ML Metadata:ML 的版本控制

ML Metadata是一个用于追踪整个ML工作流的库,包括数据、模型、超参数和软件依赖的完整继承关系。它不仅在TensorFlow Extended(TFX)中集成,也在Google的多个内部MLOps解决方案中扮演关键角色。通过ML Metadata,工程师可以追溯不良模型到其数据集,或从数据集回溯到模型,同时支持流水线状态记录和优化。此外,AI Platform也利用ML Metadata服务来追踪和管理模型元数据。

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文 / Ben Mathes 和 Neoklis Polyzotis,代表 TFX 团队发布

在编写代码时,您需要追踪代码进行追踪版本控制。那么 ML 的版本控制是什么?如果您正在构建生产 ML 系统,您需要能够回答如下问题:

  • 模型是基于哪个数据集进行训练的?

  • 使用了哪些超参数?

  • 创建此模型时,使用了哪个流水线?

  • 创建此模型时,使用了哪个版本的 TensorFlow(和其他库)?

  • 是什么导致了此模型失败?

  • 上次部署的模型版本是什么?

Google 工程师从多年来之不易的经验中得出,ML 工件的历史与继承关系要远比简单的线性日志复杂。您可以使用 Git(或类似工具)追踪代码;您还需要使用一些工具来追踪模型、数据集等。虽然 Git 可以在很大程度上简化一些工作,但归根结底,您仍需要一个包含了许多内容的图表!由于 ML 代码和工件(如模型、数据集等)的复杂性,您需要采用一种类似的方法。

  • 包含了许多内容的图表!

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