Статья
После того как компании осознали потенциал искусственного интеллекта, началась гонка за внедрение практик MLOps — машинного обучения в продуктах и операциях — в коммерческие стратегии. Однако реализация проектов на базе машинного обучения в реальных условиях оказалась намного сложнее, чем ожидалось. Стало очевидно, насколько велик разрыв между этапами разработки и внедрения. Согласно данным Gartner, 85% решений на базе ИИ и ML так и не доходят до продакшна.
Разбираем, почему так важно объединить лучшие практики DevOps и MLOps, чтобы преодолеть разрыв между классической разработкой ПО и проектами на основе машинного обучения.
Традиционно команды DevOps и MLOps работают в рамках раздельных процессов, с разными инструментами и приоритетами. Однако такая сегментация приводит к дублированию задач, неэффективности и замедляет поставку программных продуктов. Раздельные пайплайны усложняют координацию между командами, увеличивают время выхода решений на рынок и снижают гибкость в условиях быстро меняющихся требований.
Пайплайны DevOps оптимизируют жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC), делая акцент на непрерывной интеграции, доставке (CI/CD) и стабильности эксплуатации.
Несмотря на то что в SDLC и процессе разработки ML-моделей есть определенные пересечения, MLOps-пайплайны включают специфические этапы: предварительную обработку данных, обучение моделей, проведение экспериментов и последующее развертывание. Эти этапы требуют специализированных инструментов и процессов, что затрудняет интеграцию моделей машинного обучения в традиционные программные продукты.
Например, дата-сайентисты могут работать в Jupyter Notebooks, в то время как инженеры используют CI/CD-инструменты вроде Jenkins или GitLab CI. Интеграция модели в основное приложение зачастую становится ручным и подверженным ошибкам процессом: модель необходимо конвертировать, протестировать и внедрить так, чтобы она корректно взаимодействовала с существующей DevOps-инфраструктурой.
Несмотря на схожие цели в автоматизации, управлении версиями и развертывании, DevOps и MLOps используют разные инструменты и процессы. DevOps традиционно опирается на такие решения, как Docker, Kubernetes и Terraform, тогда как в MLOps задействованы специализированные платформы — например, MLflow, Kubeflow или TensorFlow Serving.
Из-за отсутствия унифицированного стека команды часто тратят ресурсы на выполнение одних и тех же задач — но разными средствами. Так, в DevOps контроль версий реализуется через стандартные системы управления кодом, такие как Git. В MLOps, помимо этого, приходится дополнительно отслеживать версии датасетов и моделей. Это приводит к избыточности: командам приходится поддерживать параллельные системы ради схожих функций — отслеживания изменений, воспроизводимости и контроля качества. В результате возрастает нагрузка на инфраструктуру, увеличиваются управленческие издержки и растут затраты.
Разрозненные пайплайны DevOps и MLOps создают барьеры между инженерными, data-science и операционными командами. Такая фрагментация приводит к слабой коммуникации, расхождению в целях и задержкам при выводе решений в продакшн. Из-за недостатка системного взаимодействия с инженерами и DevOps-специалистами, дата-сайентистам бывает сложно подготовить модели к промышленному использованию.
Кроме того, поскольку ML-модели часто не рассматриваются как полноценные программные артефакты, они могут миновать важные этапы пайплайна: автоматизированное тестирование, проверку безопасности, контроль качества. Отсутствие единых стандартов и процессов повышает риск появления дефектов, нестабильного поведения моделей в продакшне и взаимного недоверия между командами.
Разобщенность DevOps- и MLOps-процессов влияет не только на согласованность, но и на скорость релизов. В классическом DevOps-подходе CI/CD обеспечивает регулярные и надежные обновления. В случае с ML-моделями все сложнее: перед развертыванием модель нужно переобучить, протестировать и — иногда — даже пересобрать архитектуру интеграции. Разные пайплайны с независимыми процедурами валидации и согласования замедляют весь процесс.
Например, инженерная команда может быть готова к выпуску новой функциональности, но если компонент на базе ML требует обновления, релиз придется отложить из-за параллельного MLOps-процесса, включающего переобучение модели и ее проверку. В результате увеличивается time-to-market для функций, завязанных на машинное обучение.
Согласно отчету State of the Union, только в 2024 году компании, добавили в свои цепочки поставки ПО более 7 миллионов новых пакетов — это подчеркивает масштабы и темпы современной разработки. Но без согласованной стратегии интеграции DevOps и MLOps даже при высоких объемах будет сложно поддерживать необходимую гибкость.
Раздельные конфигурации DevOps и MLOps затрудняют поддержание единых стандартов по управлению версиями, аудитом и отслеживанием изменений во всей системе. В классическом DevOps-пайплайне изменения в коде отслеживаются централизованно и подлежат аудиту. В MLOps ситуация сложнее: сюда добавляются тренировочные датасеты, гиперпараметры и результаты экспериментов, которые часто хранятся в отдельных системах и логируются по-разному.
Отсутствие сквозной трассировки усложняет диагностику в продакшне. Например, если модель начинает вести себя нестабильно, выяснить, в чем причина — в обучающих данных, конкретной версии модели или в части кодовой базы — бывает затруднительно без единого пайплайна и унифицированной системы логирования.
Как видно, изолированное развитие DevOps и MLOps приводит к неэффективности, дублированию усилий и недостатку взаимодействия между командами. Это замедляет выпуск продуктов и порождает несогласованность процессов. Интеграция двух пайплайнов в единую, сквозную цепочку поставки программного обеспечения позволяет решить эти проблемы — за счет стандартизации, устранения лишней работы и выстраивания более тесного межкомандного сотрудничества.
Несмотря на различия в фокусе — DevOps ориентирован на классическую разработку, а MLOps на процессы машинного обучения — обе практики преследуют схожие стратегические цели: ускорение вывода решений на рынок, автоматизация и обеспечение надежности. Ниже — как эти цели проявляются в обоих подходах:
В классическом DevOps-подходе все компоненты ПО — бинарные файлы, библиотеки, конфигурации — рассматриваются как артефакты. Они версионируются, тестируются и проходят через стадии среды (стейджинг, продакшн и так далее) в рамках единой цепочки поставки программного обеспечения. Распространение этого принципа на модели машинного обучения способно существенно упростить процессы и усилить кросс-функциональное взаимодействие команд. Ниже — четыре ключевых преимущества подхода, при котором ML-модели рассматриваются как полноправные артефакты.
Если ML-модели хранятся и управляются так же, как код и другие артефакты (в системах хранения, CI/CD-пайплайнах и репозиториях), это упрощает версионирование, отслеживание изменений и управление жизненным циклом. Единый подход к управлению всеми компонентами обеспечивает согласованность, повышает прозрачность и упрощает контроль над всей цепочкой поставки.
Например, если версия модели привязана к релизу конкретной функции, это фиксируется в системе, и при необходимости можно легко воспроизвести рабочую связку кода и модели. Такой подход снижает вероятность ошибок и недопонимания, а также повышает предсказуемость релизов.
Интеграция моделей в общую цепочку поставки позволяет масштабировать автоматизацию, привычную для DevOps, и на MLOps. Процессы обучения, валидации и развертывания моделей можно автоматизировать по аналогии с CI/CD — от предварительной обработки данных до выхода модели в продакшн.
Например, если инженер выкладывает изменение в коде, которое влияет на ML-компонент, CI/CD-система может автоматически инициировать переобучение, проверку и развертывание модели. Это позволяет достичь сквозной автоматизации без лишних ручных шагов — при этом используется уже существующая инфраструктура DevOps.
Одна из основных проблем раздельных пайплайнов — слабая синхронизация между командами data-science, разработки и эксплуатации. Подход с моделью как артефактом стандартизирует процессы и объединяет команды на единой инфраструктурной и процессной основе. Это улучшает коммуникацию и упрощает взаимопонимание на всех этапах — от разработки до внедрения.
Например, дата-сайентисты могут сосредоточиться на качестве моделей, не тратя усилия на их упаковку и развертывание — пайплайн позаботится об этом автоматически. Инженеры же воспринимают модель как обычный компонент системы, с версионированием и тестированием наравне с другими частями приложения. Такой подход снижает трения между командами, ускоряет передачу результатов и помогает согласовать цели.
Если модели рассматриваются как полноправные артефакты в цепочке поставки, к ним можно применять те же подходы к безопасности, соответствию нормативным требованиям и внутреннему контролю, что и к остальному ПО. Принципы DevSecOps — внедрение безопасности на всех этапах жизненного цикла разработки — становятся применимыми и к ML-моделям.
Это особенно важно по мере того, как модели становятся критически важной частью бизнес-процессов. Проверка моделей на уязвимости, контроль качества и соответствие корпоративным требованиям позволяют минимизировать риски при внедрении решений на базе ИИ в продакшн-среду.
Рассматривая ML-модели как артефакты в рамках единой цепочки поставки программного обеспечения, компании могут перейти от раздельных DevOps- и MLOps-процессов к целостному и согласованному подходу. Такая интеграция позволяет использовать существующие CI/CD-пайплайны для всех компонентов, стандартизировать процессы и инфраструктуру, а также обеспечивать соблюдение единых требований к качеству, надежности и безопасности как для кода, так и для моделей.
На фоне стремительного роста числа программных релизов и внедрения ИИ-моделей все острее встает вопрос управления сквозными процессами. Сегодня лишь 60% компаний имеют полную прозрачность происхождения и жизненного цикла компонентов, находящихся в продакшне. Объединение DevOps и MLOps в единую цепочку поставки ПО помогает устранить этот пробел и эффективнее достигать общих целей: ускорения релизов, автоматизации и устойчивости. Это создает надежную и безопасную среду для разработки, тестирования и вывода в эксплуатацию всего спектра цифровых решений — от традиционного программного обеспечения до моделей машинного обучения.