MLOps – 如何刷新机器学习模型

下图展示了我们公司用于管理模型生命周期的两个流程管道。

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  • 第一个流程管道“应用程序”与创建承载模型并包含推理逻辑的应用程序组件相关。
  • 第二个“模型”流程管道用于生成二进制格式的模型。

模型和应用程序将一起部署到我们的编排器(一个Kubernetes集群)中。

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我目前的情况是应用程序逻辑未变,但模型会变化。我可能会遇到下面的情况。

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我认为在编排器上管理运行时模型刷新有两种方法(希望有人能建议我一些我没想到的其他可能性):

  1. 在应用程序逻辑中;代码通过线程管理刷新,获取新模型。
    • 优点:不会生成新的容器
    • 缺点:可能引入错误。
  2. 通过流程管道;管道需要通过事件触发(在我的情况下是Git分支上的合并),并通过执行滚动更新来引入容器。新容器在运行时将加载新模型。
    • 优点:现有流程
    • 缺点:模型的每个新版本都需要重新构建容器,即使应用程序逻辑未变。

[问题]在这种情况下,是否有最佳实践(可能通过镜像上的标签系统)可以建议我?

谢谢Kipliko


回答:

最无缝的方式是通过k8s/kubectl进行滚动更新。这将需要一个新的容器,但这被认为是最佳实践,因为每个容器保持原子性和可重现性。通过线程更新模型将难以调试。

你可以尝试的另一个方案是使用Istio进行蓝绿部署,并逐步在旧模型和新模型之间转移流量,尽管这需要更多的 overhead。

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