在機器學(xué)習(xí)社區(qū)，越來越多的人開始討論研究的可復(fù)現(xiàn)性，但這些討論大部分局限于學(xué)術(shù)環(huán)境。如何確保生產(chǎn)環(huán)境的ML可復(fù)現(xiàn)？近日，機器學(xué)習(xí)開發(fā)服務(wù)提供商 maiot.io 的 CTO Benedikt Koller 發(fā)布一篇博客文章，介紹了他基于自身經(jīng)驗總結(jié)的開發(fā)可復(fù)現(xiàn)生產(chǎn)級機器學(xué)習(xí)所要注意的 12 個要素。

過去二十年來，我們對軟件開發(fā)的理解有了大幅提升。其中一大部分原因是 DevOps 概念的出現(xiàn)及其在軟件開發(fā)行業(yè)的廣泛應(yīng)用。

領(lǐng)先的軟件公司都遵循著同樣的模式：首先是在軟件開發(fā)過程中快速迭代，然后進行持續(xù)集成、持續(xù)交付、持續(xù)部署。每個特性都要經(jīng)過測試，看其提供價值的能力如何，而且軟件始終要處于就緒的狀態(tài)，并且通過自動化方法進行部署。

機器學(xué)習(xí)這個領(lǐng)域雖不同于傳統(tǒng)的軟件開發(fā)，但我們也能從軟件開發(fā)行業(yè)汲取很多實用的經(jīng)驗教訓(xùn)。過去幾年里，我們一直在開發(fā)生產(chǎn)型機器學(xué)習(xí)項目。我們的目標并不只是概念驗證，而是與軟件開發(fā)一樣的可復(fù)現(xiàn)能力（reproducibility）。因此，我們構(gòu)建了一套流程協(xié)調(diào)器、強大的自動化能力并建立了一套用于實現(xiàn)該目標的工作流程。

為什么不直接使用 Jupyter Notebook？從頭開始構(gòu)建一組包含所有處理步驟的筆記需要多長時間？為團隊納入新成員的難易程度如何？你現(xiàn)在可以復(fù)現(xiàn)兩個月前的結(jié)果嗎？能以多快的速度復(fù)現(xiàn)？你能將今天的結(jié)果和歷史結(jié)果進行對比嗎？你能在訓(xùn)練過程中關(guān)注到數(shù)據(jù)的出處嗎？如果你的模型過時了又會發(fā)生什么？

我們遇到過所有這些問題。現(xiàn)在，我們將這些經(jīng)驗進行了歸納總結(jié)，得到了成功構(gòu)建生產(chǎn)型機器學(xué)習(xí)的 12 個要素（類似于軟件開發(fā)中的十二要素應(yīng)用/12 factor app）。

1. 版本控制

對軟件工程師來說，版本控制基本上是理所當(dāng)然需要做的，但是這一方法論還尚未被數(shù)據(jù)科學(xué)家廣泛接受。讓我引述一下 Gitlab 上一些人的說法：

版本控制可促進整個軟件開發(fā)團隊之間的協(xié)調(diào)、共享和協(xié)作。版本控制軟件讓團隊可以在分布式和異步環(huán)境中工作、管理代碼和文件的修改和版本以及解決合并沖突和相關(guān)異常。

簡單來說，版本控制能讓你安全地管理軟件開發(fā)中會變化的部分。

機器學(xué)習(xí)其實是一種特殊的軟件開發(fā)，有著自己特定的要求。首先，機器學(xué)習(xí)中會變化的部分不止一種，而是兩種：代碼和數(shù)據(jù)。其次，模型訓(xùn)練的方式是（快速）迭代，并且代碼中的差異會很大（比如拆分、預(yù)處理、模型）。

只要數(shù)據(jù)發(fā)生更改，就需要保存一個版本，這樣才能保證能復(fù)現(xiàn)結(jié)果以及重復(fù)執(zhí)行實驗和訓(xùn)練模型。簡單粗暴的版本控制（硬拷貝）具有很大的改進空間，不過尤其是在團隊共享的情況下，能夠保持不變的版本控制是至關(guān)重要的。

代碼的版本控制還要更加重要。除了上面引述的內(nèi)容，預(yù)處理代碼不僅在訓(xùn)練階段很重要，而且在服務(wù)階段也很重要，需要與模型有保持不變的相關(guān)性。為了在數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作流程和投入生產(chǎn)的要求之間建立一種中臺，一種方便的方法是提供無服務(wù)器的功能。

總結(jié)：你需要對代碼進行版本控制，也需要對數(shù)據(jù)進行版本控制。 2. 明確的特征依賴關(guān)系

在理想世界中，產(chǎn)生你的輸入數(shù)據(jù)的東西應(yīng)該總是會產(chǎn)生同樣的數(shù)據(jù)，至少結(jié)構(gòu)上是這樣。但這個世界并不是完美的，你從上游服務(wù)獲取的數(shù)據(jù)也是由人類構(gòu)建的，因此可能會發(fā)生變化。最終，特征也可能發(fā)生改變。最好的情況是你的模型會直接故障報錯，但還有最壞的情況：你的模型悄悄繼續(xù)工作，但得到的結(jié)果都是垃圾。

明確定義的特征依賴關(guān)系能夠盡快揭示出失敗案例。如果系統(tǒng)設(shè)計得好，還能在服務(wù)時進行持續(xù)訓(xùn)練，然后調(diào)整依賴關(guān)系并加以適應(yīng)。

總結(jié)：明確代碼中的特征依賴關(guān)系。

3. 描述性的訓(xùn)練和預(yù)處理

優(yōu)良的軟件都有優(yōu)良的描述和注釋——讓人無需閱讀每一行代碼就能輕松閱讀和理解代碼功能。

盡管機器學(xué)習(xí)是一類特殊的軟件開發(fā)，但它并不鼓勵實踐者背離已有的代碼書寫準則。在代碼書寫標準中，最基本的一條是能讓人在短時間內(nèi)不費力地閱讀。

預(yù)處理和模型的代碼都應(yīng)該遵循 PEP8 規(guī)范。代碼中應(yīng)當(dāng)使用有意義的對象名并包含有助于理解的注釋。遵循 PEP8 規(guī)范可提升代碼的可讀性，降低復(fù)雜度并加快調(diào)試速度。SOLID 之類的編程范式提供了經(jīng)過深思熟慮的框架，可讓代碼在未來用例中的可維護性、可理解性和靈活性都得到改善。

配置應(yīng)該與代碼分離。不要將數(shù)據(jù)分配比例硬編碼到代碼之中，而是通過配置方式提供，以便在運行時修改。人們在超參數(shù)調(diào)節(jié)方面已經(jīng)熟知這一點了：使用分離的配置文件可以顯著加快迭代速度，并且讓代碼庫可以重復(fù)使用。

總結(jié)：提升代碼可讀性并且將代碼和配置分開。 4. 訓(xùn)練結(jié)果的可復(fù)現(xiàn)性

如果你不能復(fù)現(xiàn)訓(xùn)練結(jié)果，那么這個結(jié)果就是不可信的。盡管這是本文的主題，但在可復(fù)現(xiàn)性方面有一些細節(jié)需要說明。不僅是你自己需要能復(fù)現(xiàn)訓(xùn)練結(jié)果，你的整個團隊都要能做到這一點。不管是在 PC 還是在 AWS 虛擬機上，模糊處理 Jupyter Notebook 中的訓(xùn)練結(jié)果都與可復(fù)現(xiàn)性背道而馳。

通過設(shè)定訓(xùn)練的工作流程，整個團隊都可以透明地訪問已執(zhí)行的實驗和已運行的訓(xùn)練。通過綁定可復(fù)用的代碼庫以及分離的配置文件，每個人都可在任何時間成功重新訓(xùn)練。

總結(jié)：使用管道式工作流程和自動化。

5. 測試

測試的形式有很多。舉兩個例子：

1）單元測試是原子層面上的測試——基于各自的標準單獨測試每個函數(shù)和功能。

2）集成測試則相反，是將代碼庫的所有元素都放到一起進行測試，同時還會測試上下游服務(wù)的克隆版本或模擬版本。

這兩種范式都適應(yīng)于機器學(xué)習(xí)。預(yù)處理代碼是預(yù)先確定的，直到測試階段——這樣的轉(zhuǎn)換能在不同的輸入下都得到正確結(jié)果嗎？模型是集成測試的一個絕佳案例——在生產(chǎn)環(huán)境中提供服務(wù)時，你的模型的表現(xiàn)是否與評估時相當(dāng)？

總結(jié)：測試你的代碼，測試你的模型。

6. 偏移與持續(xù)訓(xùn)練

在生產(chǎn)場景中，任務(wù)發(fā)生偏移是合理存在的問題。只要數(shù)據(jù)存在變化的可能性，你就需要考慮偏移的可能性。對于此問題的風(fēng)險，有兩種可以采取的措施：

1）監(jiān)控生產(chǎn)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。建立自動化報告機制，在數(shù)據(jù)發(fā)生變化時通知團隊，這種變化甚至可能超過明確定義的特征依賴關(guān)系。

2）基于新輸入的數(shù)據(jù)持續(xù)訓(xùn)練。良好自動化的管道化流程可以基于新數(shù)據(jù)重復(fù)運行，然后與歷史訓(xùn)練結(jié)果進行比較，展示性能變化情況以及將訓(xùn)練得到的模型快速投放到生產(chǎn)中，從而讓模型表現(xiàn)更好。

總結(jié)：如果你的數(shù)據(jù)會發(fā)生變化，那就采用一種持續(xù)訓(xùn)練的管道化流程。

7. 跟蹤結(jié)果

Excel 并非一種跟蹤實驗結(jié)果的好方法。而且還不只是 Excel，任何分散的人工跟蹤方法得到的信息都是不夠權(quán)威的，也因此是不可信的。

正確的做法是以一種中心化的數(shù)據(jù)存儲方式自動記錄訓(xùn)練結(jié)果。自動化能夠保證可靠地跟蹤每次訓(xùn)練，從而方便之后比較每次訓(xùn)練的結(jié)果。對結(jié)果進行中心化存儲，能為團隊提供透明，實現(xiàn)持續(xù)性分析。

總結(jié)：通過自動化方法跟蹤結(jié)果。

8. 實驗?zāi)Ｐ团c生產(chǎn)模型

我們需要努力才能理解數(shù)據(jù)集。通常來說，我們會通過實驗來實現(xiàn)理解，尤其是當(dāng)我們關(guān)注的領(lǐng)域具備大量隱含領(lǐng)域知識時。創(chuàng)建一個 Jupyter Notebook，將部分/全部數(shù)據(jù)導(dǎo)入 Pandas Dataframe，進行幾個小時無序研究，訓(xùn)練第一個模型，評估結(jié)果——任務(wù)完成。但幸運的是，現(xiàn)實并不如此。

在機器學(xué)習(xí)的生命周期中，實驗有自己的目的。這些目的并不是模型，而是理解。基于探索性 Jupyter Notebook 的模型是為了理解，而不是為生產(chǎn)開發(fā)的成品。理解之后，還需要進一步開發(fā)和適應(yīng)，才能開始打造用于生產(chǎn)的訓(xùn)練流程。

不過，所有與領(lǐng)域特定的知識無關(guān)的理解都可以自動化。你可以基于你使用的每個數(shù)據(jù)版本生成統(tǒng)計信息，從而可以跳過那些你在 Jupyter Notebook 中做過的一次性的臨時探索工作，然后直達第一個管道式流程。你在流程中實驗進行得越早，你就能越早地在中間結(jié)果上進行協(xié)作，也就能更早地實現(xiàn)可投入生產(chǎn)的模型。

總結(jié)：筆記不能投入生產(chǎn)，因此要在流程中盡早實驗。

9. 訓(xùn)練和服務(wù)之間的方法差異

訓(xùn)練和實際服務(wù)之間往往存在方法差異，為了正確地將所有數(shù)據(jù)預(yù)處理過程都納入到模型服務(wù)環(huán)境中，需要減少這些差異。這當(dāng)然是正確的，你也需要堅持這一原則。但是，這只是對這一問題的部分解讀。

先來簡單看一段古老的 DevOps 歷史：2006 年，亞馬遜的 CTO Werner Vogels 創(chuàng)造了一個說法「You build it， you run it（你構(gòu)建的東西你要運行）」。這是一個描述性的短語，意思是開發(fā)者的責(zé)任不只是寫程序，還需要運行它們。

機器學(xué)習(xí)項目也需要類似的機制——理解上游的數(shù)據(jù)生成以及下游的模型使用都在數(shù)據(jù)科學(xué)家的職責(zé)范圍內(nèi)。你訓(xùn)練用的數(shù)據(jù)是通過什么體系生成的？它會出問題嗎？該體系的服務(wù)級目標（SLO）是什么？這與實際服務(wù)的目標一致嗎？你的模型的服務(wù)方式是怎樣的？運行時環(huán)境是怎樣的？怎樣在服務(wù)時對函數(shù)進行預(yù)處理？這些都是數(shù)據(jù)科學(xué)家需要理解和解答的問題。

總結(jié)：正確地將預(yù)處理嵌入到服務(wù)之中，確保你理解數(shù)據(jù)的上下游。

10. 可比較性

從為項目引入第二個訓(xùn)練腳本開始，可比較性就成了未來工作的重要組成部分。如果第二個模型的結(jié)果無法與第一個模型的結(jié)果進行比較，則整個過程就浪費了，其中至少有一個是多余的，甚至可能兩個都多余。

根據(jù)定義，所有試圖解決同一問題的模型訓(xùn)練都需要可以比較，否則它們就不是在解決同一問題。盡管迭代過程可能導(dǎo)致所要比較的東西發(fā)生變化，但是在技術(shù)上實現(xiàn)模型訓(xùn)練的可比較性需要一開始就作為首要功能內(nèi)置于訓(xùn)練架構(gòu)之中。

總結(jié)：構(gòu)建你自己的管道式流程，以便輕松比較各個流程的訓(xùn)練結(jié)果。

11. 監(jiān)控

粗略地說，機器學(xué)習(xí)的目標應(yīng)該是通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來解決問題。為了解決這個問題，需要分配計算資源。首先是分配給模型的訓(xùn)練，然后是分配給模型的服務(wù)。負責(zé)在訓(xùn)練期間提供資源的不管是人還是部門，都需要負責(zé)將這些資源轉(zhuǎn)移給服務(wù)。模型在使用過程中可能出現(xiàn)很多性能下降問題。數(shù)據(jù)可以偏移，模型可能成為整體性能的瓶頸，偏差也是一個真實存在的問題。

效果：數(shù)據(jù)科學(xué)家和團隊負責(zé)監(jiān)控他們創(chuàng)建的模型。他們并不一定要負責(zé)實施監(jiān)控，尤其是當(dāng)組織結(jié)構(gòu)很大時，但他們肯定需要負責(zé)監(jiān)控數(shù)據(jù)的理解和解釋。最低限度上，需要監(jiān)控的內(nèi)容包括輸入數(shù)據(jù)、推理次數(shù)、資源使用情況（CPU、RAM）和輸出數(shù)據(jù)。

總結(jié)：同樣，「You build it， you run it（你構(gòu)建的東西你要運行）」。監(jiān)控生產(chǎn)過程中的模型是數(shù)據(jù)科學(xué)的部分工作。

12. 模型的可部署性

從技術(shù)層面講，每個模型訓(xùn)練流程都需要得到可部署到生產(chǎn)環(huán)境中的成品。毫無疑問，這些模型結(jié)果可能很糟糕，但它需要做成可以部署到生產(chǎn)環(huán)境的形態(tài)。

這是軟件開發(fā)中的常見模式，也叫做持續(xù)交付（Continuous Delivery）。團隊需要能夠隨時部署他們的軟件，為了滿足這個目標，迭代周期需要足夠快。

機器學(xué)習(xí)也需要采用類似的方法。這樣才能迫使團隊首先考慮現(xiàn)實與期望之間的平衡。所有利益相關(guān)者都應(yīng)當(dāng)清楚，在模型結(jié)果方面，哪些結(jié)果是理論上可能的。所有利益相關(guān)者都應(yīng)當(dāng)在模型的部署方式以及如何與更大的軟件架構(gòu)整合上達成一致。但是，這也可能需要自動化，也需要前文提到的一些要素。

總結(jié)：每個訓(xùn)練流程都需要得到可部署的成品，而不「只是」模型。

原文標題：機器學(xué)習(xí)工業(yè)復(fù)現(xiàn)的 12 個要素

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