Uitstekend, hier is een voorstel voor een geautomatiseerde en geïntegreerde strategie voor modeldocumentatie en kennisdeling binnen jouw MLOps-omgeving met Kubeflow, Jenkins en monitoringtools: 1. Analyse en Inventarisatie van Huidige Architectuur - Architectuur: Kubeflow voor model training en deployment, Jenkins voor CI/CD, monitoring voor prestatiebewaking. - Documentatiebehoeften: Model metadata, trainingsparameters, prestatie-statistieken. - Platforms: Confluence wiki en Markdown in Git. 2. Automatisering van Model Metadata en Trainingsparameters - Integratie met Kubeflow Pipelines: Voeg stappen toe die automatisch metadata en parameters vastleggen tijdens elke training. - Gebruik van Kubeflow Metadata Store of custom logging: Log relevante gegevens (modelnaam, versies, parameters, data- en tijdstempels) direct naar een centrale database of logbestanden. - Script of Operator: Ontwikkel een Kubeflow-component of script dat bij succesvolle training automatisch deze gegevens exporteert. 3. Automatische Prestatie-Statistieken en Monitoring - Monitoringtools: Configureer Prometheus en Grafana (of andere monitoringtools) om prestatiegegevens en modelgedrag te verzamelen. - Export: Automatiseer het exporteren van prestatie-statistieken (bijvoorbeeld nauwkeurigheid, foutmarges) naar gestructureerde bestanden of databases na elke training of deployment. 4. Documentatie Generatie en Bijwerking - Markdown-bestanden in Git: - Ontwikkel scripts die automatisch Markdown-documentatie genereren op basis van de verzamelde metadata en prestatiegegevens. - Bij elke training of modelupdate wordt deze Markdown automatisch geüpdatet via CI-pijplijnen. - Confluence-integratie: - Gebruik de Confluence API om automatisch pagina’s aan te maken of bij te werken met de nieuwste modelinformatie. - Koppel deze updates aan Jenkins-pipelines zodat ze automatisch plaatsvinden na succesvolle modeltrainingen. 5. Integratie in Jenkins CI/CD-Pijplijn - Stap toevoegen in Jenkins-pipeline: - Na training: trigger scripts voor het verzamelen en genereren van documentatie. - Automatische commit en push van Markdown-bestanden naar Git. - API-aanroepen naar Confluence voor het bijwerken van wiki-pagina’s. - Automatisering: - Gebruik Jenkins-plugins of scripts (bijvoorbeeld Python scripts met Atlassian SDK) om dit proces te automatiseren. 6. Kennisdeling en Toegang - Confluence: - Zorg voor goede structuur en tagging, zodat teams gemakkelijk relevante modelinformatie kunnen vinden. - Mogelijkheid tot commentaar en collaboratief documentbeheer. - Git Markdown-files: - Versiebeheer en tracering van documentwijzigingen. - Integratie met bestaande workflows van data scientists en modelbeheerders. 7. Aanbevolen Tools en Technologieën - Scripting: Python (voor API-integraties en rapportages). - CI/CD: Jenkins pipelines. - Data opslag: Gebruik bestaande Kubeflow Metadata Store, of een centrale database. - API: Atlassian Confluence REST API voor wiki-beheer. - Version control: Git repositories voor Markdown-bestanden. - Monitoring: Prometheus, Grafana voor prestatiegegevens. 8. Aanvullende Best Practices - Documenteer standaardformaten voor metadata en statistieken. - Stel automatische controles in om te controleren of documentatie up-to-date is. - Implementeer notificaties (bijvoorbeeld via Slack) bij belangrijke updates of afwijkingen. - Zorg voor rolgebaseerde toegang tot Confluence en Git om gegevensbeveiliging te waarborgen. Door deze strategie te implementeren, wordt jouw MLOps-pijplijn niet alleen efficiënter en transparanter, maar ook gemakkelijker schaalbaar en onderhoudbaar, met een automatische en altijd actuele documentatie en kennisdeling. Heeft u nog specifieke wensen of vragen over bepaalde onderdelen van deze strategie?

Absoluut. Hier is een gedetailleerd strategisch plan, afgestemd op uw huidige MLOps-architectuur en specifieke vereisten, om geautomatiseerde modeldocumentatie en kennisdeling te implementeren. ### Overkoepelende Strategie Het doel is om documentatie niet als een handmatige, nasleep-taak te zien, maar als een **automatisch bijproduct van de MLOps-pijplijn zelf**. Elke keer dat een model wordt getraind of geëvalueerd, moet de relevante informatie automatisch worden vastgelegd, opgeslagen en gepubliceerd. --- ### Stap 1: Uitbreiding van de Huidige Architectuur voor Metadata-captatie Uw huidige stack (Kubeflow + Jenkins) is een uitstekende basis. We voegen tools en processen toe om metadata te vangen. **Aanbevolen Methode & Tools:** 1. **ML Metadata Store:** Integreer **MLMD (ML Metadata)**, een onderdeel van TensorFlow Extended (TFX) dat naadloos werkt met Kubeflow Pipelines. MLMD volgt automatisch de afstamming van elke pijplijnrun: welke data, code en parameters zijn gebruikt, en wat de output (het model, statistieken) was. 2. **Model Registry:** Gebruik de **Kubeflow Model Registry** (of een externe zoals **MLflow Model Registry**) als de centrale, versioned opslag voor goedgekeurde modellen. Dit wordt de "bron van waarheid" voor welk model in welke omgeving draait. **Hoe het past in uw architectuur:** * **In de Kubeflow Pipeline:** Elke trainingsstap logt zijn metadata (trainingsparameters, input dataset versie, model artifact pad) automatisch naar MLMD. * **Na de training:** Een pipeline-stap voert model evaluatie uit en logt de **prestatie statistieken** (bijv. accuracy, precision, recall, RMSE, grafieken zoals confusion matrices) eveneens naar MLMD en slaat ze ook op als artefacten (bijv. JSON, PNG-bestanden). * **Jenkins CI/CD:** Jenkins orchestreert de pipeline via de Kubeflow SDK en kan na een succesvolle run de triggers voor documentatie-generatie starten. --- ### Stap 2: Automatisering van Documentatiegeneratie Hier vertalen we de opgeslagen metadata naar de gewenste formaten: Markdown en Confluence. **Aanbevolen Methode & Tools:** 1. **Scripting:** Schrijf een lichtgewicht Python script (bijv. `generate_model_docs.py`) dat gebruikmaakt van: * De **Kubeflow Pipelines SDK** of **MLMD API** om de metadata van de laatste run op te halen. * De **MLflow Client API** (als u MLflow gebruikt) of de API van uw modelregistry. 2. **Templating:** Gebruik een **Jinja2-template** om een consistent, goed opgemaakt Markdown-document te genereren. Het template bevat placeholders voor modelnaam, versie, metadata, parameters, prestatiestatistieken en links naar de opgeslagen grafieken. 3. **Confluence Integratie:** Gebruik de officiële **Confluence REST API** of een library zoals `atlassian-python-api` om de gegenereerde Markdown rechtstreeks naar een Confluence-pagina te publiceren. **Hoe het past in uw architectuur:** Deze stap wordt geautomatiseerd binnen uw Jenkins-pipeline. ```mermaid graph TD A[Kubeflow Training Pipeline] --> B[Logt metadata naar MLMD & artefacten naar objectstorage]; B --> C[Jenkins CI/CD Job voltooit succesvol]; C --> D[Trigger 'Documentatie Job' in Jenkins]; D --> E[Jenkins voert script generate_model_docs.py uit]; E --> F[Script haalt metadata op uit MLMD/Registry]; F --> G[Genereert Markdown via Jinja2 template]; G --> H[Push Markdown naar Git Repository]; G --> I[Publiceert naar Confluence wiki via REST API]; H --> J[Git bewaart versioned geschiedenis]; I --> K[Confluence biedt toegankelijke kennis]; ``` --- ### Stap 3: Kennisdeling en Toegang Dit adresseert uw doelen voor interne data science teams en modelbeheerders. **Aanbevolen Methode:** 1. **Confluence als Kenniscentrum:** Maak een gestandaardiseerde, zoekbare Confluence-space aan (bijv. "ML Model Hub"). Elke modelversie krijgt zijn eigen pagina, automatisch gegenereerd zoals hierboven beschreven. Dit is de gebruiksvriendelijke interface voor iedereen. 2. **Git als Bron en Audit Trail:** De gegenereerde Markdown-bestanden worden automatisch gecommit naar een specifieke Git repository (bijv. `your-project-model-docs`). Dit biedt een perfecte **version history** en audit trail: de documentatie voor Model v1.0.2 is forever gekoppeld aan de Git commit die de modeltraining triggerde. 3. **Toegangsbeheer:** Beheer toegang via de standaard Confluence- en Git-permissies (bijv. toegang voor de `data-science` groep). --- ### Gedetailleerd Implementatieplan **Benodigde componenten:** 1. Een Git repository voor de documentatiescripts en Jinja2-templates. 2. Een Git repository voor de gegenereerde Markdown-bestanden. 3. Een Confluence space ("ML Model Hub"). 4. Jenkins credentials voor toegang tot Confluence (username/token) en Git. **Jenkins Pipeline Stappen (voorbeeld):** ```groovy pipeline { agent any stages { stage('Train Model') { steps { // Trigger Kubeflow pipeline via SDK sh 'python run_kubeflow_pipeline.py' } } stage('Generate and Publish Docs') { when { expression { currentBuild.resultIsBetterOrEqualTo('SUCCESS') } } steps { script { // Haal de run ID op van de laatste run def runId = getRunId() // Custom functie // Voer documentatie script uit withCredentials([usernamePassword(credentialsId: 'confluence-creds', usernameVariable: 'CONFLUENCE_USER', passwordVariable: 'CONFLUENCE_TOKEN')]) { sh """ python generate_model_docs.py \ --run-id ${runId} \ --confluence-user ${env.CONFLUENCE_USER} \ --confluence-token ${env.CONFLUENCE_TOKEN} """ } // Commit naar Git repo sh ''' cd model-docs-repo/ git add . git commit -m "Auto-docs for model run ${runId}" git push ''' } } } } } ``` **Inhoud van het gegenereerde Markdown document (voorbeeld):** ```markdown # Model Documentatie: Fraudedetector ## Model Metadata * **Versie:** v1.2.0 * **Datum Training:** 2023-10-27 14:32:01 UTC * **Getraind in Pipeline Run:** https://<your-kubeflow-endpoint>/pipeline/#/runs/<run-id> * **Git Commit Hash:** abc123def (Link naar commit) ## Trainingsparameters * `learning_rate`: 0.01 * `n_estimators`: 100 * `max_depth`: 10 ## Prestatie Statistieken (op Test Set) * **Accuracy:** 0.989 * **Precision:** 0.92 * **Recall:** 0.88 * **F1-Score:** 0.90 ### Evaluatie Grafiek  ## Model Input Schema | Feature | Type | Beschrijving | |---------|------|--------------| | `transaction_amount` | float | Bedrag van de transactie | | `user_age` | int | Leeftijd van de gebruiker | ``` --- ### Samenvatting van de Geïntegreerde Werkstroom 1. **Trigger:** Een code commit of geplande taak start een Jenkins job. 2. **Trainen & Loggen:** Jenkins start een Kubeflow Pipeline. De pipeline traint het model en logt alle metadata, parameters en prestaties automatisch naar MLMD en objectstorage. 3. **Documentatie Generatie:** Na succesvolle training, start Jenkins een tweede job. Deze job voert een script uit dat de metadata ophaalt en een Markdown-document genereert. 4. **Publicatie:** Het script publiceert deze documentatie naar twee plaatsen: * **Confluence:** Voor gemakkelijke toegang en leesbaarheid voor teams. * **Git:** Voor versiebeheer, traceerbaarheid en goedkeuringsworkflows (middels merge requests). 5. **Kennisdeling:** Uw data scientists en modelbeheerders kunnen nu altijd de meest recente documentatie vinden in Confluence, terwijl ze de volledige historie en audit trail in Git kunnen raadplegen. Deze strategie minimaliseert handmatig werk, elimineert documentatiefouten, en zorgt voor perfecte traceerbaarheid van model naar code naar data.