هوش مصنوعی

پلتفرم MLflow چیست؟

بازدید: 133 آخرین به‌روزرسانی: 18 مرداد 1404

مقدمه

در دنیای یادگیری ماشین (Machine Learning)، مدیریت پروژه‌های پیچیده که شامل داده‌ها، مدل‌ها، آزمایش‌ها و پیاده‌سازی‌ها هستند، می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. MLflow یک بستر متن‌باز است که برای ساده‌سازی و سازمان‌دهی این فرآیندها طراحی شده است. این ابزار به تیم‌های داده‌محور کمک می‌کند تا چرخه عمر یادگیری ماشین را به‌صورت کارآمد مدیریت کنند. در این مقاله، به بررسی MLflow، اجزای اصلی آن، کاربردها و مزایایش می‌پردازیم و در نهایت به این سوال پاسخ می‌دهیم که چرا MLflow به یکی از ابزارهای کلیدی در حوزه یادگیری ماشین تبدیل شده است.

MLflow چیست؟

MLflow یک پلتفرم متن‌باز است که توسط Databricks توسعه یافته و برای مدیریت کامل چرخه عمر پروژه‌های یادگیری ماشین و برنامه‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI) طراحی شده است. این ابزار به توسعه‌دهندگان و دانشمندان داده کمک می‌کند تا فرآیند ساخت، آزمایش، استقرار و نظارت بر مدل‌ها را به شکلی کارآمد، قابل ردیابی و تکرارپذیر انجام دهند. MLflow با پشتیبانی از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف مانند Python، R و Java و همچنین ادغام با چارچوب‌های محبوب مانند TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn، انعطاف‌پذیری بالایی ارائه می‌دهد.

اجزای اصلی MLflow

ردیابی (Tracking):

امکان ثبت و مقایسه پارامترها و نتایج آزمایش‌ها.
پیگیری کد، داده‌ها و تنظیمات برای اطمینان از تکرارپذیری.
رابط کاربری وب برای مشاهده و تحلیل نتایج به صورت گرافیکی.

مدیریت مدل‌ها (Models):

امکان مدیریت و استقرار مدل‌ها از کتابخانه‌های مختلف یادگیری ماشین
ذخیره‌سازی مدل‌ها در قالب استاندارد برای استقرار آسان.
قابلیت تبدیل مدل‌ها به فرمت‌های مختلف (مثلاً ONNX برای استقرار در محیط‌های مختلف).

ثبت مدل (Model Registry):

مدیریت چرخه حیات مدل از مرحله توسعه تا تولید (Staging → Production).
نسخه‌بندی مدل‌ها برای پیگیری تغییرات.
امکان حاشیه‌نویسی (Annotation) برای افزودن توضیحات به هر نسخه.

ارزیابی و ردیابی عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agent Evaluation and Tracing):

مقایسه و ارزیابی عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) برای بهبود کیفیت.
عیب‌یابی (Troubleshooting) رفتار مدل‌های Generative AI.
ثبت تعاملات (Tracing) برای تحلیل عملکرد Agentها.

مزایای کلیدی MLflow

MLflow به‌عنوان یک پلتفرم جامع برای مدیریت چرخه عمر یادگیری ماشین، مزایای متعددی ارائه می‌دهد که آن را به ابزاری کلیدی برای تیم‌های داده‌محور تبدیل کرده است. از جمله موارد زیر:

انعطاف‌پذیری: MLflow از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف (مانند Python، R و Java) و فریم‌ورک‌های محبوب (مانند TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn) پشتیبانی می‌کند. این ویژگی امکان ادغام با ابزارهای متنوع و استفاده در پروژه‌های مختلف را فراهم می‌آورد.

بازتولیدپذیری: با استفاده از MLflow Projects، کاربران می‌توانند کد، داده‌ها و محیط اجرایی پروژه‌ها را استاندارد کنند تا آزمایش‌ها و نتایج به‌راحتی قابل بازتولید باشند.

مدیریت متمرکز: MLflow تمام مراحل چرخه عمر مدل‌ها، از ردیابی آزمایش‌ها تا مدیریت مدل‌ها، را در یک پلتفرم واحد ارائه می‌دهد، که این امر همکاری و نظارت را ساده‌تر می‌کند.

مقیاس‌پذیری: MLflow برای پروژه‌های کوچک تا زیرساخت‌های ابری بزرگ طراحی شده است و می‌تواند نیازهای سازمان‌های مختلف را برآورده کند.

کاربردهای MLflow

این ابزار در سناریوهای مختلف، از تحقیق و توسعه تا پیاده‌سازی عملیاتی، کاربردهای گسترده‌ای دارد. در ادامه، کاربردهای MLflow به همراه مثال‌های عملی از قابلیت‌های آن شرح داده شده است.

ردیابی آزمایش‌ها (Experiment Tracking)

MLflow به محققان و مهندسان داده امکان می‌دهد تا آزمایش‌های مختلف را ردیابی کرده و نتایج را مقایسه کنند. این قابلیت به‌ویژه در تحقیق و توسعه، جایی که نیاز به تست مدل‌ها با پارامترهای مختلف است، بسیار مفید است.

مثال عملی: فرض کنید می‌خواهید یک مدل رگرسیون با استفاده از Scikit-learn بسازید و آزمایش‌ها را ردیابی کنید. با فعال‌سازی قابلیت ردیابی خودکار MLflow، می‌توانید به‌راحتی پارامترها، معیارها و مدل آموزش‌دیده را ثبت کنید:


import mlflow
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# فعال‌سازی ردیابی خودکار برای Scikit-learn
mlflow.sklearn.autolog()

# بارگذاری داده‌ها
db = load_diabetes()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(db.data, db.target)

# آموزش مدل
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=6, max_features=3)
rf.fit(X_train, y_train)

پس از اجرای کد، می‌توانید با اجرای دستور زیر رابط کاربری MLflow را باز کنید و نتایج آزمایش (شامل داده‌ها، پارامترها، معیارها و مدل) را مشاهده کنید:

mlflow ui

tracking-metrics-ui-temp-ffc0da57b388076730e20207dbd7f9c4.png

پیاده‌سازی مدل‌ها (Model Deployment)

MLflow به تیم‌های مهندسی داده کمک می‌کند تا مدل‌های آموزش‌دیده را به‌راحتی در محیط‌های تولیدی مانند سرورهای REST API یا Apache Spark پیاده‌سازی کنند. این قابلیت فرآیند انتقال از مرحله توسعه به تولید را تسریع می‌بخشد.

مثال عملی: فرض کنید یک مدل برای پاسخ به سؤالات (Question-Answering) دارید و می‌خواهید عملکرد آن را ارزیابی کنید. MLflow ابزارهای ارزیابی خودکار را ارائه می‌دهد:

import mlflow
import pandas as pd

# Evaluation set contains (1) input question (2) model outputs (3) ground truth
df = pd.DataFrame(
    {
        "inputs": ["What is MLflow?", "What is Spark?"],
        "outputs": [
            "MLflow is an innovative fully self-driving airship powered by AI.",
            "Sparks is an American pop and rock duo formed in Los Angeles.",
        ],
        "ground_truth": [
            "MLflow is an open-source platform for productionizing AI.",
            "Apache Spark is an open-source, distributed computing system.",
        ],
    }
)
eval_dataset = mlflow.data.from_pandas(
    df, predictions="outputs", targets="ground_truth"
)

# Start an MLflow Run to record the evaluation results to
with mlflow.start_run(run_name="evaluate_qa"):
    # Run automatic evaluation with a set of built-in metrics for question-answering models
    results = mlflow.evaluate(
        data=eval_dataset,
        model_type="question-answering",
    )

print(results.tables["eval_results_table"])

این کد عملکرد مدل را با معیارهای داخلی MLflow ارزیابی می‌کند و نتایج را در یک جدول ارائه می‌دهد.

. همکاری تیمی و قابلیت مشاهده (Observability)

MLflow با ارائه رابط کاربری و رجیستری متمرکز، همکاری بین اعضای تیم را بهبود می‌بخشد. همچنین، قابلیت ردیابی (Tracing) برای مدل‌های هوش مصنوعی مولد (مانند مدل‌های OpenAI یا LangChain) امکان مشاهده دقیق عملکرد و تعاملات مدل را فراهم می‌کند.

مثال عملی: فرض کنید از مدل OpenAI استفاده می‌کنید و می‌خواهید تعاملات آن را ردیابی کنید:

import mlflow
from openai import OpenAI

# Enable tracing for OpenAI
mlflow.openai.autolog()

# Query OpenAI LLM normally
response = OpenAI().chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    temperature=0.1
)

پس از اجرا، می‌توانید در تب "Traces" رابط کاربری MLflow، جزئیات پرس‌وجوهای انجام‌شده با مدل را مشاهده کنید.

trace-experiment-ui-1e174436e7842bab2320c79e501839a4.png

چگونه با MLflow شروع کنیم؟

برای شروع کار با MLflow، مراحل زیر را دنبال کنید:

نصب MLflow با استفاده از pip:

pip install mlflow

راه‌اندازی سرور MLflow Tracking:

mlflow ui

شروع به ثبت آزمایش‌ها و مدل‌ها با استفاده از APIهای MLflow در کدهای Python خود کنید.

نکات مهم برای شروع:

مستندات رسمی: همیشه مستندات MLflow را بررسی کنید.

مدیریت محیط: از محیط‌های مجازی (conda یا venv) استفاده کنید.

ذخیره‌سازی: برای پروژه‌های واقعی از یک backend store (مانند MySQL) و remote artifact storage (مانند S3) استفاده کنید

جمع‌بندی

MLflow به‌عنوان یک ابزار قدرتمند و انعطاف‌پذیر، چرخه عمر یادگیری ماشین را ساده‌تر کرده و به تیم‌های داده‌محور کمک می‌کند تا با کارایی بیشتری کار کنند. با اجزای اصلی مانند ردیابی، پروژه‌ها، مدل‌ها و رجیستری، این پلتفرم به شما امکان می‌دهد تا آزمایش‌ها را مدیریت کنید، مدل‌ها را نسخه‌بندی کنید و پیاده‌سازی را تسریع ببخشید. اگر به دنبال ابزاری هستید که همکاری تیمی را تقویت کند و فرآیندهای یادگیری ماشین را استانداردسازی کند، MLflow گزینه‌ای عالی است. با نصب ساده و ادغام گسترده، این ابزار می‌تواند به سرعت به بخشی از جریان کاری شما تبدیل شود.