大型企业的机器学习模型管理流程

随着人工智能和机器学习应用范围越来越广泛，大量的企业会将各种机器学习模型部署到生产实践中。在技术驱动型的中小型企业中这是一件相对容易的事情，因为没有繁琐的流程、利益冲突和监管限制，通常能够很容易的推动新技术的应用。

然而在大型企业中，机器学习的实践远没有小企业那么简单快捷，涉及到数据、模型验证、商业价值、隐私、伦理、安全等等诸多因素，因此需要一套标准流程来统筹兼顾。这个流程通常包括这些内容：

1. 立项阶段
   1. 商业价值分析：（分析模版：需要明确这个模型能够带来的利益，整个项目是否成功的标准能否量化，对现有方案的提升程度，给谁带来利益）
   2. 可行性分析：数据是否可以获取、质量是否足够
   3. 风险分析：
      1. 数据隐私分析：涉及到的数据是否敏感（如涉及个人隐私），是否有相应的措施降低数据泄漏风险，增强隐私保护
      2. 伦理分析：所使用的模型是否会带来歧视、不公平等道德问题
      3. 其他可能的政策风险
   4. 项目管理计划：明确交付成果、交付对象、完成时间、经费来源、团队人员分工，需要哪些外部团队合作
2. 启动阶段
   1. 分配计算机资源（计算集群或者云计算服务器），并明确回收时间
   2. 准备数据：
      1. 授权数据权限（这里需要IT部门架设安全的隔离环境来处理敏感数据）
      2. 建立管道
      3. 检查数据质量：缺失值、数值单位、数据类型、定型变量检查、重复值、异常值、bias、
      4. 数据伦理：少数群体的数据量是否充足、是否存在敏感的个人信息（年龄、性别、种族、信仰、健康状况、国籍……）
3. 开发阶段
   1. 数据探索性分析 （EDA）
   2. 模型选择与训练
   3. 特征管理
   4. 超参数优化
   5. 交叉验证：是否存在数据泄漏，overfit或者underfit，是否对于某些具有特殊属性的样本精度明显偏低
   6. 模型解释：各个特征对于输出结果的影响是否合理，是否包含敏感数据（性别、年龄等）
   7. 模型稳定性：模型性能是否会随着不同的样本或时间波动
   8. 模型的其他局限分析：例如伦理或偏见分析
   9. 监控日志模块：详细输出模型的训练与预测时重要参数
   10. 代码打包：各个功能模块化，遵守标准的目录和文件结构，发布artifactory
4. 测试阶段
   1. 数据测试：
   2. 单元测试：
   3. 性能测试：训练时间、预测时间
   4. 精度测试：
   5. 稳定性测试：微小扰动是否带来预测的巨大变化、对抗攻击测试（例如Fast Gradient Sign Method）、对于相同输入能否产生稳定输出
   6. 伦理测试：模型输出是否有bias，合理特征重要性
   7. 用户测试 （UAT，User Acceptance TEST）：业务端用户能够接受最终模型
5. 审阅阶段
   1. 逻辑检查：是否存在 magic number，死循环，错误条件判断等
   2. 代码质量检查：代码规范、注释、文档等，没有冗余代码或者重复造轮子
   3. 日志检查：模型输出有意义、必要的日志信息
   4. 测试覆盖：100%单元测试、100%代码风格测试、单元测试覆盖尽可能多的场景
   5. 文档检查：文档是否详细到任何人都可以轻松接手，有清晰可用的使用手册（训练&预测、参数配置），故障诊断
   6. 伦理检查：模型预测结果是否给部分人带来不公平的劣势/优势
   7. 流程检查：所有流程是否严格遵守了并有完整的文档记录
6. 部署阶段
   1. 生产数据管道搭建
   2. 模型训练管道搭建
   3. 模型部署管道搭建：考虑batch / real time API / streaming 等不同的模型部署场景
   4. 紧急联系人确认
7. 监控阶段
   1. 数据特征监控：是否有data drift风险
   2. 模型性能监控：是否有model drift风险
   3. 商业价值监控：关联业务端的相关指标监控
   4. 阈值定义：如何触发重新训练

需要强调的是，以上流程的设立是为了服务并促进业务的优化，流程的执行本身不是目的。如果繁琐的流程成为了业务开展的阻碍，则需要停下来思考，这些流程是否有必要进行精简。