从DevOps到MLOps，格物钛崔运凯分享从组织变革看机器学习的最佳实践

2021 DevFest上海谷歌开发者节已于近期圆满落幕。格物钛与28w+ 线上观众、1300+ 线下开发者、工程师和行业重磅嘉宾一起尽享了一场技术盛宴。格物钛作为参展企业，创始人兼CEO崔运凯受邀发言，与开发者们分享了从DevOps到MLOps的进化路程，从组织变革看机器学习的最佳实践。

特斯拉的 AI 高级总监 Andrej Karpathy 定义了 Software 2.0 时代，即以 MLOps 组织开发模式为主的时代，那么它的前身 Software 1.0是什么？格物钛创始人兼CEO崔运凯从三十年前的软件开发时代讲起：在 DevOps (Software 1.0) 的开发时代，软件开发以代码为中心，通过编程语言，完全基于程序员们手动编写代码来实现某项功能。Software1.0 的演进历史分为下面四个方面：

 软件发布时效的演进

以往每两年发布一次更新，用户需购买相应光盘，推演到现在每天都有新的版本发布。这样看似时间跨度小的变化从何而来？又如何推动企业发展？如果你的软件发布速度比别人快，那么你在竞争当中的优势有：

1)  也许可以尽快切入更多市场，因为你比别人较快的发布最新 features，你的 idea 比别人更早上线

2)  试错成本不断降低，因为在有限相同的时间内，你更快速的上线、下线，尝试不同的东西。

 软件开发的演进

从 Waterfall 瀑布式发布流程到 Agile 敏捷式开发流程的转变中，一个显著的改进是迭代时间缩短。因为软件开发的方式是服务于软件发布是间的，而线性开发（前者）流程导致效率过低，故催生敏捷式开发的应用，其优势在于小版本快速迭代，以用户需求为核心。虽然瀑布式发布流程的模块在敏捷式开发流程种有，但是后者每次只发布少量的 features，然后通过自动化工具让流程自动化运转。如果说瀑布式是由项目经理人工推动发布的，那么敏捷式就是由流水线自然推动发布的。

于是就有了各种自动化管理工具的诞生：

  协作和版本管理工具的演进

版本管理的出现主要配合协作上面提到的开发方式，尽可能实现流程自动化。以往集中式文件版本管理系统效率低、复杂，而开源的分布式版本控制具有强大的分支管理，使得协作灵活、可靠。比如git。

工具变化以后，使用工具的组织也发生了结构性变化：

  软件开发组织的演进

从全员软件工程师的团队优化到软件工程师+自动化工具工程师合作的分层组织。有些工程师的工作是开发维护自动化工具，这些工具去赋能其他的软件工程师。

一句话总结 DevOps 的核心：为了让团队成员更加专注于自己的职能，需要管理跨越职能的协作。简单来讲，开发的人要懂运维，运维的人要懂开发。

回到开头，Andrew Karpathy 定义的 MLOps (Software 2.0) 的理念，是指软件开发以代码和数据为中心，通过 AI 技术寻找解决问题的方法。你定义好输入和输出，中间的逻辑和对应关系由机器学习决定。通过编程语言，以及大量相关数据，在程序空间通过随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD) 和反向传播寻找可以完成特定任务的程序，以机器为主导，自动完成特定任务。

大家曾在学校学过典型的机器学习项目流程如图：  

然而在工业界，随着项目体量的增加，由于数据不足，需要 Data Operation 团队来负责数据采集、数据标注和数据清洗。比如在无人驾驶领域，你可能曾用 KITTI 公开数据集进行练习，可是当进入工业界你发现数据完全不够。你需要采集数据时，而采集数据本身太复杂以至于你需要一个多层级的组织来完成。当采集的数据量超过硬盘大小时，又需要 Infrastructure Team 负责开发分布式系统。当你将数据放入模型以后，因为一直有新的模型出现，算法工程师需要不断对同一份数据尝试新的算法。每个模型又有非常多的超参，你又需要（雇人）调优不同的超参数…由于数据漂移、概念漂移，需要重新收集数据，重新训练。

由于需要的数据越来越多、工作量加大，那么跨组织的、重复性的工作希望被自动化，才能满足开发流程的需要。

那么产品开发的组织又如何升级呢？简单来说是通过多层级的组织，不同的人各司不同职能。那么组织如何流水线化？答案是需要自动化的工具 ，通过MLOps  进行串联。

崔运凯认为上述公司定义的 MLOps 偏向 DevOps 风格的定义，而他创立的格物钛则在探索 MLOps 的本质与 MLOps 可提升的方向：

 

 

       整个机器学习产品迭代分为两大流派

1.    以模型为中心的 AI （Model-Centric）

2.    以数据为中心的AI （Data-Centric）

大量的算法工程师倾向于通过调整模型来获得更好的效果，但实际上根据谷歌 2015年发布的一篇名为Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems 的论文，绝大多数的工程师花了大量时间在数据上。

形象地讲，经典的 Model-Centric 是固定一组数据在多个模型种评估模型表现，而 Data-Centric 则是固定一个模型（BERT）去找更高质量的数据，使得整体系统性能更佳。

不过，上述两种模式不是非此即彼的关系，在不同的 AI 产品开发时间线条，模型的选择有讲究：早期在数据数量有限时，使用 Model-Centric的方式是为了找到一个合适的 model；当这个模型慢慢确定后，慢慢进入Data Centric 阶段，目的是通过提高数据质量来提高整体性能。

如下图所示，Data-Centric带来的性能提升显著大于 Model-Centric 所带来的。

        格物钛从数据的角度给出四点 MLOps 所具有的特点

1. 整个机器学习开发过程要对数据进行多次处理转换（data transforming）

2. 数据转换可以手动，也可以自动化

3. 整个机器学习项目有多个组织或机构参与

4. 需要一个 data pipeline 来管理所有数据

如果将数据的一次变换抽象地看成对数据进行的一次操作（operation），在输入和输出的数据中应用一个黑盒/白盒变换，包括模型训练、数据采集、模型测都可以抽象成这样的单元（unit），那么可通过观察数据的流动特性去搭建 pipeline。

那么，一个理想的 pipeline 长什么样？

一个很好的参考是 Andrej Karpathy 在 CVPR 2021 Workshop 中介绍了 Tesla 的数据引擎（Data Engine），它负责实现 Autopilot 模型的迭代。这个 Data Engine 提供了业界标准的抽象，在各行各业都可以把数据闭环实现，以快速迭代。

格物钛数据平台也模块化地注入系统里去实现和 Tesla 一样的 Data Engine。格物钛可以帮助你完成 MLOps 通过

1) 数据搜索可视化发现高价值的数据：统一管理原始数据、元数据、语义数据以及来自预处理与评估服务等数据，支持扩展自定义搜索维度，实现数据的复杂场景搜索；

2）版本迭代和管理：统一的数据托管、权限控制与版本管理，实现不同角色对于数据的加工与使用相互不干扰又可以统一管理，组织的高效协同使得数据可以快速迭代

3）自动化：Action  功能通过工作流连接不同的数据处理任务和应用，统一存储与管理数据，使得数据可以在各个流程节点高效流转，实现快速搭建任意场景下的数据自动化处理流程，并且可以和用户的已有Pipeline集成。

格物钛智能 科技 是一家专注打造人工智能新型基础设施的初创企业，定位为面向机器学习的数据平台，帮助AI开发者解决日益增长的非结构化数据难题。借助格物钛非结构化数据平台和公开数据集社区，机器学习团队和个人可进行数据管理、查询、协同、可视化和版本控制等高效操作，降低高质量数据获取、存储和处理成本，加速AI开发和产品创新，释放海量非结构化数据的 商业 价值。