MLモデルのトレーニングパイプラインの構築方法

'Building ML Model Training Pipelines'

手を挙げてください、もしもあなたがごちゃごちゃしたスクリプトを解読するのに時間を無駄にしたことや、厄介なバグを修正しようとして幽霊を追いかけているような気分になったことがあるなら。そして、その間にモデルのトレーニングが永遠にかかっているとしたら。私たちは皆そういう経験をしたことがあるはずですよね？しかし、今度は別のシナリオを想像してください：クリーンなコード。効率的なワークフロー。効果的なモデルのトレーニング。信じられないほどのことではありませんか？実際、私たちが今取り組むことができるのはまさにそれです。クリーンで保守可能で完全に再現可能な機械学習モデルのトレーニングパイプラインの作成方法を学ぶ準備が整っています。

このガイドでは、モデルのトレーニングパイプラインを構築するためのステップバイステップのプロセスを紹介し、モデルトレーニングにおける一般的な課題に対する実用的なソリューションと考慮事項を共有します。以下はその例です：

• 1
  SLURMのような研究や大学の環境を含むさまざまな環境に適応できる柔軟なパイプラインの構築
• 2
  実験のための中央集権化された真実の源の作成、コラボレーションと組織化の促進
• 3
  必要な場合にはハイパーパラメータ最適化（HPO）をシームレスに統合する

しかし、ステップバイステップのモデルトレーニングパイプラインに入る前に、MLパイプラインに関連する基礎、アーキテクチャ、動機、課題、および作業に必要ないくつかのツールを理解することが重要です。それでは、これらのすべてについて簡単な概要から始めましょう。

なぜモデルトレーニングパイプラインが必要なのか？

モデルトレーニングパイプラインを構築する理由はいくつかあります（私を信じてください！）：

• MLモデルの最適化とデバッグにSHAP値を使用する方法
• 高度なグラフニューラルネットワークを使用した交通予測
• 世界的な障壁を取り払ってアクセスを可能にする

• 効率性：パイプラインは繰り返しのタスクを自動化し、手動の介入を減らし時間を節約します。

• 一貫性：固定されたワークフローを定義することで、パイプラインは前処理やモデルトレーニングの手順をプロジェクト全体で一貫させ、開発から本番環境への移行を容易にします。

• モジュラリティ：パイプラインは、全体のワークフローを中断することなくコンポーネントの追加、削除、または変更を容易にします。

• 実験：構造化されたパイプラインを使用すると、実験を追跡し、異なるモデルやアルゴリズムを比較することが容易になります。トレーニングイテレーションが高速かつ信頼性があるものになります。

• スケーラビリティ：パイプラインは大規模なデータセットを扱い、プロジェクトの成長に応じてスケールするように設計することができます。

MLモデルトレーニングパイプラインのアーキテクチャ

MLモデルトレーニングパイプラインは通常、いくつかの相互に接続されたコンポーネントまたはステージで構成されています。これらのステージは実行の順序を表す有向非巡回グラフ（DAG）を形成します。典型的なパイプラインには以下が含まれる場合があります：

1. データの取り込み：プロセスは、データベース、ファイル、またはAPIなどのさまざまなソースから生データを取り込むことから始まります。このステップは、パイプラインが関連する最新の情報にアクセスできることを確認するために重要です。

1. データの前処理：生データにはノイズ、欠損値、不整合が含まれることがよくあります。前処理のステージでは、データのクリーニング、変換、エンコーディングが行われ、機械学習アルゴリズムに適した形式にします。一般的な前処理タスクには、欠損データの処理、正規化、カテゴリエンコーディングなどがあります。

1. 特徴エンジニアリング：このステージでは、既存のデータから新しい特徴を作成してモデルのパフォーマンスを向上させます。次元削減、特徴選択、または特徴抽出などの技術を使用して、MLアルゴリズムにとって最も情報量の多い特徴を特定および作成することができます。このステップではビジネス知識が役立つことがあります。

1. モデルのトレーニング：前処理されたデータは選択したMLアルゴリズムにフィードされ、モデルをトレーニングします。トレーニングプロセスでは、モデルのパラメータを調整して事前定義された損失関数を最小化します。この損失関数は、モデルの予測と実際の値の差を測定します。

1. モデルの検証：モデルのパフォーマンスを評価するために、検証データセット（モデルが見たことのないデータの一部）を使用します。分類問題では、精度、適合率、再現率、F1スコアなどのメトリクスを使用して、モデルが新しい（未知の）データにどれだけ一般化できるかを評価します。

1. ハイパーパラメータのチューニング：ハイパーパラメータは、トレーニングプロセス中に学習されないMLアルゴリズムのパラメータですが、トレーニングが開始される前に設定されます。ハイパーパラメータのチューニングは、最適な値のセットを探索し、検証エラーを最小化し、最良のモデルのパフォーマンスを実現するのに役立ちます。

モデルトレーニングパイプラインツール

トレーニングパイプラインを実装するためのさまざまなオプションがあります。それぞれに特徴や利点、ユースケースがあります。トレーニングパイプラインのオプションを選ぶ際には、プロジェクトのスケール、複雑さ、要件、ツールや技術に対する熟知度などの要素を考慮してください。

ここでは、組み込みのライブラリ、カスタムパイプライン、エンドツーエンドのプラットフォームなど、一般的なパイプラインオプションをいくつか探ってみましょう。

1. 組み込みのライブラリ: 多くの機械学習ライブラリには、パイプラインを作成するための組み込みサポートがあります。たとえば、Pythonの人気ライブラリであるScikit-learnは、前処理やモデルトレーニングを効率化するためのPipelineクラスを提供しています。このオプションは、小規模なプロジェクトや特定のライブラリに既に慣れている場合に有益です。
2. カスタムパイプライン: 一部のケースでは、プロジェクトの固有の要件に合わせたカスタムパイプラインを構築する必要があります。これには、独自のPythonスクリプトを書くか、KedroやMetaFlowなどの汎用ライブラリを利用することが含まれます。カスタムパイプラインは、特定のデータソース、前処理ステップ、または展開シナリオに対応する柔軟性を提供します。
3. エンドツーエンドのプラットフォーム: 大規模または複雑なプロジェクトでは、エンドツーエンドの機械学習プラットフォームが有利です。これらのプラットフォームは、データバージョニング、実験トラッキング、モデルモニタリングなどの機能を組み込んだ、ビルド、展開、管理に関する包括的なソリューションを提供します。一部の人気のあるエンドツーエンドのプラットフォームには以下のものがあります:

• TensorFlow Extended (TFX): Googleが開発したエンドツーエンドのプラットフォームで、TFXはTensorFlowを使用して本番向けの機械学習パイプラインを構築するためのさまざまなコンポーネントを提供します。

• Kubeflow Pipelines: KubeflowはKubernetes上で実行するために設計されたオープンソースのプラットフォームで、スケーラブルで再現性のある機械学習ワークフローを提供します。Kubeflow Pipelinesは、複雑な機械学習パイプラインを簡単に構築、展開、管理するためのプラットフォームを提供します。

• MLflow: Databricksが開発したMLflowは、機械学習ライフサイクルを簡素化するオープンソースのプラットフォームです。実験の管理、再現性、およびMLモデルの展開に対するツールを提供します。

• Apache Airflow: Apache Airflowは、機械学習専用ではないものの、人気のあるワークフロー管理プラットフォームで、機械学習パイプラインの作成と管理に使用することができます。AirflowはPythonスクリプトを使用してタスク、依存関係、スケジュールを定義することで、ワークフローのオーケストレーションにスケーラブルなソリューションを提供します。

パイプラインを作成するためのさまざまなオプションがありますが、ほとんどのオプションはパイプライン/モデルの監視や実験のログ記録のための組み込み方法を提供していません。この問題に対処するためには、柔軟な実験トラッキングツールを既存のモデルトレーニング環境に接続することを検討することができます。このアプローチにより、最小限の追加作業で強化された可視性とデバッグ機能が提供されます。

次のセクションでは、まさにこのようなものを構築します。

モデルトレーニングパイプラインの課題

利点にもかかわらず、MLモデルトレーニングパイプラインの構築にはいくつかの課題があります:

• 複雑さ: パイプラインを設計するには、コンポーネント間の依存関係を理解し、複雑なワークフローを管理する必要があります。
• ツールの選択: 適切なツールやライブラリを選ぶことは、利用可能なオプションの多さからくる圧倒感があるかもしれません。
• 統合: 異なるツールや技術を組み合わせる場合、カスタムソリューションやアダプターが必要になる場合があります。これには開発に時間がかかることがあります。
• デバッグ: パイプライン内の問題を特定し修正することは、コンポーネント間の相互関係のために難しい場合があります。

MLモデルトレーニングパイプラインの構築方法

このセクションでは、MLモデルトレーニングパイプラインの構築に関するステップバイステップのチュートリアルを紹介します。Pythonと人気のあるScikit-learnを使用します。その後、Optunaを使用してモデルのハイパーパラメータを最適化し、最後にneptune.aiを使用して実験を記録します。

チュートリアルの各ステップでは、何を行っているのかを説明し、コードを分解して理解しやすくします。このコードは機械学習のベストプラクティスに従っているため、最適化されて完全に再現可能です。また、この例では静的なデータセットを使用しているため、データの取り込みや特徴エンジニアリングなどの操作は行いません。

さあ、始めましょう！

1. 必要なライブラリのインストールとインポート。

• このステップでは、NumPy、pandas、scikit-learn、Optuna、Neptuneなどのプロジェクトに必要なライブラリをインストールします。それから、これらのライブラリをスクリプトにインポートし、チュートリアルで使用するためにその関数やクラスを利用できるようにします。

pipを使用して必要なPythonパッケージをインストールします。

pip install --quiet numpy==1.22.4 optuna==3.1.0 pandas==1.4.4 scikit-learn==1.2.2 neptune-client==0.16.16


データの操作、前処理、モデルのトレーニング、評価、ハイパーパラメータの最適化、ログのための必要なライブラリをインポートします。
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split, StratifiedKFold, cross_val_score
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
import optuna
from functools import partial
import neptune.new as neptune


2. Neptuneの実行を初期化し、プロジェクトに接続します。

ここでは、Neptuneで新しい実行を初期化し、Neptuneプロジェクトに接続します。これにより、実験データをログに記録し、進捗状況を追跡することができます。

プレースホルダーの値をAPIトークンとプロジェクト名で置き換える必要があります。
run = neptune.init_run(api_token='your_api_token', project='username/project_name')

3. データセットをロードします。

このステップでは、TitanicデータセットをCSVファイルからpandasのDataFrameにロードします。このデータセットには、Titanicの乗客の生存状況を含む情報が含まれています。

data = pd.read_csv("train.csv")

4. 不要な列などの基本的な前処理を行います。

ここでは、機械学習モデルには関係のないPassengerId、Name、Ticket、Cabinなどの列を削除します。これにより、データセットが簡素化され、過学習のリスクが減少します。

data = data.drop(["PassengerId", "Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1)

5. データを特徴量とラベルに分割します。

データセットを入力特徴量（X）と目標ラベル（y）に分割します。入力特徴量はモデルが予測を行うために使用する独立変数であり、目標ラベルは「Survived」列であり、Titanicの災害で乗客が生き残ったかどうかを示します。

X = data.drop("Survived", axis=1)

y = data["Survived"]

6. データをトレーニングセットとテストセットに分割します。

scikit-learnのtrain_test_split関数を使用してデータをトレーニングセットとテストセットに分割します。これにより、モデルのトレーニングとパフォーマンス評価のために別々のデータが確保されます。stratifyパラメータは、トレーニングセットとテストセットのクラスの比率を維持するために使用されます。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y)

7. 前処理のステップを定義します。

数値特徴量とカテゴリ特徴量を個別に前処理するColumnTransformerを作成します。
数値特徴量は、欠損値を平均値で補完し、データを標準化するパイプラインを使用して処理されます。
カテゴリ特徴量は、欠損値を最頻値で補完し、ワンホットエンコーディングを使用してエンコードされます。

numerical_features = ["Age", "Fare"]
categorical_features = ["Pclass", "Sex", "Embarked"]

num_pipeline = Pipeline(steps=[
    ('imputer', SimpleImputer(strategy='mean')),
    ('scaler', StandardScaler())
])

cat_pipeline = Pipeline(steps=[
    ('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')),
    ('encoder', OneHotEncoder())
])

preprocessor = ColumnTransformer(
    transformers=[
        ('num', num_pipeline, numerical_features),
        ('cat', cat_pipeline, categorical_features)
    ],
    remainder='passthrough'
)


8. 機械学習モデルを作成します。

このステップでは、scikit-learnからRandomForestClassifierモデルを作成します。これはアンサンブル学習法であり、複数の決定木を構築し、その予測を組み合わせて精度を向上させ、過学習を減らします。

model = RandomForestClassifier(random_state=42)

9. パイプラインを構築します。

ステップ7で定義された前処理手順とステップ8で作成したモデルを含むパイプラインオブジェクトを作成します。
パイプラインはデータの前処理とモデルの学習の全プロセスを自動化し、ワークフローを効率化し、メンテナンスを容易にします。

pipeline = Pipeline(steps=[
    ('preprocessor', preprocessor),
    ('classifier', model)
])


10. StratifiedKFoldを使用してクロスバリデーションを実行します。

StratifiedKFoldメソッドを使用してクロスバリデーションを実行し、トレーニングデータをK個のフォールドに分割します。各フォールド内のクラスの比率を維持します。
モデルはK回、トレーニングにはK-1個のフォールドを使用し、バリデーションには1つのフォールドを使用してトレーニングされます。これにより、モデルの性能のより堅牢な推定値が得られます。
各スコアと平均値をNeptuneの実行に保存します。

cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

cv_scores = cross_val_score(pipeline, X_train, y_train, cv=cv, scoring='accuracy')

run["cross_val_accuracy_scores"] = cv_scores

run["mean_cross_val_accuracy_scores"] = np.mean(cv_scores)

11. パイプラインを完全なトレーニングセットでトレーニングします。

このパイプラインを使用して、トレーニングデータセット全体を使用してモデルをトレーニングします。

pipeline.fit(X_train, y_train)

ここに私たちが作成したもののスナップショットがあります。

12. 複数のメトリックを使用してパイプラインを評価します。

パイプラインをテストセットで評価し、精度、適合率、再現率、F1スコアなどのさまざまなパフォーマンスメトリックを使用します。これらのメトリックはモデルのパフォーマンスの包括的な視点を提供し、改善のための領域を特定するのに役立ちます。
各スコアをNeptuneの実行に保存します。

y_pred = pipeline.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)

run["accuracy"] = accuracy
run["precision"] = precision
run["recall"] = recall
run["f1"] = f1


13. Optunaを使用してハイパーパラメータの探索空間を定義します。

Optunaによってサンプリングされたハイパーパラメータに基づいてモデルをトレーニングおよび評価するトライアルを受け取る目的関数を作成します。
目的関数は最適化プロセスの中心であり、Optunaによってサンプリングされたハイパーパラメータ値を含むトライアルオブジェクトを受け取り、これらのハイパーパラメータでパイプラインをトレーニングします。クロスバリデーションされた精度スコアが目的値として返されます。

def objective(X_train, y_train, pipeline, cv, trial: optuna.Trial):
    params = {
        'classifier__n_estimators': trial.suggest_int('classifier__n_estimators', 10, 200),
        'classifier__max_depth': trial.suggest_int('classifier__max_depth', 10, 50),
        'classifier__min_samples_split': trial.suggest_int('classifier__min_samples_split', 2, 10),
        'classifier__min_samples_leaf': trial.suggest_int('classifier__min_samples_leaf', 1, 5),
        'classifier__max_features': trial.suggest_categorical('classifier__max_features', ['auto', 'sqrt'])
    }
    
    pipeline.set_params(**params)
    
    scores = cross_val_score(pipeline, X_train, y_train, cv=cv, scoring='accuracy', n_jobs=-1)
    mean_score = np.mean(scores)
    
    return mean_score

上記のコードが複雑に思える場合は、以下に簡単な説明を示します：

trial.suggest_* メソッドを使用してハイパーパラメータを定義します。これらのメソッドは、Optunaに各ハイパーパラメータの探索空間を指示します。たとえば、trial.suggest_int(‘classifier__n_estimators’, 10, 200) は、n_estimatorsパラメータの整数探索空間を指定し、10から200までの範囲を含みます。
pipeline.set_params(**params) メソッドを使用してパイプラインのハイパーパラメータを設定します。このメソッドは、サンプリングされたハイパーパラメータを含むparams辞書を受け取り、パイプラインに設定します。
cross_val_score 関数を使用して交差検証の正解率スコアを計算します。この関数は、指定されたcvオブジェクトとスコアリングメトリック（この場合は ‘accuracy’）を使用して、パイプラインをトレーニングし評価します。
np.mean(scores) を使用して交差検証スコアの平均値を計算し、Optunaによって最大化される目的値として返します。

14. Optunaによるハイパーパラメータの調整を実行します。

指定された方向（最大化）とサンプラ（TPEサンプラ）でスタディを作成します。
次に、目的関数、試行の数、およびその他のオプションを指定してstudy.optimizeを呼び出します。
Optunaは複数のトライアルを実行し、それぞれ異なるハイパーパラメータの値で、目的関数（平均交差検証正解率スコア）を最大化する最適な組み合わせを見つけます。

study = optuna.create_study(direction="maximize", sampler=optuna.samplers.TPESampler(seed=42))

study.optimize(partial(objective, X_train, y_train, pipeline, cv), n_trials=50, timeout=None, gc_after_trial=True)


15. 最適なパラメータを設定し、パイプラインをトレーニングします。

Optunaが最適なハイパーパラメータを見つけた後、これらのパラメータをパイプラインに設定し、トレーニングデータセット全体を使用して再トレーニングします。これにより、最適化されたハイパーパラメータでモデルをトレーニングすることが保証されます。

pipeline.set_params(**study.best_trial.params)

pipeline.fit(X_train, y_train)

16. 最適なモデルを複数のメトリックで評価します。

最適化されたモデルのパフォーマンスを、以前と同じパフォーマンスメトリック（正解率、適合率、再現率、F1スコア）を使用してテストセットで評価します。これにより、最適化されたモデルのパフォーマンスを初期モデルと比較することができます。
チューニングされたモデルの各スコアを Neptune の実行に保存します。

y_pred = pipeline.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)

run["accuracy_tuned"] = accuracy
run["precision_tuned"] = precision
run["recall_tuned"] = recall
run["f1_tuned"] = f1


このコードを実行し、これらのメトリックのパフォーマンスのみを見ると、チューニングされたモデルが以前よりも悪いと思われるかもしれません。しかし、平均交差検証スコアを見ると、モデル全体で良好なパフォーマンスを発揮していることがわかり、信頼性が高まります。

17. Neptuneにハイパーパラメータ、最良の試行パラメータ、および最良のスコアを記録します。

Neptuneに最良の試行パラメータとそれに対応する最良のスコアを記録することで、実験の進行状況と結果を追跡できます。

run['parameters'] = study.best_trial.params
run['best_trial'] = study.best_trial.number
run['best_score'] = study.best_value


18. 分類レポートと混同行列を記録します。

モデルの分類レポートと混同行列を記録し、各クラスのパフォーマンスを詳細に表示します。これにより、モデルが性能が低い可能性がある領域を特定し、さらなる改善を導くことができます。

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

y_pred = pipeline.predict(X_test)

# 分類レポートを記録
report = classification_report(y_test, y_pred, output_dict=True)
for label, metrics in report.items():
    if isinstance(metrics, dict):
        for metric, value in metrics.items():
            run[f'classification_report/{label}/{metric}'] = value
    else:
        run[f'classification_report/{label}'] = metrics

# 混同行列を記録
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)
conf_mat_plot = px.imshow(conf_mat, labels=dict(x="Predict", y="Target"), x=[x+1 for x in range(len(conf_mat[0]))], y=[x+1 for x in range(len(conf_mat[0]))])
run['confusion_matrix'].upload(neptune.types.File.as_html(conf_mat_plot))


19. パイプラインをpickleファイルとしてログに記録します。

パイプラインをpickleファイルとして保存し、Neptuneにアップロードします。これにより、学習済みモデルを簡単に共有、再利用、展開することができます。

import joblib

joblib.dump(pipeline, 'optimized_pipeline.pkl')
run['optimized_pipeline'].upload(neptune.types.File.as_pickle('optimized_pipeline.pkl'))


20. Neptuneの実行を停止します。

最後に、Neptuneの実行を停止し、実験が完了したことを通知します。これにより、すべてのデータが保存され、すべてのリソースが解放されます。

run.stop()

以下は、Neptuneを使用して作成できるダッシュボードの例です。このダッシュボードには、モデルの情報（ハイパーパラメータ）、分類レポートのメトリック、混同行列が含まれています。

トレーニング実験の追跡と比較にツールを使用することのパワーを実証するために、Optunaの目的関数でスコアリングパラメータを「recall」に変更して、別の実行を作成しました。以下は、両方の実行の比較です。

このような比較により、すべてを一箇所にまとめ、各パイプラインの性能に基づいて情報を収集し、判断を下すことができます。
ここまで進んできたのであれば、おそらく必要なすべてのアクセサリを備えたトレーニングパイプラインを実装しているはずです。
この具体的な例では、実験の追跡ツールをトレーニングパイプラインに統合する方法が示され、プロジェクトのための個別のビューと生産性の向上が提供されました。
このアプローチを再現したい場合は、KedroとNeptuneの組み合わせなどのソリューションを検討してみてください。これらは、パイプラインの作成と追跡においてうまく連携することができます。KedroとNeptuneの使用方法に関する例やドキュメントは、こちらからご覧いただけます。
まとめると、以下はパイプラインの作成と最適化、および生成されるメトリックの追跡に関するすべてのステップのフローチャートです。解決しようとしている問題に関係なく、このような演習では主要なステップは変わりません。

分散型でのMLモデルのトレーニング
これまでは、モデルのトレーニングのためのパイプラインの作成方法について説明してきましたが、大規模なデータセットや複雑なモデルを扱う場合は、分散型トレーニングを考慮する必要があります。
トレーニングプロセスを複数のデバイスに分散させることで、トレーニングプロセスを大幅に高速化し、効率化することができます。このセクションでは、分散型トレーニングの概念と、それをパイプラインに組み込む方法について簡単に説明します。

分散型トレーニングフレームワークを選択します: TensorFlowのtf.distribute、PyTorchのtorch.distributed、またはHorovodなど、いくつかの分散型トレーニングフレームワークがあります。MLライブラリと互換性があり、ニーズに最も適したものを選択します。


ローカルクラスターをセットアップします: モデルをローカルクラスターでトレーニングするためには、計算リソースを適切に構成する必要があります。これには、デバイス（GPUやCPUなど）のネットワークを設定し、効率的な通信が行えるようにすることが含まれます。


トレーニングコードを適応させます: 選択した分散型トレーニングフレームワークを利用するために、既存のトレーニングコードを変更します。これには、モデルの初期化方法の変更、データのロード方法の変更、勾配更新の方法の変更などが含まれる場合があります。


分散型トレーニングプロセスを監視および管理します: 分散型トレーニングプロセスのパフォーマンスとリソース使用状況を追跡します。これにより、ボトルネックの特定、効率的なリソース利用の確保、トレーニング中の安定性の維持などが可能になります。

このトピックはこの記事の範囲を超えていますが、将来分散トレーニングに移行する場合には、MLモデルトレーニングパイプラインの構築時に分散トレーニングの複雑さと考慮事項を認識することが重要です。MLモデルトレーニングパイプラインに分散トレーニングを効果的に組み込むためには、以下の有用なリソースを参考にしてください：

TensorFlowユーザー向け：TensorFlowによる分散トレーニング
PyTorchユーザー向け：分散データパラレルの入門
Horovodユーザー向け：Horovodの公式ドキュメント
一般的な概要については：データサイエンティストのためのNeptuneの分散トレーニングガイド
特定のクラウドプラットフォームで分散トレーニングを行う予定の場合は、プラットフォームのドキュメントにある関連チュートリアルを参照してください。

これらのリソースは、分散トレーニングの力を活用してMLモデルトレーニングパイプラインを向上させるのに役立ちます。
モデルトレーニングパイプラインを構築する際に考慮すべきベストプラクティス
よく設計されたトレーニングパイプラインは、機械学習プロセス全体での再現性と保守性を確保します。このセクションでは、さまざまなプロジェクトに対応するために効果的で効率的で柔軟なパイプラインを作成するためのいくつかのベストプラクティスを探っていきます。

データを操作する前にデータを分割する：前処理や特徴エンジニアリングを行う前に、データをトレーニングセットとテストセットに分割することが重要です。これにより、モデルの評価が偏りなく行われ、テストセットからトレーニングセットに情報が漏れることがなく、楽観的なパフォーマンス評価が行われるのを防ぐことができます。


データの前処理、特徴エンジニアリング、モデルトレーニングのステップを分離する：パイプラインをこれらの異なるステップに分解することで、コードを理解しやすく、保守しやすく、変更しやすくすることができます。このモジュール化により、パイプラインの任意の部分を変更または拡張することなく、他の部分に影響を与えることなく変更できます。


クロスバリデーションを使用してモデルのパフォーマンスを推定する：クロスバリデーションを使用することで、モデルの未知のデータに対するパフォーマンスのより正確な推定値を得ることができます。トレーニングデータを複数のフォールドに分割し、これらのフォールドの異なる組み合わせでモデルを反復的にトレーニングおよび評価することで、モデルの真のパフォーマンスに対するより正確で信頼性のある推定値を得ることができます。


トレーニングとテストの分割およびクロスバリデーションの際にデータを層別化する：層別化により、各分割またはフォールドにおける目標変数の類似した分布が維持されるため、トレーニングと評価のためのデータのより代表的なサンプルを維持することができます。これは、不均衡なデータセットを扱う場合に特に重要であり、層別化によりマイナークラスの例が非常に少ない分割が作成されるのを防ぐことができます。


再現性のために一貫したランダムシードを使用する：コードで一貫したランダムシードを設定することで、パイプラインで使用される乱数生成がコードを実行するたびに同じであることを保証します。これにより、結果が再現可能になり、デバッグが容易になるだけでなく、他の研究者が実験を再現し、結果を検証することができます。


検索メソッドを使用してハイパーパラメータを最適化する：ハイパーパラメータのチューニングは、モデルのパフォーマンスを向上させるための重要なステップです。グリッドサーチ、ランダムサーチ、およびベイズ最適化は、ハイパーパラメータ検索スペースを探索し、モデルに最適なハイパーパラメータの組み合わせを見つけるための一般的な方法です。ハイパーパラメータ最適化には強力なライブラリであるOptunaを使用することができます。


バージョン管理システムを使用し、実験をログに記録する：Gitなどのバージョン管理システムは、コードの変更履歴を追跡するのに役立ち、他の人との協力や必要に応じた以前のバージョンへの復帰が容易になります。Neptuneなどの実験トラッキングツールは、実験の結果を記録し、可視化し、モデルのパフォーマンスの進化を追跡し、さまざまなモデルやハイパーパラメータの設定を比較するのに役立ちます。


パイプラインと結果を文書化する：良いドキュメントは、他の人にとって作業をよりアクセスしやすくし、自分自身の作業をより理解しやすくします。コードに明確で簡潔なコメントを書き、各ステップと関数の目的を説明します。Jupyterノートブック、Markdown、またはコード内のコメントなどのツールを使用して、パイプライン、方法論、および結果を文書化します。


反復的なタスクを自動化する：データの前処理、特徴エンジニアリング、およびハイパーパラメータのチューニングなどの反復的なタスクをストリームライン化するために、スクリプティングおよび自動化ツールを使用します。これにより、時間を節約するだけでなく、パイプラインのエラーや一貫性の問題を減らすこともできます。


パイプラインをテストする：パイプライン全体にわたってエラーが広がる前に、パイプラインが期待どおりに動作していることを確認するためにユニットテストを作成します。これにより、問題を早期に特定し、高品質なコードベースを維持することができます。


トレーニング中にパイプラインを定期的に見直し、洗練する: データが進化したり問題領域が変化した場合、パイプラインを見直してパフォーマンスと効果を確認することが重要です。この積極的なアプローチにより、データと問題領域の変化に対応して、パイプラインの効率を維持し、適応させることができます。

結論
このチュートリアルでは、Scikit-learnやOptuna、Neptuneなどの便利なツールを使用して、機械学習トレーニングパイプラインの基本的なコンポーネントについて説明しました。データの前処理、モデルの作成、クロスバリデーションの実行、ハイパーパラメータの最適化、Titanicデータセットでのモデルのパフォーマンス評価などを実証しました。結果をNeptuneに記録することで、実験を追跡し比較し、さらにモデルを改善することができます。
これらのガイドラインとベストプラクティスに従うことで、効率的かつ保守性の高い機械学習プロジェクトのためのパイプラインを作成することができます。Titanicデータセットや他のデータセットで作業している場合でも、これらの原則を遵守することで、プロセスを効率化し、作業の異なるイテレーション間で再現性を確保することができます。


                  
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
                  

                    ML Model Development                  

                  

                  

                    

                      Share:















                    
                  
                  

                  

                    
                      
                    
                    
                      
                    
                  
                  
                        

        

          
Was this article helpful?
        

        

          
             Yes, thanks!
          
          
             Not, really
          
        

        
93 out of 132 found this helpful
      
                  
Related articles
        

        私たちの人種的正義の取り組みについての最新情報

        ロボット用の物理シミュレータを公開する

        AGIの現実世界の課題

        DeepMind ポッドキャストがシーズン2で復活します

        ベースとブラスへの情熱が、より良いツールの構築に役立つとき

        キルギスタンからキングスクロスまで：コードを作り上げるスターベーカー

        LEGOのコンテストからDeepMindのロボット研究室まで
                  

                    

                      
                      
2023年のMLOpsの景色：トップのツールとプラットフォーム
                    
                    

                    

                      
                        
                      
                      
GPT-3がMLOpsの将来に与える意味とは？デビッド・ハーシーと共に