构建稳健的机器学习管道：最佳实践与常见陷阱
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在现实生活中，机器学习模型不是一个只产生预测的独立对象。它是扩展系统的一部分，只有我们一起管理它才能提供价值。我们需要机器学习（ML）管道来操作模型并交付价值。
构建一个ML管道需要我们理解机器学习生命周期的端到端过程。这个基本生命周期包括数据收集、预处理、模型训练、验证、部署和监控。除了这些过程，管道还应提供一个持续为我们服务的自动化工作流程。
ML管道需要广泛的规划才能始终保持稳健。保持这种稳健性的关键是良好地构建管道，并使每个阶段的过程都可靠，即使环境发生变化也是如此。
然而，在构建一个稳健的ML管道时，我们仍然需要避免许多陷阱。
在本文中，我们将探讨您可能遇到的一些陷阱以及改进ML管道的最佳实践。我们不会过多讨论技术实现，因为我假设读者已经熟悉。
我们开始吧。
要避免的常见陷阱
让我们从构建ML管道时经常发生的常见陷阱开始。我想探讨我在工作中遇到过的各种问题，以便您能够避免它们。
1. 忽视数据质量问题
有时，我们足够幸运，可以从数据仓库或我们不需要自行验证的来源收集和使用数据。
请记住，机器学习模型和预测的质量等于我们输入数据的质量。你肯定听过这样一句话：“垃圾进，垃圾出。”如果我们将低质量数据输入模型，结果也将是低质量的。
这就是为什么我们需要确保我们拥有的数据适合我们试图解决的业务问题。我们需要数据有清晰的定义，必须确保数据源是合适的，并且要求数据经过细致的清理和准备以进行训练过程。将我们的过程与业务对齐并理解相关的预处理技术是绝对必要的。
2. 使模型过于复杂
您可能熟悉奥卡姆剃刀原理，即最简单的解决方案通常效果最好。这个概念也适用于我们用来解决业务问题的模型。
许多人认为模型越复杂，性能越好。然而，这并非总是如此。有时，当线性模型（如逻辑回归）效果很好时，使用深度学习等复杂模型甚至会显得杀鸡用牛刀。
过于复杂的模型可能导致更高的资源消耗，这可能会抵消模型应提供的价值。
最好的建议是先从简单开始，然后评估模型性能。如果一个简单的模型就足够了，我们就不需要追求更复杂的模型。只有在必要时才转向更复杂的方法。
3. 生产监控不足
我们希望我们的模型能够持续为业务提供价值，但如果我们使用相同的模型并且从不更新它，那将是不可能的。如果所讨论的模型从未被监控并且保持不变，情况会变得更糟。
问题情况可能不断变化，这意味着模型的输入数据也随之变化。分布可能随时间变化，这些模式可能导致不同的推断。甚至可能有额外的数据需要考虑。如果我们不监控我们的模型以应对这些潜在变化，模型退化将不被察觉，从而恶化整体模型性能。
使用可用工具监控模型的性能，并为退化发生时设置通知流程。
4. 未对数据和模型进行版本控制
如果我们要让数据科学项目为业务提供价值，它就是一个不断发展的、有生命的有机体。这意味着我们使用的数据集和模型必须更新。然而，更新并不一定意味着最新版本会始终改进。这就是为什么我们希望对数据和模型进行版本控制，以确保我们始终可以切换回已经证明运行良好的条件。
如果没有对数据和模型进行适当的版本控制，将很难重现所需的结果并理解更改的影响。
版本控制可能不是我们项目开始时的计划的一部分，但在某个时候，机器学习管道将受益于版本控制。尝试使用Git和DVC来帮助实现这种转变。
最佳实践
我们已经了解了在构建稳健的ML管道时需要避免的一些陷阱。现在让我们研究一些最佳实践。
1. 使用适当的模型评估
在开发ML管道时，我们必须选择与业务问题对齐并能充分帮助衡量成功的评估指标。由于模型评估至关重要，我们也必须理解每个指标的含义。
通过模型评估，我们必须定期监控我们选择的指标，以识别可能的模型漂移。通过在新数据上不断评估模型，我们应该设置必要的再训练触发器来更新模型。
2. 使用MLOps进行部署和监控
ML管道将受益于CI/CD实现，以自动化模型部署和监控。这就是MLOps概念的用武之地，它有助于开发稳健的ML管道。
MLOps是一系列实践和工具，用于自动化机器学习模型的部署、监控和管理。使用MLOps概念，我们的ML管道可以高效可靠地维护。
您可以使用许多开源和闭源方法在ML管道中实现MLOps。找到您觉得舒适的，但不要在早期通过包含过多此类工具而使系统过于复杂，导致立即产生技术债务。
3. 准备文档
数据科学项目的一个问题是文档不够充分，无法理解整个项目。文档对于我们现有同事、新员工和未来的自己来说，对于可复现性和可访问性都很重要。
作为人类，我们不能期望记住我们所做的一切，包括我们写过的每一段代码，或者为什么写它。这时，完整的文档可以帮助我们回忆起我们决定使用的任何决策和技术实现。
尝试以您理解且易于阅读的结构维护文档，因为有时技术写作本身可能会变得非常混乱并导致进一步的问题。当我们项目需要交接时，它也有助于下一个读者理解项目。
结论
拥有一个稳健的机器学习管道将有助于模型持续为业务提供价值。然而，在构建它们时，我们需要避免一些陷阱
- 忽视数据质量问题
- 使模型过于复杂
- 生产监控不足
- 未对数据和模型进行版本控制
还有一些最佳实践可以帮助您提高ML管道的稳健性，包括
- 使用适当的模型评估
- 使用MLOps进行部署和监控
- 准备文档
希望这对您有所帮助！
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