嘉宾：谭中意
整理：千山
吴恩达曾在多个场合表达过AI已经从以模型为中心的研究范式向以数据为中心的研究范式转变，数据是AI落地最大的挑战。如何保证数据的高质量供给是关键问题，而要解决好这个问题，需要利用MLOps的实践、工具等，帮助AI多快好省的落地。
日前，在51CTO主办的 AISummit 全球人工智能技术大会上，开放原子基金会TOC副主席谭中意带来了主题演讲《从Model-Centric到Data-Centric——MLOps帮助AI多快好省的落地》，和与会者重点分享了MLOps的定义、MLOps能解决什么问题、常见的MLOps项目，以及如何评估一个AI团队MLOps的能力和水平。
现将演讲内容整理如下，希望对诸君有所启发。
从Model-Centric到Data-Centric
当前，AI界有个趋势是——“从Model-Centric到Data-Centric”。具体是什么含义？首先来看一些来自科学界和工业界的分析。
- AI科学家吴恩达（Andrew NG）分析，目前AI落地的关键在于如何提升数据质量。
- 业内工程师和分析师有报告表明，AI项目经常失败。而导致失败的原因值得进一步探讨。
吴恩达曾分享过演讲《MLOps：From Model-centric to Data-centric》，在硅谷引起了极大反响。在演讲中，他认为“AI= Code + Data”（此处Code包括模型和算法），通过提升Data而非Code来提升AI system。
具体来说，采用Model-Centric的方法，即保持数据不变，不断的调整模型算法，比如使用更多网络层，更多超参数调整等；而采用Data-Centric的方法，即保持模型不变，提升数据质量，比如改进数据标签，提高数据标注质量等。
对于同一个AI问题，改进代码还是改进数据，效果完全不同。
实证显示，通过Data-centricapproach能够有效提升准确率，而通过改进模型、更换模型能提升准确率的程度极为有限。例如，在如下钢板缺陷检测任务当中，baseline准确率为76.2%，各种换模型调参数的操作之后，对准确率几乎没有提升。但是对数据集的优化却将准确率提升了16.9%。其它项目的经验也证明了这点。
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之所以会这样，是因为数据比想象中更重要。大家都知道“Data is Food for AI”。在一个真实的AI应用中，大概有80%的时间是处理跟数据相关的内容，其余20%则用来调整算法。这个过程就像烹饪，八成时间用来准备食材，对各种食材进行处理和调整，而真正的烹调可能只有大厨下锅的几分钟。可以说，决定一道菜是否美味的关键，在于食材和食材的处理。
在吴恩达看来，MLOps（即“Machine learning Engineering for Production”）最重要的任务就是在机器学习生命周期的各个阶段，包括数据准备、模型训练、模型上线，还有模型的监控和重新训练等等各个阶段，始终保持高质量的数据供给。
以上是AI科学家对MLOps的认识。接着来看一下AI工程师和业内分析师的一些观点。
首先从业内分析师看来，目前AI项目的失败率是惊人的高。2019年5月Dimensional Research调研发现，78%的AI项目最终没有上线；2019年6月，VentureBeat的报告发现，87%的AI项目没有部署到生成环境中。换句话说，虽然AI科学家、AI工程师做了很多工作，但是最终没有产生业务的价值。
为什么会产生这种结果？2015年在NIPS上发布的论文《Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems》中提到，在一个真实上线的AI系统里面，包含了数据采集、验证、资源管理、特征抽取、流程管理、监控等诸多内容。但真正跟机器学习相关的代码，仅仅只占整个AI系统的5%，95%都是跟工程相关的内容，跟数据相关的内容。因此，数据是最重要的，也是最容易出错的。
数据对一个真实的AI系统的挑战主要在于以下几点：
- Scale： 海量的数据读取是一个挑战；
- Low Latency：在serving的时候如何满足高QPS低延迟的需求；
- Data change cause model decay： 现实世界是不断变化的，如何应对模型效果的衰减；
- Time Travel：时序特征数据处理容易出问题；
- Training/Serving skew：训练和预测使用的数据不一致。
以上列举的都是机器学习里面数据相关的一些挑战。此外，在现实生活中，实时数据会带来更大的挑战。
那么，对于一个企业来说，AI落地如何才能做到规模化？以大企业为例，它可能会有超过1000多个应用场景，同时有1500多个模型在线上跑，这么多模型如何支撑？在技术上怎么能够做到AI“多、快、好、省”的落地？
多：需要围绕关键业务的流程落地多个场景，对大企业来说可能是1000甚至上万的量级。
快：每个场景落地时间要短，迭代速度要快。比如推荐场景中，常常需要做到每天1次全量训练，每15分钟甚至每5分钟做到1次增量训练。
好：每个场景的落地效果都要达到预期，至少要比没有落地前强。
省：每个场景的落地成本比较节省，符合预期。
要真正做到“多、快、好、省”，我们需要MLOps。
在传统的软件开发领域，遇到上线慢、质量不稳定等类似问题，我们用DevOps来解决。DevOps大大提升了软件开发和上线的效率，促进了现代软件的快速迭代和发展。而在面临AI系统的问题时，我们可以借鉴DevOps领域的成熟经验去发展MLOps。所以如图所示，“Machine learning development+Modern software development”就变成了MLOps。
MLOps到底是什么
对于MLOps是什么，目前业界并没有标准定义。
- 来自wikipedia的定义：MLOps is a set of practices that aims to deploy and
maintain machine learning models in production reliable and efficiently。 - 来自Google cloud的定义：MLOps 是一种机器学习工程文化和做法，旨在统一机器学习系统开发和运维。
- 来自Microsoft Azure的定义：MLOps 能帮助数据科学家和应用工程师来让机器学习的模型在生产领域发挥更大的作用。
上述说法都比较绕口，我个人对此的理解相对简单：MLOps是“Code+Model+Data”的持续集成、持续部署、持续训练和持续监控。
上图展示的是一个典型的机器学习的生命场景。定义项目阶段之后就开始定义和收集加工数据，就要观察对解决当前问题有帮助的数据究竟是哪些？要怎么加工，怎么做特征工程，怎么转换和存储。
收集完数据之后就开始进行模型的训练和迭代，需要不断调整算法，然后不断训练，最后得出一个符合预期的结果。如果对这个结果不满意，就需要返回上层，此时需要获取更多的数据，对数据进行更多的转换，之后再进行训练，循环往复，直到得出比较满意的模型算法出来，然后再开始部署到线上。
在部署和监控环节，如果模型效果不一致，这时候要观察训练和部署出了什么问题。在部署了一段时间后，可能会面临模型衰退的问题，此时就需要重新训练。甚至有时候在部署过程中发现数据有问题，此时就需要返回到数据处理这一层。更有甚者，部署效果远未达到项目预期，也可能需要返回初始原点。
可以看到，整个过程是一个循环迭代的过程。而对于工程实践来说，我们需要不断地持续集成、持续部署、持续训练、持续监控。其中持续训练和持续监控是MLOps所特有的。持续训练的作用在于，即使代码模型没有发生任何改变，也需要针对其数据改变进行持续训练。而持续监控的作用在于，不断监控数据和模型之间的匹配是否发生问题。这里的监控指的不仅是监控线上系统，更要监控系统跟机器学习相关的一些指标，如召回率、准确率等。综合来说，我认为MLOps其实就是代码、模型、数据的持续集成，持续部署，持续训练和持续监控。
当然，MLOps不仅仅只是流程和Pipeline，它还包括更大更多的内容。比如：
(1) 存储平台： 特征和模型的存储和读取
(2) 计算平台：流式、批处理用于特征处理
(3) 消息队列：用于接收实时数据
(4) 调度工具：各种资源（计算/存储）的调度
(5) Feature Store：注册、发现、共享各种特征
(6) Model Store：模型的特征
(7) Evaluation Store：模型的监控/ AB测试
Feature Store、Model store和Evaluation store都是机器学习领域中新兴的应用和平台，因为有时候线上会同时跑多个模型，要实现快速迭代，需要很好的基础设施来保留这些信息，从而让迭代更高效，这些新应用、新平台就应运而生。
MLOps的特有项目——Feature Store
下面简要介绍一下Feature Store，即特征平台。作为机器学习领域特有的平台，Feature Store具有很多特性。
第一，需要同时满足模型训练和预测的要求。特征数据存储引擎在不同的场景有着完全不同的应用需求。模型训练时需要扩展性好、存储空间大；实时预测则需要满足高性能、低延迟的要求。
第二，必须解决特征处理在训练时候和预测阶段不一致的问题。在模型训练时，AI科学家一般会使用Python脚本，然后用Spark或者SparkSQL来完成特征的处理。这种训练对延迟不敏感，在应付线上业务时效率较低，因此工程师会用性能较高的语言把特征处理的过程翻译一下。但翻译过程异常繁琐，工程师要反复跟科学家去校对逻辑是否符合预期。只要稍微不符合预期，就会带来线上和线下不一致的问题。
第三，需要解决特征处理中的重用问题，避免浪费，高效共享。在一家企业的AI应用中，经常会出现这一情况：同一个特征被不同的业务部门使用，数据源来自同一份日志文件，中间所做的抽取逻辑也是类似的，但因为是在不同的部门或不同的场景下使用，就不能复用，相当于同一份逻辑被执行了N遍，而且日志文件都是海量的，这对存储资源和计算资源都是巨大的浪费。
综上所述，Feature Store主要用于解决高性能的特征存储和服务、模型训练和模型预测的特征数据一致性、特征复用等问题，数据科学家可以使用Feature Store进行部署和共享。
目前市面上主流的特征平台产品，大致可分为三大类。
- 各个AI公司自研。只要业务有实时训练的需求，这些公司基本都会自研一个类似的特征平台，用于解决上面的三个问题。但这个特征平台是为业务所深度绑定的。
- 云厂商提供的SAAS产品或者机器学习平台的一部分。比如AWS提供的SageMaker、Google提供的Vertex、微软提供的Azure机器学习平台。它们在机器学习平台里会内置一个特征平台，方便用户进行各种复杂特征的管理。
- 一些开源的和商业的产品。举几个例子，Feast，开源的Feature Store产品；Tecton提供完整的开源商业特征平台产品；OpenMLDB，开源的Feature Store产品。
MLOps的成熟度模型
成熟度模型是用来衡量一个系统、一套规则的能力目标，在DevOps领域经常用成熟度模型来评估一个公司的DevOps能力。而在MLOps领域也有相应的成熟度模型，不过目前还没有形成规范。这里简要介绍一下Azure的关于MLOps的成熟度模型。
按照机器学习全流程的自动化程度的高低，把MLOps的成熟模型分成了（0，1，2，3，4）个等级，其中0是没有自动化的。（1,2,3）是部分自动化，4是高度自动化.
成熟度为0，即没有MLOps。这一阶段意味着数据准备是手动的，模型训练也是手动的，模训部署也都是手动的。所有的工作全都是手动完成，适合于一些把AI进行创新试点的业务部门来做。
成熟度为1，即有DevOps没有MLOps。其数据准备工作是自动完成的，但模型训练是手动完成的。科学家拿到数据之后进行各种调整和训练再完成。模型的部署也是手动完成的。
成熟度为2，即自动化训练。其模型训练是自动化完成的，简言之，当数据更新完了之后，立马启动类似的pipeline，进行自动化的训练，不过对训练结果的评估和上线还是由人工来完成。
成熟度为3，即自动化部署。模型自动化训练完成之后，对模型的评估和上线是自动完成的，不需要人工干涉。
成熟度为4，即自动化重训和部署。它在不断监控线上的模型，当发现Model DK发生线上模型能力退化的时候，会自动会触发重复训练。整个过程就全部自动化完成了，这就可以称之为成熟度最高的系统。
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