจัดการวงจรชีวิตของโมเดลเป็นองค์ประกอบสำคัญต่อความสำเร็จและความยั่งยืนของการนำ AI ไปใช้จริง วงจรชีวิตของโมเดลใน MLOps ครอบคลุมทุกขั้นตอน ตั้งแต่การกำหนดปัญหา การพัฒนา การปรับใช้ การตรวจสอบ ไปจนถึงการยุติการใช้งานในที่สุด

วงจรชีวิตของ MLOps

01 การกำหนดปัญหาและสร้างแนวคิด

เริ่มจากการกำหนดปัญหาอย่างชัดเจน กำหนดวัตถุประสงค์ที่วัดผลได้ และประเมินความเป็นไปได้ในการใช้ ML เพื่อแก้ปัญหา รวมถึงการพิจารณาคุณภาพและปริมาณของข้อมูลที่จำเป็น

02 การเก็บรวบรวมและเตรียมข้อมูล

เป็นขั้นตอนที่รวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง ตรวจสอบข้อมูลที่หายไปหรือผิดปกติ และทำ Feature Engineering เพื่อให้ข้อมูลเหมาะสมต่อการฝึกโมเดล

03 การพัฒนาโมเดล

เลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสม ฝึกโมเดลด้วยข้อมูลย้อนหลัง ปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ และทดสอบกับชุดข้อมูลเพื่อประเมินประสิทธิภาพ

04 การทดสอบและตรวจสอบโมเดล

ทำการทดสอบอย่างละเอียดเพื่อประเมินความแม่นยำ ความคงทน และตรวจหาความเอนเอียงของโมเดล รวมถึงป้องกันปัญหา Overfitting

05 การปรับใช้โมเดล

เมื่อโมเดลพร้อมใช้งาน ขั้นตอนต่อไปคือการปรับใช้ โดยอาจใช้ Containerization, scaling strategy และ CI/CD เพื่อให้การนำขึ้นระบบเป็นไปอย่างรวดเร็วและเชื่อถือได้

06 การตรวจสอบและบริหารจัดการ

ตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลอย่างต่อเนื่องในระบบจริง เก็บ Log ทำการ Audit และสร้าง Feedback Loop เพื่อแก้ไขปัญหาและปรับปรุงโมเดล

07 การอัปเดตและฝึกโมเดลใหม่

อัปเดตโมเดลเป็นระยะเพื่อรองรับข้อมูลใหม่ ใช้การควบคุมเวอร์ชัน กลยุทธ์การ Retrain และ A/B Testing เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพ

08 การกำกับดูแลโมเดล

ครอบคลุมประเด็นด้านจริยธรรม มาตรฐานกำกับดูแล เอกสารประกอบ ควบคุมอคติ และการปฏิบัติตามข้อกำหนดของอุตสาหกรรม

09 การยุติและปลดระวางโมเดล

เมื่อโมเดลล้าสมัย จะมีการวางแผนถอดถอน ทำความสะอาดข้อมูล และส่งต่อองค์ความรู้ให้ทีมที่เกี่ยวข้อง

วงจรแห่งการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

       โมเดล ML ในระบบ MLOps ถูกออกแบบให้พัฒนาอยู่เสมอ เมื่อมีข้อมูลใหม่ โมเดลจะถูกปรับปรุงให้แม่นยำขึ้นและตอบโจทย์สถานการณ์ปัจจุบันมากขึ้น MLOps คือกลไกที่ช่วยให้แต่ละขั้นตอนของวงจรชีวิตโมเดลทำงานสอดประสานกัน โมเดลจึงสามารถปรับขยายได้ มีประสิทธิภาพ และเชื่อถือได้ องค์กรใหญ่ระดับโลกอย่าง Google, Microsoft และ OpenAI ได้ยืนยันความสำคัญของแนวปฏิบัตินี้ในการทำให้ AI มีผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมและมีคุณค่าที่ยั่งยืน

‍