Guida all'implementazione di un sistema di Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD) per modelli di Machine Learning con MLflow e GitHub Actions

Prima di iniziare, assicurati di avere i seguenti prerequisiti:

• Un account GitHub
• Python 3.7 o superiore installato
• Pip (gestore di pacchetti Python)
• Un account MLflow (se si prevede di utilizzare un server MLflow remoto)

Inoltre, è consigliabile avere una conoscenza di base di:

• Machine Learning
• MLflow
• GitHub Actions
• Docker (se si prevede di containerizzare i modelli)

Una struttura di progetto ben definita è fondamentale per un sistema CI/CD efficace. Ecco una struttura di esempio:

my_ml_project/
├── data/
│   ├── raw/
│   └── processed/
├── models/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── data.py
│   ├── model.py
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── test_data.py
│   └── test_model.py
├── MLproject
├── requirements.txt
└── .github/
    └── workflows/
        └── main.yml

Dove:

• data/: Contiene i dati grezzi (raw/) e processati (processed/). I dati grezzi sono la base di partenza, mentre i dati processati sono pronti per essere utilizzati nell'addestramento del modello.
• models/: Contiene i modelli addestrati. Questi sono gli artefatti finali del processo di training, pronti per il deployment.
• src/: Contiene il codice sorgente del progetto, suddiviso in moduli per la gestione dei dati (data.py), la definizione del modello (model.py), l'addestramento (train.py) e la valutazione (evaluate.py).
• tests/: Contiene i test unitari e di integrazione per garantire la qualità del codice e del modello. I test verificano la correttezza dei dati e del comportamento del modello.
• MLproject: File di configurazione MLflow per la riproducibilità degli esperimenti. Definisce l'ambiente e il comando per eseguire il training del modello.
• requirements.txt: Elenco delle dipendenze Python necessarie per eseguire il progetto. Questo file è utilizzato per installare le librerie richieste nell'ambiente CI/CD.
• .github/workflows/main.yml: File di configurazione di GitHub Actions che definisce il workflow CI/CD. Questo file automatizza il processo di build, test e deployment.

Questa sezione illustra come creare e tracciare un modello ML utilizzando MLflow. Supponiamo di voler addestrare un semplice modello di regressione lineare.

src/model.py:

import mlflow.sklearn
from sklearn.linear_model import LinearRegression

def train_model(X_train, y_train):
    with mlflow.start_run() as run:
        model = LinearRegression()
        model.fit(X_train, y_train)
        mlflow.sklearn.log_model(model, "model")
        return run.info.run_uuid

src/train.py:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from src.model import train_model

def main():
    # Carica i dati (sostituisci con i tuoi dati)
    data = pd.read_csv("data/your_data.csv")
    X = data.drop("target", axis=1)
    y = data["target"]
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

    # Addestra il modello e traccia con MLflow
    run_id = train_model(X_train, y_train)
    print(f"MLflow Run ID: {run_id}")

if __name__ == "__main__":
    main()

MLproject:

name: ML-CI-CD

conda_env: conda.yaml

entry_points:
  main:
    command: "python src/train.py"

conda.yaml:

name: ml-env
channels:
  - conda-forge
dependencies:
  - python=3.8
  - pandas
  - scikit-learn
  - mlflow

Per eseguire il training localmente:

L'implementazione dei test è fondamentale per garantire la qualità del modello. È cruciale scrivere test unitari e di integrazione per validare la correttezza dei dati, del modello e delle pipeline. Questi test non sono solo un controllo di qualità, ma rappresentano un elemento essenziale della pipeline CI/CD, assicurando che solo codice validato venga promosso nelle fasi successive.

tests/test_model.py:

import unittest
import pandas as pd
from src.model import train_model
from sklearn.linear_model import LinearRegression

class TestModel(unittest.TestCase):
    def test_train_model(self):
        # Crea dati di esempio
        X_train = pd.DataFrame({'feature1': [1, 2, 3], 'feature2': [4, 5, 6]})
        y_train = pd.Series([7, 8, 9])

        # Addestra il modello
        run_id = train_model(X_train, y_train)

        # Verifica che il modello sia stato addestrato correttamente (controllo superficiale)
        self.assertIsNotNone(run_id)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Per eseguire i test:

python -m unittest discover testsCopia

GitHub Actions permette di automatizzare il workflow di CI/CD. Crea un file YAML in .github/workflows/main.yml per definire il workflow.

.github/workflows/main.yml:

name: ML CI/CD

on:
  push:
    branches: [ main ]
  pull_request:
    branches: [ main ]

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Set up Python 3.8
        uses: actions/setup-python@v3
        with:
          python-version: "3.8"
      - name: Install dependencies
        run: |
          python -m pip install --upgrade pip
          pip install -r requirements.txt
      - name: Lint with flake8
        run: |
          # Add your linting commands here, e.g., flake8
          # flake8 . --count --select=E9,F63,F7,F82 --show-source --statistics
          echo "Linting not configured"
      - name: Test with unittest
        run: |
          python -m unittest discover tests
      - name: Train Model
        run: |
          mlflow run .
      - name: Upload MLflow Artifact
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: mlflow-model
          path: mlflow-runs

  deploy:
    needs: build
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Download MLflow Artifact
        uses: actions/download-artifact@v3
        with:
          name: mlflow-model
          path: mlflow-runs
      - name: Deploy Model (Placeholder)
        run: |
          echo "Model deployment not implemented yet. You need to implement your deployment logic here."
          # Example: Deploy to a staging server
          # ssh user@staging_server "docker-compose up -d"

Questo workflow esegue i seguenti passaggi:

• Esegue il checkout del codice.
• Configura Python.
• Installa le dipendenze.
• Esegue il linting (opzionale).
• Esegue i test unitari.
• Addestra il modello con MLflow.
• Carica gli artefatti MLflow.
• Deploya il modello (placeholder, da implementare).

L'ultimo passo è automatizzare il deployment del modello. Questo può essere fatto in diversi modi, a seconda dell'ambiente di deployment (es. server, cloud, edge). L'esempio seguente mostra un placeholder per il deployment.

Nel file .github/workflows/main.yml, la sezione deploy è un placeholder. Dovrai implementare la logica di deployment specifica per il tuo ambiente.

Esempi di deployment:

• Deployment su un server: Utilizza SSH per connetterti al server e eseguire comandi per aggiornare il modello.
• Deployment su un servizio cloud (es. AWS SageMaker, Azure Machine Learning): Utilizza le API del servizio cloud per creare o aggiornare un endpoint di deployment.
• Deployment su un container Docker: Crea un'immagine Docker del modello e caricala su un registro container (es. Docker Hub, AWS ECR, Azure Container Registry). Quindi, esegui il container sul tuo ambiente di deployment.

Durante l'implementazione di un sistema CI/CD, è possibile incorrere in alcuni errori comuni. Ecco alcuni esempi e le relative soluzioni:

• Dipendenze mancanti o non corrette: Assicurati che tutte le dipendenze siano specificate correttamente nel file requirements.txt o conda.yaml. Utilizza versioni specifiche delle librerie per evitare incompatibilità.
• Test falliti: Analizza attentamente i log dei test per identificare la causa del fallimento. Correggi il codice o i dati che causano l'errore.
• Problemi di autenticazione: Verifica che le credenziali per l'accesso a servizi esterni (es. server MLflow, registri container) siano configurate correttamente e che siano disponibili nell'ambiente CI/CD. Utilizza variabili d'ambiente o segreti per proteggere le credenziali.
• Errori di deployment: Controlla i log del deployment per individuare eventuali problemi. Assicurati che l'ambiente di destinazione sia configurato correttamente e che il modello sia compatibile con l'ambiente.

In questa guida, hai imparato come implementare un sistema di CI/CD per modelli di Machine Learning utilizzando MLflow e GitHub Actions. Automatizzando il processo di sviluppo, test e deployment, puoi migliorare la qualità dei tuoi modelli, ridurre gli errori e accelerare il time-to-market.

Ricorda che questo è solo un punto di partenza. Puoi personalizzare e ampliare questo sistema per soddisfare le tue esigenze specifiche. Ad esempio, potresti voler aggiungere passaggi di linting, analisi statica, test di integrazione, deployment multi-ambiente e monitoraggio del modello in produzione.

Ora tocca a te! Sperimenta con le configurazioni, adatta il workflow alle tue esigenze e condividi la tua esperienza. Quali sfide hai incontrato? Quali soluzioni hai trovato? Lascia un commento qui sotto!