ML Platform
ML Platform — AI-продукт, предоставляющий инфраструктуру для обучения, развёртывания и мониторинга моделей классического машинного обучения.
Назначение
ML Platform решает задачу стандартизации процесса работы с ML-моделями. Вместо того чтобы каждая команда строила свою инфраструктуру, организация предоставляет единую платформу.
Платформенная команда поддерживает инфраструктуру, data scientists строят модели поверх неё.
Компоненты платформы
Типовая ML Platform включает следующие компоненты:
- Feature Store — централизованное хранилище и управление признаками
- Experiment Tracking — отслеживание экспериментов (MLflow, Weights & Biases)
- Model Registry — реестр версий моделей с метаданными
- Training Pipelines — автоматизированные пайплайны обучения
- Serving Infrastructure — инфраструктура для inference (batch и real-time)
- Monitoring — мониторинг дрейфа данных, деградации качества, аномалий
Сценарии использования
ML Platform обслуживает следующие классы задач:
- Скоринговые модели — кредитный скоринг, оценка риска, скоринг клиентов
- Прогнозирование — прогноз спроса, финансовое прогнозирование, forecasting
- Обнаружение аномалий — fraud detection, мониторинг транзакций
- Рекомендательные системы — персонализация предложений, next best action
- Классификация — категоризация документов, заявок, обращений
Ключевые принципы
ML Platform строится на следующих принципах:
- Воспроизводимость — любой эксперимент можно воспроизвести; фиксируются данные, код, параметры
- Версионирование — модели, данные и конфигурации версионируются
- Автоматическое переобучение — модели переобучаются по расписанию или при деградации качества
- Мониторинг — непрерывный контроль качества моделей в production
- Стандартизация — единый процесс от эксперимента до деплоя
Модель поставки
ML Platform — это платформенный продукт с чётким разделением ответственности:
| Роль | Ответственность |
|---|---|
| Platform Team | Инфраструктура, инструменты, CI/CD для моделей |
| Data Scientists | Разработка и обучение моделей |
| ML Engineers | Продуктивизация, оптимизация inference |
| Data Engineers | Подготовка данных, feature pipelines |
Мониторинг моделей
Мониторинг в production включает:
- Data drift — изменение распределения входных данных
- Model drift — деградация качества предсказаний
- Performance — латентность, throughput, error rate
- Business metrics — влияние модели на бизнес-метрики
При обнаружении деградации запускается процесс переобучения или отката на предыдущую версию.