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Mantenere i modelli di computer vision dopo la distribuzione

Introduzione

Se sei qui, possiamo presumere che tu abbia completato molte fasi del tuo progetto di computer vision: dalla raccolta dei requisiti, all'annotazione dei dati, all'addestramento del modello fino alla sua distribuzione. La tua applicazione √® ora in produzione, ma il tuo progetto non finisce qui. La parte pi√Ļ importante di un progetto di computer vision √® assicurarsi che il modello continui a soddisfare gli obiettivi del progetto nel tempo: √® qui che entrano in gioco il monitoraggio, la manutenzione e la documentazione del modello di computer vision.

In questa guida analizzeremo pi√Ļ da vicino come puoi mantenere i tuoi modelli di computer vision dopo l'implementazione. Analizzeremo in che modo il monitoraggio del modello pu√≤ aiutarti a individuare tempestivamente i problemi, come mantenere il modello accurato e aggiornato e perch√© la documentazione √® importante per la risoluzione dei problemi.

Il monitoraggio del modello è fondamentale

Tenere sotto controllo i modelli di visione computerizzata che utilizzi è essenziale. Senza un monitoraggio adeguato, i modelli possono perdere precisione. Un problema comune è lo spostamento della distribuzione dei dati o la deriva dei dati, quando i dati che il modello incontra cambiano rispetto a quelli su cui è stato addestrato. Quando il modello deve fare previsioni su dati che non riconosce, può dare luogo a interpretazioni errate e a prestazioni scadenti. Anche gli outlier, ovvero i punti di dati insoliti, possono compromettere l'accuratezza del modello.

Il monitoraggio regolare del modello aiuta gli sviluppatori a monitorarne le prestazioni, a individuare le anomalie e a risolvere rapidamente problemi come la deriva dei dati. Inoltre, aiuta a gestire le risorse indicando quando sono necessari gli aggiornamenti, evitando costose revisioni e mantenendo il modello attuale.

Migliori pratiche per il monitoraggio dei modelli

Ecco alcune best practice da tenere a mente durante il monitoraggio del modello di computer vision in produzione:

  • Controlla regolarmente le prestazioni: Monitora costantemente le prestazioni del modello per rilevare i cambiamenti nel tempo.
  • Verifica la qualit√† dei dati: Controlla che non ci siano valori mancanti o anomalie nei dati.
  • Usa diverse fonti di dati: Monitora i dati provenienti da diverse fonti per avere una visione completa delle prestazioni del modello.
  • Combina le tecniche di monitoraggio: Usa un mix di algoritmi di rilevamento delle derive e approcci basati su regole per identificare un'ampia gamma di problemi.
  • Monitorare gli input e gli output: Tieni d'occhio sia i dati che il modello elabora sia i risultati che produce per assicurarti che tutto funzioni correttamente.
  • Imposta gli avvisi: Implementa degli avvisi in caso di comportamenti insoliti, come ad esempio cali di prestazioni, per poter intraprendere rapidamente azioni correttive.

Strumenti per il monitoraggio dei modelli di intelligenza artificiale

Puoi utilizzare strumenti di monitoraggio automatico per facilitare il controllo dei modelli dopo la distribuzione. Molti strumenti offrono approfondimenti in tempo reale e funzionalità di avviso. Ecco alcuni esempi di strumenti open-source per il monitoraggio dei modelli che possono funzionare insieme:

  • Prometeo: Prometheus √® uno strumento di monitoraggio open-source che raccoglie e memorizza le metriche per un monitoraggio dettagliato delle prestazioni. Si integra facilmente con Kubernetes e Docker, raccogliendo dati a intervalli prestabiliti e memorizzandoli in un database di serie temporali. Prometheus pu√≤ anche eseguire lo scraping di endpoint HTTP per raccogliere metriche in tempo reale. I dati raccolti possono essere interrogati utilizzando il linguaggio PromQL.
  • Grafana: Grafana √® uno strumento open-source di visualizzazione e monitoraggio dei dati che ti permette di interrogare, visualizzare, avvisare e comprendere le tue metriche, indipendentemente da dove sono archiviate. Funziona bene con Prometheus e offre funzioni avanzate di visualizzazione dei dati. Puoi creare dashboard personalizzate per mostrare metriche importanti per i tuoi modelli di computer vision, come la latenza di inferenza, il tasso di errore e l'utilizzo delle risorse. Grafana trasforma i dati raccolti in dashboard di facile lettura con grafici a linee, mappe di calore e istogrammi. Supporta anche gli avvisi, che possono essere inviati attraverso canali come Slack per notificare rapidamente ai team eventuali problemi.
  • Evidentemente AI: Evidently AI √® uno strumento open-source progettato per il monitoraggio e il debug dei modelli di apprendimento automatico in produzione. Genera report interattivi da pandas DataFrames, aiutando ad analizzare i modelli di apprendimento automatico. Evidently AI √® in grado di rilevare la deriva dei dati, il degrado delle prestazioni del modello e altri problemi che possono verificarsi con i modelli distribuiti.

I tre strumenti presentati sopra, Evidently AI, Prometheus e Grafana, possono lavorare insieme senza problemi come soluzione di monitoraggio ML completamente open-source e pronta per la produzione. Evidently AI viene utilizzato per raccogliere e calcolare le metriche, Prometheus le archivia e Grafana le visualizza e imposta gli avvisi. Sebbene esistano molti altri strumenti disponibili, questa configurazione rappresenta un'interessante opzione open-source che offre solide funzionalità per il monitoraggio e la manutenzione dei modelli.

Panoramica degli strumenti open source per il monitoraggio dei modelli

Sistemi di rilevamento delle anomalie e di allarme

Un'anomalia è un punto o un modello di dati che si discosta molto da ciò che ci si aspetta. Per quanto riguarda i modelli di computer vision, le anomalie possono essere immagini molto diverse da quelle su cui il modello è stato addestrato. Queste immagini inaspettate possono essere segnali di problemi come cambiamenti nella distribuzione dei dati, anomalie o comportamenti che potrebbero ridurre le prestazioni del modello. La creazione di sistemi di allerta per rilevare queste anomalie è una parte importante del monitoraggio del modello.

Impostando livelli di prestazioni standard e limiti per le metriche chiave, puoi individuare tempestivamente i problemi. Quando le prestazioni superano questi limiti, vengono attivati degli avvisi, che invitano a risolvere rapidamente i problemi. Aggiornare e riqualificare regolarmente i modelli con nuovi dati li rende sempre pi√Ļ pertinenti e precisi.

Cose da tenere a mente quando si configurano le soglie e gli avvisi

Quando imposti i tuoi sistemi di allarme, tieni a mente queste best practice:

  • Avvisi standardizzati: Usa strumenti e formati coerenti per tutti gli avvisi, come le e-mail o le app di messaggistica come Slack. La standardizzazione rende pi√Ļ facile la comprensione e la risposta agli avvisi.
  • Includere il comportamento previsto: I messaggi di avviso devono indicare chiaramente cosa √® andato storto, cosa ci si aspettava e il periodo di tempo valutato. Questo ti aiuta a valutare l'urgenza e il contesto dell'avviso.
  • Avvisi configurabili: Rendi gli avvisi facilmente configurabili per adattarsi alle condizioni che cambiano. Permetti di modificare le soglie, snooze, disabilitare o riconoscere gli avvisi.

Rilevamento della deriva dei dati

Il rilevamento della deriva dei dati è un concetto che aiuta a identificare quando le proprietà statistiche dei dati di input cambiano nel tempo, il che può degradare le prestazioni del modello. Prima di decidere di riqualificare o regolare i modelli, questa tecnica aiuta a individuare un problema. La deriva dei dati riguarda i cambiamenti nel panorama generale dei dati nel corso del tempo, mentre il rilevamento delle anomalie si concentra sull'identificazione di punti di dati rari o inaspettati che potrebbero richiedere un'attenzione immediata.

Panoramica sul rilevamento della deriva dei dati

Ecco diversi metodi per rilevare la deriva dei dati:

Monitoraggio continuo: Monitora regolarmente i dati di input e i risultati del modello per individuare eventuali segni di deriva. Tieni traccia delle metriche chiave e confrontale con i dati storici per identificare cambiamenti significativi.

Tecniche statistiche: Utilizza metodi come il test di Kolmogorov-Smirnov o l'indice di stabilità della popolazione (PSI) per rilevare i cambiamenti nelle distribuzioni dei dati. Questi test confrontano la distribuzione dei nuovi dati con quella dei dati di formazione per identificare le differenze significative.

Deriva delle caratteristiche: Monitora le singole caratteristiche per verificarne la deriva. A volte la distribuzione complessiva dei dati può rimanere stabile, ma le singole caratteristiche possono andare alla deriva. Identificare quali caratteristiche stanno andando alla deriva aiuta a perfezionare il processo di riqualificazione.

Manutenzione del modello

La manutenzione dei modelli è fondamentale per mantenere i modelli di computer vision accurati e rilevanti nel tempo. La manutenzione dei modelli comporta l'aggiornamento e la riqualificazione periodica dei modelli, la gestione della deriva dei dati e la garanzia che il modello rimanga pertinente al variare dei dati e degli ambienti. Forse ti starai chiedendo in che modo la manutenzione dei modelli differisce dal loro monitoraggio. Il monitoraggio consiste nell'osservare le prestazioni del modello in tempo reale per individuare tempestivamente i problemi. La manutenzione, invece, consiste nel risolvere questi problemi.

Aggiornamenti e riqualificazioni regolari

Una volta che il modello è stato implementato, durante il monitoraggio potresti notare dei cambiamenti nei modelli di dati o nelle prestazioni, che indicano una deriva del modello. Gli aggiornamenti regolari e la riqualificazione diventano parti essenziali della manutenzione del modello per garantire che il modello sia in grado di gestire nuovi modelli e scenari. Ci sono alcune tecniche che puoi utilizzare in base all'evoluzione dei tuoi dati.

Panoramica sulla deriva dei modelli di visione artificiale

Ad esempio, se i dati cambiano gradualmente nel tempo, l'apprendimento incrementale è un buon approccio. L'apprendimento incrementale prevede l'aggiornamento del modello con i nuovi dati senza riqualificarlo completamente da zero, risparmiando risorse computazionali e tempo. Tuttavia, se i dati sono cambiati drasticamente, una riqualificazione completa periodica potrebbe essere un'opzione migliore per garantire che il modello non si adatti eccessivamente ai nuovi dati e perda la traccia dei vecchi modelli.

Indipendentemente dal metodo, la convalida e i test sono d'obbligo dopo gli aggiornamenti. √ą importante convalidare il modello su un set di dati di prova separato per verificare eventuali miglioramenti o peggioramenti delle prestazioni.

Decidere quando riaddestrare il modello

La frequenza di riqualificazione del modello di computer vision dipende dalle variazioni dei dati e dalle prestazioni del modello. Riqualifica il tuo modello ogni volta che osservi un calo significativo delle prestazioni o rilevi una deriva dei dati. Valutazioni regolari possono aiutare a determinare il giusto programma di riqualificazione testando il modello con nuovi dati. Il monitoraggio delle metriche delle prestazioni e dei modelli di dati ti permette di decidere se il tuo modello ha bisogno di aggiornamenti pi√Ļ frequenti per mantenere la precisione.

Quando riqualificarsi Panoramica

Documentazione

Documentare un progetto di computer vision ne facilita la comprensione, la riproduzione e la collaborazione. Una buona documentazione riguarda l'architettura del modello, gli iperparametri, i set di dati, le metriche di valutazione e altro ancora. Fornisce trasparenza, aiutando i membri del team e gli stakeholder a capire cosa è stato fatto e perché. La documentazione aiuta anche nella risoluzione dei problemi, nella manutenzione e nei miglioramenti futuri, fornendo un chiaro riferimento alle decisioni e ai metodi adottati in passato.

Elementi chiave da documentare

Questi sono alcuni degli elementi chiave che dovrebbero essere inclusi nella documentazione del progetto:

  • Panoramica del progetto: Fornisci un riepilogo di alto livello del progetto, compresa la dichiarazione del problema, l'approccio alla soluzione, i risultati attesi e l'ambito del progetto. Spiega il ruolo della computer vision nell'affrontare il problema e delinea le fasi e i risultati attesi.
  • Architettura del modello: Descrivi in dettaglio la struttura e il design del modello, compresi i componenti, i livelli e le connessioni. Spiega gli iperparametri scelti e le motivazioni alla base di queste scelte.
  • Preparazione dei dati: Descrivi le fonti dei dati, i tipi, i formati, le dimensioni e le fasi di pre-elaborazione. Discutere la qualit√† dei dati, l'affidabilit√† e le trasformazioni applicate prima dell'addestramento del modello.
  • Processo di formazione: Documenta la procedura di formazione, compresi i set di dati utilizzati, i parametri di formazione e le funzioni di perdita. Spiega come √® stato addestrato il modello e le eventuali difficolt√† incontrate durante l'addestramento.
  • Metriche di valutazione: Specifica le metriche utilizzate per valutare le prestazioni del modello, come accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1. Includi i risultati delle prestazioni e un'analisi di queste metriche.
  • Fasi di distribuzione: Illustra le fasi di implementazione del modello, compresi gli strumenti e le piattaforme utilizzate, le configurazioni di implementazione ed eventuali sfide o considerazioni specifiche.
  • Procedura di monitoraggio e manutenzione: Fornisci un piano dettagliato per il monitoraggio delle prestazioni del modello dopo la sua implementazione. Include metodi per individuare e risolvere la deriva dei dati e del modello e descrive il processo di aggiornamento e riqualificazione periodica.

Strumenti per la documentazione

Esistono molte opzioni quando si tratta di documentare i progetti di IA e gli strumenti open-source sono particolarmente popolari. Due di questi sono Jupyter Notebooks e MkDocs. I Jupyter Notebooks consentono di creare documenti interattivi con codice, visualizzazioni e testo incorporati, il che li rende ideali per condividere esperimenti e analisi. MkDocs è un generatore di siti statici facile da configurare e da distribuire, perfetto per creare e ospitare online la documentazione di un progetto.

Connettiti con la comunità

Entrare a far parte di una comunit√† di appassionati di computer vision pu√≤ aiutarti a risolvere i problemi e a imparare pi√Ļ rapidamente. Ecco alcuni modi per entrare in contatto, ricevere supporto e condividere idee.

Risorse comunitarie

Documentazione ufficiale

L'utilizzo di queste risorse ti aiuterà a risolvere le sfide e a rimanere aggiornato con le ultime tendenze e pratiche nella comunità della visione artificiale.

Punti chiave

Abbiamo trattato i consigli fondamentali per monitorare, mantenere e documentare i tuoi modelli di computer vision. Gli aggiornamenti e la riqualificazione regolari aiutano il modello ad adattarsi ai nuovi modelli di dati. Individuare e correggere la deriva dei dati aiuta il modello a rimanere preciso. Il monitoraggio continuo individua tempestivamente i problemi e una buona documentazione facilita la collaborazione e gli aggiornamenti futuri. Seguire questi passaggi aiuterà il tuo progetto di computer vision a rimanere efficace e di successo nel tempo.



Creato 2024-07-10, Aggiornato 2024-07-10
Autori: glenn-jocher (1), abirami-vina (1)

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