這是一個(gè)AI賦能的時(shí)代，而機(jī)器學(xué)習(xí)則是實(shí)現(xiàn)AI的一種重要技術(shù)手段。那么，是否存在一個(gè)通用的通用的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)呢？

在老碼農(nóng)的認(rèn)知范圍內(nèi)，Anything is nothing，對(duì)系統(tǒng)架構(gòu)而言尤其如此。但是，如果適用于大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)或用例，構(gòu)建一個(gè)可擴(kuò)展的、可靠的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)還是可能的。從機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期的角度來(lái)看，這個(gè)所謂的通用架構(gòu)涵蓋了關(guān)鍵的機(jī)器學(xué)習(xí)階段，從開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，到部署訓(xùn)練系統(tǒng)和服務(wù)系統(tǒng)到生產(chǎn)環(huán)境。我們可以嘗試從10個(gè)要素的維度來(lái)描述這樣的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)。

1.數(shù)據(jù)和特征工程流水線

在給定的時(shí)間內(nèi)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，并以可伸縮和靈活的方式生成有用的機(jī)器學(xué)習(xí)特征。一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)流水線可以與特征工程流水線分離。數(shù)據(jù)流水線是指提取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)的流水線，其中，數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)酱鎯?chǔ)位置，比如建立在對(duì)象存儲(chǔ)之上的數(shù)據(jù)湖，特征工程流水線側(cè)重于將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可以幫助機(jī)器學(xué)習(xí)算法更快、更準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)特征。

特征工程一般分為兩個(gè)階段。在第一階段，特征工程邏輯通常由數(shù)據(jù)科學(xué)家在開發(fā)階段通過(guò)各種實(shí)驗(yàn)創(chuàng)建，以便找到最佳的特征集合，而數(shù)據(jù)工程師或機(jī)器學(xué)習(xí)工程師則負(fù)責(zé)特征工程流水線的生產(chǎn)，為模型訓(xùn)練和在生產(chǎn)環(huán)境中服務(wù)提供高質(zhì)量的特征數(shù)據(jù)。

2. 特征存儲(chǔ)

存儲(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)的特征數(shù)據(jù)，進(jìn)行版本管理，用于發(fā)現(xiàn)、共享和重用，并為模型訓(xùn)練和服務(wù)提供一致的數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)特征，從而提高機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的可靠性。

面對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的特征數(shù)據(jù)，特征存儲(chǔ)是特征工程流水線創(chuàng)建的持久化存儲(chǔ)方案。特性存儲(chǔ)支持模型訓(xùn)練和服務(wù)。因此，它是一個(gè)非常重要的部分，是端到端機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)的一個(gè)重要組件。

3.機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和再訓(xùn)練流水線

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練運(yùn)行不同的參數(shù)和超參數(shù)，以一種簡(jiǎn)單和可配置的方式進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并記錄這些訓(xùn)練所運(yùn)行的各種參數(shù)和模型性能指標(biāo)。自動(dòng)評(píng)估、驗(yàn)證、選擇性能最好的模型并將其記錄到機(jī)器學(xué)習(xí)模型庫(kù)中。

4.訓(xùn)練與模型的元存儲(chǔ)

存儲(chǔ)并記錄機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)行，包括參數(shù)、指標(biāo)、代碼、配置結(jié)果和經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的模型，并提供模型的生命周期管理、模型注釋、模型發(fā)現(xiàn)和模型重用等功能。

對(duì)于一個(gè)完整的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，以工程、模型訓(xùn)練和模型服務(wù)為特征，可以從數(shù)據(jù)中生成大量的元數(shù)據(jù)。所有這些元數(shù)據(jù)對(duì)于了解系統(tǒng)如何工作非常有用，可以從數(shù)據(jù)-> 特征-> 模型-> 服務(wù)端來(lái)提供可跟蹤性，并在模型停止工作時(shí)提供用于調(diào)試的有用信息。

5.機(jī)器學(xué)習(xí)模型服務(wù)流水線

為在生產(chǎn)環(huán)境中使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供適當(dāng)?shù)幕A(chǔ)設(shè)施，既考慮到全程服務(wù)，也要考慮延遲。

一般來(lái)說(shuō)，有三種服務(wù)模式: 批量服務(wù)、流式服務(wù)和online服務(wù)。每種服務(wù)類型都需要完全不同的基礎(chǔ)設(shè)施。此外，基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)該是容錯(cuò)和自動(dòng)擴(kuò)展的，以響應(yīng)請(qǐng)求和吞吐量波動(dòng)，特別是對(duì)于關(guān)鍵業(yè)務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

6.監(jiān)控生產(chǎn)中的 ML 模型

在生產(chǎn)環(huán)境中，在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)和模型漂移及異常時(shí)，提供數(shù)據(jù)收集、監(jiān)控、分析、可視化和通知功能，并提供必要的信息協(xié)助系統(tǒng)調(diào)試。

7.機(jī)器學(xué)習(xí)流水線

與特定的機(jī)器學(xué)習(xí)工作流相比，機(jī)器學(xué)習(xí)流水線提供了一個(gè)可重用的框架，使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠更快地開發(fā)和迭代，同時(shí)保持高質(zhì)量的代碼并減少生產(chǎn)時(shí)間。一些機(jī)器學(xué)習(xí)流水線框架還提供了編排和架構(gòu)抽象的功能。

8.工作流編排

工作流編排是集成端到端機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的關(guān)鍵組件，協(xié)調(diào)和管理所有這些關(guān)鍵組件的依賴項(xiàng)。工作流編排工具還提供諸如日志記錄、緩存、調(diào)試和重試等功能。

9.持續(xù)集成/持續(xù)培訓(xùn)/持續(xù)交付(CI/CT/CD)

持續(xù)測(cè)試和持續(xù)集成是指持續(xù)用新數(shù)據(jù)培訓(xùn)新模型，在需要時(shí)升級(jí)模型性能，并以安全、敏捷和自動(dòng)化的方式持續(xù)為生產(chǎn)環(huán)境提供服務(wù)并部署模型。

10.針對(duì)數(shù)據(jù)和模型的端到端質(zhì)量控制

在端到端機(jī)器學(xué)習(xí)工作流的各個(gè)階段，需要嵌入可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、模型質(zhì)量檢查、數(shù)據(jù)和概念漂移檢測(cè)，以確保機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)本身是可靠且可信的。這些質(zhì)量控制的檢查包括描述統(tǒng)計(jì)學(xué)、整體數(shù)據(jù)形狀、數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)重復(fù)、幾乎恒定的特征、統(tǒng)計(jì)測(cè)試、距離指標(biāo)和模型預(yù)測(cè)質(zhì)量，等等。

以上，可以稱之為機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)的10個(gè)要素。在我們的實(shí)踐中，整個(gè)工作流應(yīng)該保持大致相同，但可能需要對(duì)其中某些要素進(jìn)行調(diào)整和定制。

如何對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行調(diào)整呢？

如何在產(chǎn)品設(shè)計(jì)之初精簡(jiǎn)架構(gòu)要素呢？

如何在引入機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)系統(tǒng)時(shí)，保持原有系統(tǒng)架構(gòu)的持續(xù)性呢？