Natuurlijk! Hier is een gestructureerd plan voor modelretraining en levenscyclusbeheer in jouw MLOps-pijplijn, afgestemd op jouw situatie: ### 1. **Data Management en Voorverwerking** - **Automatisering van data-inname:** Implementeer een geautomatiseerd proces dat wekelijks nieuwe gelabelde data verzamelt en opslaat in een gestructureerde dataopslag (bijvoorbeeld een data lake of database). - **Data validatie:** Voer vooraf validatiestappen uit zoals controle op data-integriteit, ontbrekende waarden en consistentie om kwaliteit te waarbomen voordat het model wordt getraind. ### 2. **Modelretraining Strategie** - **Frequentie:** Wekelijkse retraining, passend bij de data-updates. Plan een automatische retrainingscript dat ‘s nachts of tijdens daluren draait om GPU-belasting te minimaliseren. - **Modelupdate proces:** - Gebruik een pipeline (bijvoorbeeld Kubeflow Pipelines) om het retrainingsproces te orchestreren. - Laad de nieuwe data, voer data-preprocessing uit, en train de modellen (Random Forest, Gradient Boosting). - Voeg een validatiestap toe waarin de nieuwe modellen worden geëvalueerd op basis van de huidige prestatiemaatstaven. ### 3. **Validatie en Prestatie Monitoring** - **Validatiestappen:** - Split de data in training, validatie en testsets. - Voer cross-validatie uit indien mogelijk. - Vergelijk de prestaties van nieuwe modellen met de vorige versie op de validatieset. - Stel drempels vast voor prestatieverslechtering (bijvoorbeeld een maximumtoelaatbare afname in nauwkeurigheid). - **Prestatiemonitoring:** - Gebruik MLflow om alle experimenten, modelversies en prestatiegegevens te registreren. - Automatiseer het verzamelen van inference-prestaties in productie (bijvoorbeeld via monitoring dashboards). - Controleer periodiek de metrics (Nauwkeurigheid, Precisie, Recall) en stel alarms in bij significante dalingen. ### 4. **Resourcebeheer en GPU-beperkingen** - **Resourceplanning:** - Plan retrainings tijdens daluren of gebruik resource-allocatie op basis van prioriteit. - Overweeg het gebruik van CPU-gebaseerde training voor minder kritieke modellen om GPU-belasting te verminderen. - **Modelversies en deploystrategie:** - Implementeer canary- of blue-green deployment via Kubeflow om nieuwe modellen geleidelijk uit te rollen. - Bewaar meerdere modelversies en houd een roll-back strategie paraat bij prestatieproblemen. ### 5. **Automatisering en CI/CD** - **Automatisering:** - Automatiseer het hele proces met CI/CD pipelines (bijvoorbeeld Jenkins, GitLab CI) geïntegreerd met Kubeflow. - Automatiseer modelvalidatie, training, evaluatie en deployment. - **Validatiestappen:** - Voer automatische regressietests uit op nieuwe modellen. - Gebruik model- en data-drift detectie om te bepalen of retraining nodig is, naast de geplande wekelijkse retraining. ### 6. **Implementatiestrategieën voor optimale prestaties** - **Model deployment:** - Gebruik MLflow Model Registry voor versiebeheer en staging. - Implementeer automatische rollback bij prestatieverlies. - **Levenscyclusbeheer:** - Houd een overzicht bij van modelversies, retrainings en prestatiegeschiedenis. - Plan periodieke evaluaties en onderhoudsacties (bijvoorbeeld modelveroudering of feature updates). ### 7. **Aanbevelingen voor verbetering** - Overweeg het gebruik van sample-based monitoring om snel afwijkingen te detecteren. - Evalueer of transfer learning of model-compressie technieken kunnen helpen om GPU-belasting te verminderen. - Test en implementeer automatische hyperparameteroptimalisatie indien mogelijk. --- **Samenvatting:** Automatiseer wekelijkse data-inname en retraining via Kubeflow, integreer MLflow voor experiment- en modelbeheer, en implementeer validatiestappen inclusief prestatie- en driftmonitoring. Plan resourcegebruik zorgvuldig om GPU-beperkingen te omzeilen, en gebruik geavanceerde deploymentstrategieën voor stabiele en optimale prestaties. Heeft u verdere details of specifieke wensen?

Absoluut. Hier is een uitgebreid plan voor modelretraining en levenscyclusbeheer, afgestemd op uw specifieke MLOps-pijplijn. --- ### **Plan voor Modelretraining en Levenscyclusbeheer** **Doel:** Het automatiseren van de wekelijkse retraining, validatie en implementatie van Random Forest en Gradient Boosting modellen om optimale prestaties (Nauwkeurigheid, Precisie, Recall) te garanderen, rekening houdend met beperkte GPU-bronnen. #### **1. Algemene Architectuur & Gereedschapskeuze** Uw voorkeursstack (MLflow + Kubeflow) is uitstekend geschikt voor deze taak. Hier is hoe we ze integreren: * **Kubeflow Pipelines:** De ruggengraat van de automatisering. Elke week wordt een pipeline gestart die de volledige retraining-workflow orchestreert (data-preprocessing, training, validatie, deployment). * **MLflow:** Het centrale hub voor experiment tracking, modelregistratie en model deployment. * **Tracking:** Log alle parameters, metrieken (accuracy, precision, recall), en artifacts (modellen, feature importance plots) voor elke training run. * **Model Registry:** Beheer de levenscyclus van modellen (Staging, Production, Gearchiveerd). Vergelijk nieuwe modelversies eenvoudig met de productieversie. #### **2. Geautomatiseerde Retraining Pipeline (Wekelijks)** De Kubeflow Pipeline bestaat uit de volgende gestructureerde stappen: **Stap 1: Data Ingestion & Preprocessing** * **Activiteit:** Haal de nieuwste gelabelde dataset op uit de bron (bijv. data warehouse, S3/GCS bucket). * **Automatisering:** Scripts voor data-extractie en -transformatie worden automatisch uitgevoerd. Dezelfde preprocessing-stappen (feature engineering, imputatie, encoding) als de oorspronkelijke training worden strikt toegepast. * **Output:** Een gereed trainings- en testdataset-paar. **Stap 2: Model Training (Met Bronbeperkingen)** * **Activiteit:** Train nieuwe Random Forest en Gradient Boosting modellen op de geüpdatete dataset. * **Beheer van GPU-bronnen:** Configureer de Kubeflow-pipeline om **'s nachts of in het weekend** te draaien (bijv. via een CronJob) om piekuren te vermijden. Stel resource requests/limits in voor de training pod om het GPU-gebruik te beperken. * *Alternatief:* Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM) kan vaak efficiënt op CPU worden getraind. Overweeg om CPU-prioriteit te geven voor deze modellen en GPU alleen te reserveren voor complexere neural networks indien later toegevoegd. **Stap 3: Modelvalidatie & -evaluatie (Kritieke Stap)** * **Activiteit:** Evalueer het nieuwe model op een held-out testset of een validation set van de huidige week. * **Metrieken:** Bereken **Nauwkeurigheid, Precisie en Recall**. Log deze uitgebreid in MLflow. * **Validatieregels (Vergelijkingsstap):** 1. **Drempelwaarde Prestatie:** Het nieuwe model moet een minimum drempel halen (bijv. accuracy > 0.85). 2. **Regressiedetectie:** Het nieuwe model mag **niet significant slechter** presteren dan het huidige productiemodel op de *nieuwe testset*. Gebruik een statistische test (bijv. McNemar's test) of een vooraf gedefinieerde drempel voor prestatieverval (bijv. max. 2% daling in recall). 3. **Bias/Drift Check:** Controleer de feature distribution voor drift tussen de trainingsdata en live data (gebruik Population Stability Index (PSI) of Kolmogorov-Smirnov test). **Stap 4: Modelpromotie in MLflow Registry** * **Activiteit:** Als het nieuwe model alle validatiestappen passeert, wordt het automatisch geregistreerd in het MLflow Model Registry en gepromoveerd naar het **`Staging`** stadium. * **Automatisering:** Deze stap wordt alleen geactiveerd bij succesvolle validatie. Bij falen, genereert de pipeline een melding (bijv. via email of Slack) voor het data science team om handmatig in te grijpen. **Stap 5: Geautomatiseerde Canary- of A/B-implementatie** * **Activiteit:** Implementeer het `Staging`-model naast het huidige `Production`-model. * **Strategie:** * **Canary Deployment:** Stuur een klein percentage (bijv. 5-10%) van het live verkeer naar het nieuwe model. Monitor de bedrijfsmetrieken (niet alleen technische) en prestaties in real-time. * **A/B-testing:** Als er een experimentatieplatform is, voer een gecontroleerde experiment uit. * **Succescriteria:** Als het nieuwe model in canary goede prestaties laat zien gedurende 24-48 uur, wordt het automatisch gepromoveerd naar **`Production`** en wordt het verkeer volledig overgeschakeld. **Stap 6: Rollback & Archief** * **Rollback-procedure:** Als het nieuwe model in productie problemen veroorzaakt (gedetecteerd door real-time monitoring), trigger dan een automatische rollback naar de vorige versie in het MLflow Registry. Dit moet een één-kliks actie zijn. * **Archief:** Oude modelversies worden gearchiveerd maar blijven geregistreerd voor audit-doeleinden en reproduceerbaarheid. #### **3. Monitoring & Waarschuwingen (Post-Implementatie)** De levenscyclus stopt niet bij implementatie. Stel een monitoringlaag in voor het live model: * **Prestatiemonitoring:** Houd dezelfde metrieken (**Accuracy, Precision, Recall**) bij op een representatieve steekproef van live voorspellingen. Gebruik tools zoals Evidently AI of custom dashboards (Grafana). * **Data Drift Monitoring:** Monitor concept drift en data drift continu. Stel alerts in voor wanneer driftwaarden voorbij een drempel komen, wat een trigger kan zijn voor een **buitengewone retraining** buiten het wekelijkse schema om. * **Bronnenmonitoring:** Monitor de latentie en doorvoer van uw modelendpoints. #### **Samenvatting van Aanbevelingen** 1. **Automatiseer de volledige pijplijn** met Kubeflow Pipelines en plan deze buiten piekuren. 2. **Implementeer robuuste validatiestappen:** Gebruik niet alleen prestatiemetrics, maar ook regressiedetectie en driftchecks voordat een model wordt gepromoveerd. 3. **Gebruik MLflow Registry** als enige bron van waarheid voor modelversiebeheer. 4. **Adopteer een veilige implementatiestrategie** zoals Canary Deployment om risico's te mitigeren. 5. **Stel een proactief monitoringssysteem** op voor zowel modelprestaties als data drift in productie. 6. **Documenteer rollback-procedures** en zorg dat ze snel en eenvoudig uit te voeren zijn. Dit plan biedt een evenwicht tussen volledige automatisering en de noodzakelijke controle, waardoor uw modellen zich kunnen aanpassen aan nieuwe data zonder de stabiliteit van uw productiesysteem in gevaar te brengen.