mlops_platform/documentation
7
0
Fork 0
Code Issues 12 Pull requests Projects Releases Packages Wiki Activity
documentation/pages/introduction.md

6.9 KiB
Raw Blame History

Введение в работу с фреймворком

Фреймворк решает проблему размещения проектов в сфере искусственного интеллекта в виде веб-сервисов.

Основная модель работы предполагает, что существует проект,

Что существует:

  • Исследовательский проект
  • Подзадачи проекта, которые можно выделить в вычислительные конвейеры: "получить данные A, B и C, произвести вычисления, вывести данные X, Y и Z"

Какие задачи может решить фреймворк:

  • "Живая" демонстрация работы проекта на любых совместимых данных
  • Запуск вычислительных экспериментов и их организация
  • Запуск вычислительных задач через веб-сервис
  • Управление пользователями, ограничение доступа

Внедрение проекта во фреймворк можно разделить на три этапа:

  1. Подготовка существующего проекта
  2. Реализация интерфейса взаимодействия с фреймворком
  3. Настройка системных компонентов фреймворка

Подготовка проекта к внедрению во фреймворк

Чтобы существующий проект мог быть подключен к фреймворку, в нём должна быть выделена задача с явно заданными входными и выходными данными.

  • Хороший пример - оптическое распознавание символов. На входе изображение, на выходе текст с этого изображения.
  • Плохой пример - приложение с базой данных, где основные взаимодействия с приложением регулярно обновляют эту базу данных.
    • Хороший пример - вычислительная подзадача, которая выполняется на выборке из базы данных. На входе выборка, на выходе результат вычислений.
  • Плохой пример - набор Jupyter-тетрадей, в которых задачи решаются последовательным вызовом ячеек с кодом.
    • Хороший пример - тот же код, оформленный в виде скрипта .py.

Фреймворк предоставляет два варианта организации вычислительных задач:

  1. Веб-сервис для быстрых синхронных вычислений - MLComponent
  2. Асинхронный запуск вычислительных экспериментов - ExperimentPipeline

Как правило, если вычислительная задача требует доли секунды для выполнения - её уместно организовывать как ML-компонент, иначе - пайплайн.

Структура базового модуля

Базовый модуль - состоит из нескольких частей, которые вместе складываются в приложение, которое решает прикладную задачу.

  • Git-репозиторий
    • Программный код, решающий прикладную задачу
      • Включая интерфейс взаимодействия с фреймворком
    • Компоненты модуля
      • MLComponent
      • ExperimentPipeline
      • APIComponent
      • DataBox
  • Системные компоненты, подключающие модуль к фреймворку
  • Образы Docker

Общий принцип работы следующий:

  1. Существует программа, решающая прикладные задачи. Для простоты - проект на Python. Разработчик хочет развернуть эту программу на фреймворке, чтобы через веб-запросы можно было с ней взаимодействовать. Разработчик определяет, какие из элементов программы подходят для такого взаимодействия, и какой из вариантов организации лучше подходит для каждого элемента - ML-компонент или пайплайн. Например, программа распознавания объектов может содержать ML-компонент для работы с отдельными изображениями и пайплайн для работы с видео.
  2. Разработчик реализует интерфейс взаимодействия с фреймворком, соответствующий выбранному компоненту.
    • Для ML-компонента это функция inference.
    • Для пайплайна это организация входных и выходных данных через файлы и переменные окружения.
    • В обоих случаях готовится образ Docker с основной программой и интерфейсом взаимодействия с фреймворком.
    • Работу интерфейса можно протестировать без подключения модуля к фреймворку, запуская модуль из образа Docker.
  3. Разработчик готовит манифесты компонентов модуля и размещает их в репозитории.
  4. Приложение подключается к фреймворку с помощью системных компонентов.
  5. Разработчик загружает необходимые для работы данные в DataBox приложения, если нужно.
  6. Приложение готово к использованию.

При создании приложения через личный кабинет с использованием шаблонов, приложение сразу подключается к фреймворку с базовым набором компонентов. После этого шаблонные компоненты и код необходимо заменить настоящими, соответствующими решению прикладной задачи.