Hướng dẫn theo dõi thí nghiệm với MLflow và W&B

B1: Cấu hình MLflow/W&B

Việc cấu hình ban đầu cho MLflow và Weights & Biases (W&B) đóng một vai trò quan trọng để đảm bảo việc theo dõi thí nghiệm machine learning diễn ra suôn sẻ và hiệu quả. MLflow là một nền tảng mã nguồn mở cho phép bạn quản lý toàn bộ vòng đời của mô hình học máy từ việc theo dõi quá trình thực hiện của các mô hình đến việc triển khai. Song song đó, Weights & Biases cung cấp một giao diện người dùng mạnh mẽ giúp giám sát và phân tích các thí nghiệm dễ dàng hơn.

Để bắt đầu, bạn cần có một môi trường phát triển được chuẩn bị sẵn sàng. Hãy chắc chắn rằng bạn đã cài đặt Python và các thư viện liên quan. Với MLflow, bạn có thể dễ dàng tích hợp với các thư viện phổ biến như TensorFlow, Keras, PyTorch, hoặc Scikit-learn. Cấu hình MLflow khá đơn giản, trước tiên bạn cần cài đặt bằng lệnh sau:

pip install mlflow

Sau khi cài đặt, bạn có thể khởi động MLflow trên máy local của mình bằng cách chạy lệnh:

mlflow ui

Lệnh này sẽ kích thước giao diện người dùng của MLflow, giúp bạn có thể theo dõi các thí nghiệm thông qua một trình duyệt web. MLflow hỗ trợ việc theo dõi các tham số (parameters), đo lường (metrics), mô hình (models) và các sản phẩm phụ (artifacts) trong quá trình chạy thực nghiệm.

Đối với W&B, bạn cần đăng ký một tài khoản tại trang wandb.ai. Sau khi đăng ký, bạn sẽ nhận được một API key. Bạn có thể cài đặt W&B thông qua pip:

pip install wandb

Tiếp theo, để khởi tạo dự án trên W&B, bạn cần chạy lệnh sau trong script Python của mình:

import wandb
wandb.init(project='your_project_name')

Điều này sẽ tạo ra một dự án mới trong tài khoản W&B của bạn. Từ đây, bạn có thể giám sát quá trình huấn luyện mô hình và lưu lại các kết quả theo thời gian thực. Một trong những lợi điểm lớn của W&B là khả năng trực quan hóa kết quả một cách sinh động và dễ sử dụng.

Khi đã cấu hình xong MLflow và W&B, bạn cần xác định quy trình để chạy thử nghiệm một cách có hệ thống. Một số bước quan trọng bao gồm:

• Thiết lập các biến số và tham số cần theo dõi.
• Định nghĩa các mô hình và tập dữ liệu để huấn luyện.
• Thiết kế các thí nghiệm để đánh giá điểm mạnh và hạn chế của mô hình.

Khi các bước trên đã hoàn tất, bạn sẽ chuyển sang bước tiếp theo là log tham số và metric cụ thể trong từng thí nghiệm. Những thông tin này rất cần thiết để bạn có thể kiểm tra lại hiệu năng của mô hình mà mình đã phát triển. Việc log tham số và metric cũng giúp theo dõi tiến độ, so sánh các lần chạy (runs), và lựa chọn mô hình tối ưu nhất cho hệ thống của bạn.

Bạn có thể tùy chỉnh các thông số theo yêu cầu riêng của mình sao cho phù hợp với từng thí nghiệm cụ thể. Việc cấu hình đúng cách không chỉ giúp tối ưu hiệu năng mà còn giảm thiểu rủi ro khi triển khai mô hình lên môi trường sản xuất.

Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu cách log tham số và metric một cách có hệ thống trong MLflow và W&B để đảm bảo giám sát hiệu quả các thí nghiệm của bạn.

import mlflow
mlflow.start_run()
mlflow.log_param("learning_rate", 0.01)
mlflow.log_param("batch_size", 64)
mlflow.log_metric("accuracy", 0.95)
mlflow.end_run()

import wandb
wandb.init(project="my_project")
wandb.config.learning_rate = 0.01
wandb.config.batch_size = 64
for epoch in range(epochs):
    # Train the model
    accuracy = evaluate_accuracy()
    wandb.log({"accuracy": accuracy})

So sánh các runs

Quá trình so sánh hiệu suất giữa các runs thí nghiệm là một bước quan trọng trong việc tối ưu hóa mô hình học máy. Với sự hỗ trợ từ MLflow và Weights & Biases (W&B), các nhà khoa học dữ liệu có thể phân tích và trực quan hóa kết quả từ nhiều thí nghiệm để đưa ra quyết định tốt hơn trong việc phát triển mô hình. Trong phần này, chúng ta sẽ đi sâu vào quy trình so sánh các runs và các kỹ thuật để thực hiện việc này một cách hiệu quả nhất.

Trước hết, cần hiểu rằng mỗi lần chạy thử/nghiệm (run) là một đơn vị thí nghiệm riêng biệt trong quá trình phát triển mô hình. Mỗi run chứa thông tin chi tiết bao gồm các tham số đầu vào, quá trình huấn luyện, các chỉ số đánh giá và các artefact phát sinh. So sánh các runs đồng nghĩa với việc bạn đang tìm kiếm mô hình có khả năng hoạt động tối ưu nhất dựa trên các tiêu chí đã đặt ra như độ chính xác, độ hao tổn, hoặc thời gian huấn luyện.

MLflow cung cấp một giao diện người dùng trực quan để so sánh nhiều run thí nghiệm. Bạn có thể tìm thấy các tính năng này trong phần giao diện “Metrics”. Tại đây, người dùng có thể chọn nhiều run cùng một lúc và so sánh các chỉ số như độ chính xác (accuracy), mất mát (loss), hay bất kỳ metric nào mà bạn đã logging trước đó. MLflow hỗ trợ các biểu đồ trực quan, giúp bạn dễ dàng nhận ra đâu là mô hình hoạt động tốt nhất.

Weights & Biases (W&B), không những cung cấp khả năng logging tham số và metric tương tự như MLflow, mà còn đi kèm với tính năng bảng điều khiển (dashboard) mạnh mẽ. Với W&B, bạn có thể tạo ra các biểu đồ matrix thể hiện mối tương quan giữa các tham số và metric, hoặc thậm chí dễ dàng áp dụng bộ lọc để khoanh vùng các run tốt nhất hoặc tồi tệ nhất.

Khi so sánh các runs, điều quan trọng là bạn cần có một hệ thống phân tích dữ liệu tốt. MLflow và W&B đều hỗ trợ việc xuất dữ liệu thô để bạn có thể xử lý sâu hơn với các công cụ phân tích dữ liệu bên ngoài như pandas hoặc numpy. Quá trình xử lý này không chỉ giúp bạn hiểu rõ hơn về từng run mà còn giúp phát hiện ra những mô hình có khả năng chưa được khai thác hết tiềm năng.

Trực quan hóa cũng là một phần không thể thiếu trong quá trình so sánh các runs. W&B cho phép tạo ra các biểu đồ tùy chỉnh theo ý muốn bạn, cho phép nhìn nhanh về hiệu năng mô hình theo nhiều khía cạnh khác nhau. Điều này vô cùng hữu ích khi bạn cần thuyết trình kết quả với ban lãnh đạo hoặc đối tác kỹ thuật khác.

Từ kinh nghiệm thực tiễn, một mẹo nhỏ khi so sánh các runs là bạn nên đánh giá không chỉ dựa trên kết quả cuối của metric, mà còn xem xét đến sự ổn định và sự hội tụ của quá trình huấn luyện. Một mô hình đạt kết quả tốt nhưng hội tụ quá nhanh có thể chưa phải là lựa chọn tốt nhất nếu nó thiếu khả năng tổng quát hóa trên dữ liệu mới.

Cuối cùng, hãy luôn nhớ rằng so sánh các runs không chỉ đơn giản là xem các số liệu, mà còn là cơ hội để học hỏi từ những thử nghiệm thất bại và thành công. Điều này giúp bạn phát triển một cảm quan nhạy bén và kỹ năng phán đoán chính xác hơn trong quá trình xây dựng mô hình học máy. Các công cụ mạnh mẽ như MLflow và W&B sẽ là bạn đồng hành đắc lực trong hành trình này.

Chọn mô hình tốt nhất

Lưu Artefact

Trong quá trình triển khai và quản lý dự án Machine Learning, việc lưu trữ artefact từ các lần thí nghiệm là một bước quan trọng nhằm đảm bảo rằng mọi công việc đã được thực hiện có thể được truy cập và sử dụng một cách dễ dàng trong tương lai. Điều này không chỉ giúp bạn quay trở lại và kiểm tra từng phần tử của dự án một cách dễ dàng mà còn hỗ trợ trong việc tái sử dụng hoặc cải tiến mô hình sau này.

Sử dụng MLflow và Weights & Biases (W&B) để lưu trữ artefact mang lại rất nhiều lợi ích vượt trội. MLflow với tính năng Tracking cho phép bạn lưu trữ không chỉ mô hình mà còn các tệp tin nhật ký, tài liệu hướng dẫn kỹ thuật, và các data snapshot trong một kho lưu trữ dạng trung tâm. Tương tự, W&B cung cấp một giao diện người dùng dễ sử dụng để ghi nhận và lưu trữ artefact từ mỗi lần chạy thí nghiệm.

Đầu tiên, khi bạn tiến hành một lần chạy thí nghiệm, việc ghi nhận chi tiết mỗi kết quả là rất cần thiết. Bạn có thể dùng MLflow để lưu lại mô hình đã training bằng cách sử dụng hàm mlflow.log_artifact(local_path, artifact_path) nơi mà local_path là đường dẫn đến file artefact trên máy cục bộ và artifact_path là nơi bạn muốn lưu trữ trên server MLflow.

Trong W&B, việc lưu trữ và chia sẻ artefact được thực hiện thông qua lệnh wandb.save(), tạo điều kiện để các thành viên trong nhóm có thể dễ dàng truy cập và xem xét các tài liệu liên quan. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn đảm bảo sự nhất quán cho nhóm phát triển.

Việc lưu trữ hợp lý không chỉ giúp bảo vệ dữ liệu; nó còn đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo các artefact có thể tái sử dụng cho các dự án khác nhau hoặc cho việc đào tạo mô hình trong tương lai. Khi mô hình của bạn cần được cải tiến, bạn có thể sử dụng lại các artefact đã lưu để tiết kiệm thời gian và công sức trong việc tái tạo kết quả.

Một trong những lợi ích lớn nhất của việc lưu trữ artefact là bạn có thể so sánh trực tiếp giữa các mô hình để nhận biết mô hình nào hoạt động tốt nhất. Điều này cũng giúp bạn phân tích sâu hơn về cách mỗi mô hình phản ứng với dữ liệu nhất định từ đó đề ra chiến lược cải thiện phù hợp.

Cuối cùng, đừng quên rằng lưu trữ artefact còn giúp thiết lập một nền móng vững chắc cho sự minh bạch và sự cộng tác trong môi trường làm việc nhóm. Khi tất cả các thành viên trong nhóm có thể dễ dàng xem xét, truy cập và hiểu các kết quả thí nghiệm, điều này giúp tăng cường sự hợp tác và hiệu quả làm việc giữa mọi người.

Việc quản lý và lưu trữ artefact một cách cẩn thận và hợp lý chính là chìa khóa để phát triển dự án Machine Learning thành công và liên tục cải thiện chất lượng của mô hình. Các công cụ như MLflow và Weights & Biases không chỉ đơn giản hóa quy trình này mà còn giúp tối ưu hóa khả năng tái sử dụng và quản lý thông tin về lâu dài.