Natuurlijk! Hier zijn enkele aanbevelingen om een schaalbaar experimenttracking- en metadata-beheersysteem op te zetten, afgestemd op jouw tools en voorkeuren: 1. Experimenttracking en metadata-registratie - Gebruik MLflow Tracking: MLflow biedt een uniform platform voor het registreren van experimenten, hyperparameters, metrics en artifacts. Het is eenvoudig te integreren met TensorFlow. - Reproduceerbaarheid verbeteren: - Maak gebruik van MLflow’s ‘Run’ objecten om alle relevante metadata, codeversies en environment details vast te leggen. - Sla de exacte datasetversies op of registreer hun hashes (bijvoorbeeld via dataset-asset management). - Versiebeheer code en configuraties via GitHub; link deze commits aan MLflow runs. 2. Integratie met GitHub en Jenkins - Automatisering: - Configureer Jenkins-pijplijnen om automatisch MLflow-experimenten te starten bij elke modeltraining. - Gebruik Jenkins’ integratie met GitHub om codewijzigingen te detecteren en experimenten te koppelen aan specifieke commits. - Metadata associatie: - Bij elke Jenkins-run, registreer de commit hash, branch en build-parameters in MLflow. 3. Schaalbare opslag en beheer - Gebruik een centrale MLflow-server (bijvoorbeeld op een dedicated VM of in de cloud) met een robuuste backend (bijvoorbeeld PostgreSQL of MySQL) voor schaalbaarheid. - Artifacts en modellen kunnen opgeslagen worden in cloudopslag (bijv. S3, Azure Blob Storage). 4. Best practices voor modelexperimenten en governance - Standaardiseer experiment- en modelnaamgevingsconventies. - Gebruik MLflow’s Model Registry voor versiebeheer, staging en goedkeuring. - Documenteer experimenten en resultaten duidelijk, inclusief datasetversies en hyperparameters. - Implementeer toegangscontrole en audit logs om de governance te waarborgen. 5. Aanvullende tools en overwegingen - Overweeg het gebruik van data- en model-pipelines (bijv. Kubeflow, TFX) voor end-to-end management. - Automatiseer dataset- en modelversiebeheer met tools zoals DVC (Data Version Control) en koppel dit aan MLflow. - Zorg voor regelmatige back-ups en onderhoud van de metadata- en experimentgegevens. Door deze aanpak krijg je een schaalbaar, reproduceerbaar en governance-gericht systeem voor experimenttracking en metadata-beheer, dat naadloos integreert met jouw bestaande tools en workflows. Heeft u nog verdere vragen of specifieke cases waar u hulp bij nodig heeft?

Absoluut. Hier is een gedetailleerd, stapsgewijs plan in het Nederlands voor het ontwikkelen van een robuuste experimenttracking- en metadata-beheerstrategie met uw tools. ### Overkoepelende Strategie: MLflow als Centraal Zenuwstelsel Uw combinatie van TensorFlow en MLflow is uitstekend. De kern van de strategie is om **MLflow** te transformeren van een simpele tracker naar het centrale zenuwstelsel van uw MLOps-pijplijn. Het zal niet alleen experimenten volgen, maar ook dienen als de bron van waarheid voor modellen, hun metadata, en de governance. --- ### Aanbeveling 1: Implementeer een Gestructureerde Experimenttracking met MLflow Het gebrek aan reproduceerbaarheid komt vaak door niet-geregistreerde afhankelijkheden (code, data, omgeving). **Actiepunten:** 1. **Gebruik de `autolog()`-functie voor TensorFlow:** Dit is de snelste winst. Activeer het aan het begin van je trainingsscript. Het logt automatisch hyperparameters, metrieken, en het model zelf. ```python import mlflow mlflow.tensorflow.autolog() # ... uw TensorFlow code ... ``` 2. **Log expliciet de cruciale metadata:** Vul `autolog()` aan met expliciete logging voor zaken die het mist. * **Datasetversies:** Dit is cruciaal voor reproduceerbaarheid. ```python # Voorbeeld: log de git commit hash van het dataset-generatiescript dataset_version = subprocess.check_output(['git', 'rev-parse', 'HEAD'], cwd='/pad/naar/dataset/repo').decode('ascii').strip() mlflow.log_param("dataset_git_commit", dataset_version) # OF, als je een dataset heeft met een expliciete versie (bijv. van DVC) mlflow.log_param("dataset_version", "v1.5.2") ``` * **Hyperparameters:** `autolog` doet dit, maar voor parameters buiten de modeltraining (bijv. pre-processing): ```python mlflow.log_params({ "learning_rate": 0.01, "batch_size": 32, "preprocessing_strategy": "normalization" }) ``` 3. **Log de volledige code status:** Log niet alleen parameters, maar de exacte code die gebruikt is. * **Koppel met GitHub:** Gebruik de `mlflow.projects` API of log de git commit hash. ```python # Log de git commit hash van het huidige repo code_version = subprocess.check_output(['git', 'rev-parse', 'HEAD']).decode('ascii').strip() mlflow.log_param("code_commit", code_version) ``` --- ### Aanbeveling 2: Kies een Schaalbare Metadata-opslagback-end De standaard MLflow-back-end (lokaal bestandssysteem) schaalt niet. U moet deze centraliseren en schaalbaar maken. **Opties & Implementatie:** * **Aanbevolen Keuze: PostgreSQL Database** * **Waarom:** Robuust, transactioneel, ondersteunt gelijktijdige toegang vanaf meerdere runners (Jenkins), en is eenvoudig te integreren met MLflow. * **Implementatie:** 1. Zet een PostgreSQL database op (bijv. via AWS RDS, Azure Database, of een eigen server). 2. Start de MLflow Tracking Server met de database als back-end: ```bash mlflow server \ --backend-store-uri postgresql://<gebruiker>:<wachtwoord>@<host>:<poort>/<databasenaam> \ --default-artifact-root <uri://naar/artifact/opslag> \ --host 0.0.0.0 ``` 3. Wijs uw training scripts (en Jenkins) naar deze server URL (`http://<server-ip>:5000`). * **Alternatief voor zeer grote schaal: MySQL** * Vergelijkbare setup, maar PostgreSQL wordt generally aanbevolen voor MLflow. --- ### Aanbeveling 3: Stel een Betrouwbare Artifact-opslag in Modelartefacten (binaries) zijn groot. Sla ze niet op in de database. **Opties & Implementatie:** * **Aanbevolen Keuze: Amazon S3 / Azure Blob Storage / Google Cloud Storage** * **Waarom:** Schaalbaar, duurzaam en perfect geïntegreerd met MLflow. * **Implementatie:** Configureer de `--default-artifact-root` van de MLflow server naar een S3/ABS/GCS bucket (e.g., `s3://mlflow-bucket/artifacts`). Zorg voor de juiste IAM-credentials. * **Voor On-Premise: NFS / SMB Share** * Minder ideaal, maar werkt. Configureer `--default-artifact-root` naar een netwerkpad (e.g., `file:///mnt/nfs_server/mlflow_artifacts`). --- ### Aanbeveling 4: Integreer met GitHub en Jenkins voor CI/CD Dit is waar uw pijplijn geautomatiseerd en reproduceerbaar wordt. **Implementatie met Jenkins:** 1. **Jenkins Job Configuratie:** * Laat de job eerst de code checkouten vanuit GitHub. Dit garandeert dat de juiste codeversie wordt gebruikt. * Maak een virtuele Python-omgeving aan en installeer alle dependencies (`requirements.txt`). Overweeg om *ook* deze environment hash te loggen in MLflow voor volledige reproduceerbaarheid. * **Belangrijkste Stap:** Voer je trainingsscript niet direct uit met `python train.py`. Gebruik in plaats daarvan de `mlflow run` command. 2. **Gebruik `MLproject` bestanden:** Dit is de sleutel tot reproduceerbaarheid. Maak een `MLproject` bestand in je GitHub repo. ```yaml # MLproject name: mijn_tensorflow_project conda_env: conda.yaml # of python_env: requirements.txt entry_points: main: parameters: learning_rate: {type: float, default: 0.01} batch_size: {type: int, default: 32} command: "python train.py --lr {learning_rate} --batch-size {batch_size}" ``` Je `train.py` accepteert dan argumenten via `argparse`. 3. **Jenkins Command:** ```bash # Dit commando zorgt ervoor dat MLflow de run, parameters en artifacten registreert op de tracking server. mlflow run https://github.com/jouw-org/jouw-repo.git -P learning_rate=0.001 -P batch_size=64 --env-manager=local ``` Jenkins kan parameters doorgeven aan de `mlflow run` command, waardoor elke run perfect wordt vastgelegd. --- ### Best Practices voor Verbeterde Governance 1. **Model Registry:** Gebruik de **MLflow Model Registry** (deel van de tracking server). Promove modellen van `Staging` naar `Production` na validatie. Dit geeft een duidelijk overzicht van welke modellen waar draaien. 2. **Transitie van Experiment naar Reproduceerbare Run:** Beschouw elke Jenkins-build als een "reproduceerbare run" en elk handmatig experiment als een "experimentele run". Gebruik MLflow's `experiment` en `run` hiërarchie om dit te organiseren. 3. **Tags voor Betere Zoekbaarheid:** Gebruik `mlflow.set_tag()` om runs te taggen met informatie zoals `jenkins_build_number: ${BUILD_NUMBER}` of `model_type: "CNN"`. Dit maakt zoeken en filteren later veel eenvoudiger. 4. **Documentatie in Runs:** Log een korte beschrijving van het experimentdoel met `mlflow.log_text("experiment_doel.txt")`. ### Samenvatting van de Implementatiestappen 1. **Setup:** Installeer een PostgreSQL database en een S3 bucket (of equivalent). 2. **Deploy:** Draai de MLflow Tracking Server, wijzend naar de database en S3. 3. **Code:** Pas je TensorFlow scripts aan met `autolog()` en expliciete logging voor datasetversies. 4. **CI/CD:** Creëer `MLproject` en `conda.yaml` bestanden in je GitHub repo. 5. **Automatiseer:** Configureer een Jenkins job die `mlflow run` gebruikt om de training uit te voeren. 6. **Governance:** Beoordeel en promove modellen via de MLflow UI (Model Registry). Deze aanpak lost uw reproduceerbaarheidsprobleem op door elke run te koppelen aan een specifieke codeversie (Git), datasetversie, omgeving, en parameters, allemaal gecentraliseerd in een schaalbare MLflow-installatie.