Was ist ein ML Model Registry?

Übersicht

Aufgrund der zunehmenden Komplexität und der schieren Menge an ML-Modellen in der Data Science ist ein Model Registry unerlässlich, um eine für effiziente Zusammenarbeit zu sorgen, Reproduzierbarkeit zu gewährleisten und eine Model-Governance zu etablieren.

Der Hauptzweck eines Model Registrys ist es, eine gesicherte und klar strukturierte Umgebung für das Speichern und Nachverfolgen von Machine-Learning-Modellen zu bieten. Damit wird der Prozess des Zugriffs auf Modelle und deren Einsatz für Data Scientists, Engineers und andere Beteiligte vereinfacht, was dazu beiträgt, die Konsistenz und Zuverlässigkeit im gesamten Unternehmen zu verbessern.

Warum braucht man ein Model Registry?

Zu den wichtigsten Funktionalitäten eines Model Registrys gehören die Integration in CI/CD-Pipelines, Versionskontrolle, die Verwaltung von Modell-Metadaten, Model-Lineage-Tracking und die Unterstützung verschiedener Modell-Formate und -Frameworks. Die Verwendung eines Model Registrys bietet mehrere Vorteile, darunter:

• Verbesserte Zusammenarbeit – Es erleichtert die Zusammenarbeit und den Wissenstransfer in Data-Science-Teams, indem es ein zentrales Repository für die Suche nach und den Zugriff auf vorhandene Modelle bereitstellt. Dadurch werden auch Redundanzen vermieden und die Weiterverwendung angeregt.
• Verbesserte Reproduzierbarkeit –  Ein Model Registry verbessert Reproduzierbarkeit und Transparenz, da es die Nachverfolgung von Änderungen, die Replikation von Ergebnissen und das Verständnis der Entwicklung der ML-Modelle durch Versionshistorie und Metadaten-Protokollierung vereinfacht.
• Verbesserte Governance und Kontrolle – Ein Model Registry verbessert auch die Governance und Kontrolle über den Machine-Learning-Lebenszyklus. Es unterstützt Unternehmen bei der Durchsetzung von Best Practices, Regeln und Security-Richtlinien, indem es Zugriffskontrollen, Berechtigungen und Audit-Funktionen definiert

Daher gilt eine Model Registry als unverzichtbares Tool für die effiziente Verwaltung und Organisation von Machine-Learning-Modellen. Durch die Nutzung einer Model Registry können Zusammenarbeit, Reproduzierbarkeit und Governance in Data-Science-Projekten erheblich verbessert werden.

Verwenden eines Model Registry

Der erste Schritt bei der Verwendung einer Model Registry besteht darin, das Modell zu erfassen. Dazu gehört die Dokumentation des Modells mit detaillierten Informationen wie Name, Beschreibung und relevanten Metadaten, um sicherzustellen, dass alle erforderlichen Informationen später  als Referenz zur Verfügung stehen.

Sobald ein Modell registriert ist, kann es in der Model Registry verwaltet werden. Das umfasst auch die Versionierung, anhand derer Sie verschiedene Versionen desselben Modells zurückverfolgen und kontrollieren können. Ein Änderungsverlauf ist deshalb wichtig, damit ML-Experimente jederzeit reproduziert werden können.

Die Integration in eine MLOps-Plattform ist ein weiterer wesentlicher Aspekt einer Model Registry. MLOps-Plattformen vereinfachen die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion. Durch die Integration ineine MLOps-Plattform erleichtert eine Model Registry eine reibungslose Zusammenarbeit und Bereitstellung und stellt sicher, dass ML-Modelle sofort einsatzbereit sind und bei Bedarf aktualisiert oder auch zurückgesetzt werden können.

Bei richtiger Nutzung kann eine Model Registry Teams in die Lage versetzen, ML-Modelle unkompliziert zu teilen, zu tracken und zu deployen, was zu schnellerer Innovation und einer kürzeren Time-to-Market führt.

Herausforderungen einer ML-Modellverwaltung ohne eine Model Registry

Machine Learning-Modelle ohne Model Registry zu verwalten, bringt etliche Herausforderungen mit sich, die sich negativ auf den Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess auswirken können.  Zu den größten Schwierigkeiten dabei gehören:

Probleme bei der Version Control: Ohne eine Model Registry kann die Verwaltung verschiedener Modellversionen mühsam werden. Es ist schwierig, Iterationen, Aktualisierungen und Rollbacks zu managen, was für die Aufrechterhaltung der Integrität von Modellen in der Produktion von entscheidender Bedeutung ist.

Mangelnde Reproduzierbarkeit: Die Reproduktion von Resultaten und Modellen kann ohne eine zentralisierte Registry problematisch werden. Das liegt daran, dass die spezifischen Konfigurationen, Versionen und Parameter, die für das Training der Modelle verwendet werden, möglicherweise nicht systematisch erfasst werden oder nicht ohne Weiteres zugänglich sind.

Ineffiziente Kollaboration: Ohne ein zentralisiertes Register wird die Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern beeinträchtigt, weil der Austausch verschiedener Modellen und Versionen komplex wird. Die Folge können Inkonsistenzen bei der Modellentwicklung und -bereitstellung zwischen verschiedenen Beteiligten oder ganzer Teams sein.

Herausforderungen beim Deployment: Die Bereitstellung der korrekten Modellversion für die Produktion oder die Auswahl des passenden Modells für einen bestimmten Anwendungsfall kann fehleranfällig und zeitaufwendig sein, wenn es kein eindeutiges Register gibt, in dem die Metriken und Eigenschaften jedes Modells aufgeführt sind.

Probleme mit der Skalierung: Nimmt die Anzahl der Modelle zu, führt die Verwaltung ohne ein Model Registry schnell zu Skalierbarkeitsproblemen. Ein wachsendes Modellportfolio lässt sich immer schwieriger effektiv überwachen, aktualisieren und verwalten.

Compliance- und Audit: Die Sicherstellung von Compliance-Anforderungen und die Durchführung von Audits kann ohne eine Model Registry eine Herausforderung darstellen. Mit einer Model Registry können Sie die Nutzung, Änderungen und Leistung von Modellen klar dokumentieren, was für Compliance- und Audit-Zwecke unerlässlich ist.

Schwierigkeiten beim Monitoren der Modell-Performance: Ohne ein Model Registry kann die  Überwachung der Leistung von Modellen in der Produktion schwierig sein. Ein Model Registry erleichtert in der Regel die Nachverfolgung der Performance im Laufe der Zeit und kann Warnmeldungen auslösen, wenn sich die Leistung eines Modells verschlechtert.

Ganz allgemein kann man sagen, dass ohne Model Registry die Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen leidet und es zu Ineffizienz und einem erhöhten Fehlerrisiko kommt, was wiederum die Effektivität von Machine-Learning-Initiativen in Unternehmen verringert.

Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit sicherstellen

Ein Model Registry trägt wesentlich zu Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit bei. Beim maschinellen Lernen ist die Reproduzierbarkeit ein entscheidender Faktor für die Wahrung von Konsistenz und Zuverlässigkeit. Ein Model Registry ermöglicht die Nachverfolgung sämtlicher Modellversionen, die für das Training und Testen verwendet werden, und vereinfacht so die Reproduktion und Validierung von Ergebnissen. Zusätzlich ermöglicht ein Model Registry eine Skalierbarkeit, indem es eine „Single Source of Truth“ für alle Modelle bereitstellt, sodass Teams leicht auf Modelle zugreifen und diese in verschiedenen Umgebungen einsetzen können.

Warum Modell Versionskontrolle und -verfolgung wichtig sind

Ohne ein zentralisiertes System ist es extrem schwierig, die verschiedenen Modellversionen zu verfolgen, was zu Unklarheiten und Fehlern führen kann. Die Versionskontrolle ist entscheidend, um sicherzustellen, dass das richtige Modell in der Produktion eingesetzt wird und dass alle vorgenommenen Änderungen verfolgt und bei Bedarf auch zurückgenommen werden können.

Model Registrys und MLOps

Ein Model Registry und MLOps bilden das Rückgrat der modernen ML-Modellentwicklung und -bereitstellung. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung und Organisation von ML-Modellen, fördern die Reproduzierbarkeit und erleichtern die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Engineers und anderen Stakeholdern.

MLOps-Reifegrad

Es gibt drei Reifegrade, die Unternehmen in der Regel durchlaufen, wenn sie auf eine integrierte MLOps hinarbeiten.

MLOps Level 0: Die Model Registry dient als zentraler Speicherort, an dem trainierte Modelle gespeichert, versioniert und gemeinsam genutzt werden. Sie vereinheitlicht die Organisation von Modellen und den damit verbundenen Metadaten wie Leistungskennzahlen, Trainingsdaten und Deployment-Informationen.

MLOps Level 1: Die Model Registry ermöglicht es Unternehmen, den gesamten Lebenszyklus eines Modells zu verfolgen, von der Entwicklung bis zur Bereitstellung und darüber hinaus. Sie ermöglicht es Teams, verschiedene Versionen ihrer Modelle zu verwalten, Änderungen zu verfolgen und bei Bedarf auf frühere Versionen zurückzugreifen. Die Model Registry fungiert als Single Source of Truth für alle Modelle, gewährleistet Reproduzierbarkeit und erleichtert die Zusammenarbeit.

MLOps Level 2: MLOps umfasst alle Methoden und Tools, die für die effiziente Bereitstellung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in einer Produktionsumgebung eingesetzt werden. Sie deckt den gesamten Lebenszyklus eines Modells ab, inklusive Training, Testing, Bereitstellung, Monitoring und regelmäßigem Retraining. MLOps stellt sicher, dass ML-Modelle in großem Umfang implementiert und mit angemessener Governance und Kontrolle aufrechterhalten werden.

Die Vorteile für Data Scientists und ML Engineers

Data Scientists, die hauptverantwortlich für die Entwicklung und Umsetzung von Machine-Learning-Modellen sind, können ihren Workflow und ihre Produktivität mit einer verlässlichen Model Registry erheblich verbessern. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die Data Scientists aus einem Model Registry ziehen können:

Verbesserte Zusammenarbeit & Wissenstransfer

Durch die Schaffung eines Umfelds, in dem der Wissensaustausch im Vordergrund steht, können Data Scientists und ML-Engineers unterschiedliche Kenntnisse und Perspektiven einbringen, was schlussendlich zu mehr Innovation führt.

Tools und Plattformen, die eine reibungslose Kommunikation und den Austausch von Daten ermöglichen, können daher dazu beitragen, die Arbeit der verschiedenen Teammitglieder zu synchronisieren, Redundanzen zu verringern und Lösungsprozesse zu beschleunigen. Dadurch wird nicht nur die Projektlaufzeit verkürzt, sondern auch die Gesamtqualität der entwickelten Modelle verbessert.

Verbesserte Model-Governance & -Compliance

Je mehr ML-Modelle verwendet werden, desto wichtiger ist es, sicherzustellen, dass sie mit internen Richtlinien und gesetzlichen Standards übereinstimmen.
Effektive Modell-Governance-Framworks helfen bei der Nachverfolgung von Modellversionen, der Verwaltung von Berechtigungen und bei Audits der Nutzung. Dies trägt nicht nur zur Einhaltung von Compliance-Anforderungen bei, sondern auch zur Wahrung der Integrität und der Zuverlässigkeit von Modellen. Für Data Scientists und ML-Engineers bedeutet eine solide Governance, dass sie weniger Zeit für bürokratische Prozesse aufwenden müssen und mehr Zeit für Innovation und Modelloptimierung haben.

Effizientere Bereitstellung und Inferenz von Modellen

Durch die Optimierung des Deployment-Prozesses für ML-Modelle wird sichergestellt, dass Modelle schnell und reibungslos von der Entwicklungsphase in die Produktion überführt werden. Durch eine Vereinfachung dieser Bereitstellung können sich ML-Engineers und Data-Scientists  daher stärker auf die Verfeinerung ihrer Modellen und weniger auf die technischen Details der Bereitstellung konzentrieren. Außerdem steht eine effiziente Bereitstellung in direktem Zusammenhang mit einer verbesserten Modellleistung und schnelleren Inferenzzeiten, die für Anwendungen, die eine Echtzeit-Datenverarbeitung erfordern, von entscheidender Bedeutung sind.

Durch die Konzentration auf ihre Kernbereiche können Data Scientists und ML-Engineers nicht nur ihre Produktivität steigern, sondern auch sicherstellen, dass ihre Modelle robust und konform sind und sich schnell in Produktionsumgebungen integrieren lassen.

JFrog als Model Registry

Mit JFrog bekommen Unternehmen nicht nur eine Model Registry, sondern können auch den Flow aller Abhängigkeiten verwalten, nachverfolgen und absichern, die Modellen benötigen, um innerhalb von Anwendungen sicher und vorhersehbar zu funktionieren.
JFrog ermöglicht die Erstellung sicherer KI-gestützter Softwareprojekte, indem ML-Modelle wie jede andere Software-Binärdatei versioniert und verpackt werden. Außerdem bietet es Rückverfolgbarkeit und Herkunftsnachweis zu Compliance-Zwecken.

Das ML-Modellmanagement von JFrog vereinfacht die Integration von maschinellen Lernvorgängen für DevOps- und Sicherheitsteams durch die Nutzung der vorhandenen JFrog-Plattform. Dadurch können ML-Engineers und Data-Scientists ihre Arbeitsabläufe reibungslos integrieren und die bewährten Verfahren einer sicheren Software-Lieferkette für die Entwicklung von ML-Modellen übernehmen. Darüber hinaus führt JFrog Xray ML-Sicherheitsfunktionen ein, mit denen Unternehmen die Verwendung bösartiger oder nicht konformer lizenzierter Modelle erkennen und verhindern können.

JFrog-Integrationen mit vorhandenen ML-Tools

JFrog lässt sich außerdem problemlos in Ihre bestehenden ML-Workflows integrieren und vereinfacht so die Verwaltung und Bereitstellung Ihrer Machine-Learning-Modelle. Mit JFrog ML  können Sie Modelle einfach aus Ihrer bevorzugten Entwicklungsumgebung importieren und in Ihre bestehenden ML-Pipelines integrieren. Unsere umfangreichen APIs und SDKs ermöglichen eine reibungslose Integration in gängige ML-Frameworks und gewährleisten Kompatibilität und Effizienz.