Natuurlijk! Hieronder vindt u een gedetailleerd plan voor het opzetten van een geautomatiseerde strategie voor modelverspreiding en versiebeheer binnen uw MLOps-pijplijn, rekening houdend met uw specificaties. **1. Overzicht van uw huidige situatie** - **Modelarchitecturen en versies:** - Convolutioneel neuraal netwerk (CNN) v2.0 - Random Forest v1.5 - **Automatiseringsniveau:** Halfautomatisch met handmatige goedkeuring - **Deployment-omgevingen:** Azure ML en lokale servers - **Compliance:** HIPAA - **Tools en platforms:** DVC en GitLab CI --- ### 2. Workflow en strategie voor modelverspreiding en versiebeheer #### A. Versiebeheer en traceerbaarheid - **Gebruik GitLab voor codebeheer:** - Houd alle code, configuraties en scripts in GitLab repositories. - Gebruik duidelijke branching-strategieën (bijv. feature, develop, main) en pull requests (merge requests) voor code review en goedkeuring. - **Gebruik DVC voor dataversies en modelversies:** - Registreer datasets, preprocessed data, modellen en experimentresultaten met DVC. - Versiebeheer wordt gedaan via DVC-commits gekoppeld aan Git-commits, wat volledige traceerbaarheid garandeert. #### B. Modeltraining en validatie - **Automatiseer training pipelines:** - Maak CI/CD pipelines in GitLab CI die trainen en valideren van modellen op basis van specifieke branches of tags. - Voeg handmatige goedkeuringsstappen toe vóór de modelverplaatsing naar staging of productie. - **Model- en dataversie koppelen:** - Elke modelversie wordt gekoppeld aan een specifieke datasetversie en codeversie, wat traceerbaarheid en reproduceerbaarheid garandeert. #### C. Modelbeoordeling en goedkeuring - **Halfautomatische goedkeuringsworkflow:** - Na training en validatie wordt een pipeline onderbroken voor handmatige goedkeuring via GitLab’s environment approval features of via een dedicated review stage. - Bij goedkeuring wordt het model gemarkeerd voor deployment. --- ### 3. Deploymentstrategie #### A. Deployment pipelines - **Azure ML:** - Gebruik Azure ML SDK en CLI voor het registreren, beheren en uitrollen van modellen. - Implementeer een pipeline die na goedkeuring automatisch modellen registreert en publiceert naar Azure ML Model Registry. - **Lokale servers:** - Gebruik DVC en scripts voor het distribueren van modellen naar lokale servers, bijvoorbeeld via SCP of geautomatiseerde scripts die de modellen ophalen op basis van versie-tags. #### B. Modeldistributie - **Modelinvoer en -uitvoer:** - Zorg dat modellen worden gedistribueerd met volledige metadata (versie, datum, configuratie) voor traceerbaarheid. - Automatiseer het uitrollen naar de juiste omgeving op basis van goedkeuring. --- ### 4. Governance en compliance (HIPAA) - **Veiligheid en privacy:** - Versleutel datastromen en opgeslagen modellen volgens HIPAA-standaarden. - Beperk toegang tot modelregistratie en deployment pipelines tot geautoriseerd personeel. - Log alle acties en wijzigingen voor auditdoeleinden. - **Audittrail:** - Gebruik GitLab en DVC logs voor volledige traceerbaarheid van wie, wanneer en wat heeft goedgekeurd of gewijzigd. --- ### 5. Tools en best practices - **GitLab CI/CD:** - Configureer pipelines met stages voor data-preprocessing, training, validatie, review, en deployment. - Voeg handmatige goedkeuringsstappen toe voor deployment stages. - **DVC:** - Beheer datasets en modellen, en houd versies bij. - Integreer met GitLab CI voor automatische modelregistratie en tracking. - **Azure ML:** - Gebruik Azure ML Pipelines voor geautomatiseerde modeltraining en deployment. - Implementeer modelregistratie en versiebeheer via Azure ML Model Registry. - **Security en compliance:** - Implementeer role-based access control (RBAC) en encryptie. - Voer regelmatige audits uit en houd compliance-documentatie actueel. --- ### 6. Samenvatting van aanbevolen workflow 1. **Ontwikkeling en versiebeheer:** - Code en data in GitLab en DVC. 2. **Automatische training en validatie:** - CI/CD pipeline start bij code- of dataversie-update. 3. **Handmatige review:** - Na validatie wordt een goedkeuringsstap getriggerd. 4. **Modelregistratie:** - Na goedkeuring wordt het model automatisch geregistreerd in Azure ML en/of lokaal. 5. **Distributie:** - Models worden uitgerold naar Azure ML en lokale servers op basis van versie. 6. **Monitoring en logging:** - Houd prestaties en logs bij voor compliance en troubleshooting. --- ### Conclusie Door deze gestructureerde aanpak, geïntegreerd met GitLab CI, DVC, Azure ML en beveiligingsmaatregelen, garandeert u een consistente, traceerbare en efficiënte modelverspreiding en versiebeheer binnen uw MLOps-pijplijn, met de benodigde controle en compliance.

Absoluut. Hier is een gedetailleerd plan voor het opzetten van een halfautomatische, HIPAA-compliant MLOps-pijplijn voor modelverspreiding en versiebeheer, afgestemd op uw specifieke eisen. ### Samenvatting van Uw Huidige Staat * **Modellen:** CNN v2.0, Random Forest v1.5 * **Automatisering:** Halfautomatisch (met handmatige goedkeuring) * **Omgeving:** Azure ML (cloud), Lokale servers (on-premise) * **Compliance:** HIPAA * **Tools:** DVC (Data Version Control), GitLab CI/CD --- ### 1. Architectuur en Tooling Overzicht De kern van uw strategie draait om de combinatie van **Git** (voor code), **DVC** (voor data en modellen) en **GitLab CI/CD** (voor automatisering), allemaal gekoppeld aan **Azure ML** voor de cloud deployment. * **Git & GitLab:** Het enige bron van waarheid voor alle code, configuratiebestanden, CI/CD-pipelines en DVC-metadata. * **DVC:** Beheert versies van grote bestanden: getrainde modelartefacten (.pkl, .h5, .onnx), datasets en preprocessors. Het slaat deze bestanden op in een **HIPAA-compliant Azure Blob Storage-container** (aangewezen als "remote storage" in DVC). * **GitLab CI/CD:** Automatiseert het trainen, testen, en het aanbieden van modellen voor deployment. Het fungeert als de orchestrator. * **Azure ML:** Dient als het modelregister (model registry), de compute-omgeving voor training, en het platform voor cloud deployment naar ACI/AKS. * **Lokale Servers:** Voor on-premise deployment wordt het goedgekeurde modelartefact via DVC gedownload en geïmplementeerd. --- ### 2. Geadviseerde Workflow voor Modelverspreiding (Halfautomatisch) Dit workflow beschrijft de reis van code-aanpassing tot deployment. **Fase 1: Ontwikkeling & Experimenten (Elke ontwikkelaar)** 1. Werk in een feature branch (`git checkout -b feature/cnn-update`). 2. Gebruik DVC om datasets en oude modellen binnen te halen: `dvc pull`. 3. Train lokaal of gebruik GitLab CI om een training job op Azure ML te triggeren voor experimenten. 4. Commit codewijzigingen naar Git. Commit modelwijzigingen naar DVC (`dvc add model_cnn.h5` -> `git add model_cnn.h5.dvc`). 5. Push zowel de Git branch als de DVC-verwijzingen (`git push`, `dvc push`). **Fase 2: Integratie & Training (Geautomatiseerd met GitLab CI)** 1. Een **Merge Request** wordt aangemaakt naar de `main` of `production` branch. 2. De **GitLab CI-pipeline triggert** en voert een reeks geautomatiseerde stappen uit: * **Linten & Unit Tests:** Test de codekwaliteit. * **Training Job:** Roept een Azure ML pipeline aan om het model op een gereproduceerbare manier op schaalbare compute te trainen. Het getrainde model wordt naar DVC remote storage geüpload en de `.dvc` file wordt bijgewerkt. * **Evaluatie:** Het nieuwe model wordt geëvalueerd tegen een golden testset. Prestatiemetrieken (bv. accuracy, F1-score) worden vastgelegd als artefacten in de pipeline. 3. De pipeline **faalt als de prestaties onder een drempelwaarde** zakken (bijv., accuracy < 95%), wat een automatische kwaliteitscontrole is. **Fase 3: Handmatige Goedkeuring & Registratie** 1. Bij een succesvolle pipeline **blokkeert de Merge Request** op handmatige goedkeuring. 2. Een **ML Lead/Manager** reviewt de code, de gegenereerde prestatiemetrieken en de DVC-versieveranderingen in de MR. 3. Na **goedkeuring en merge** naar `main`, triggeren een nieuwe pipeline die: * Het getrainde model registreert in de **Azure ML Model Registry** met een versielabel (bv. `cnn-model:version-2-1`). * Creëert een Git-tag (bv. `v2.1`) voor een duidelijk versiepunt in de geschiedenis. **Fase 4: Deployment (Handmatige Trigger)** 1. In de Azure ML Model Registry **wordt een nieuw geregistreerd model gemarkeerd voor staging/production**. 2. Een **bevoegd persoon** handhaaft een "deploy to production" knop in GitLab CI of Azure ML. Deze actie: * **Azure Omgeving:** Roept een CI/CD-pipeline aan die het model deployt naar een AKS (Azure Kubernetes Service) endpoint, volledig beheerd binnen het HIPAA-compliant Azure ecosystem. * **Lokale Omgeving:** Roept een job aan die het specifieke modelartefact met `dvc pull` ophaalt uit de beveiligde storage en het deployment script op de lokale servers uitvoert. --- ### 3. Versiebeheer Strategie * **Code:** Gebruik semantische versiebeheer (SemVer) in combinatie met Git-tags. Uw CNN gaat van `v2.0` naar `v2.1`. * **Data & Modellen:** DVC handelt de versiebeheer hiervan af. De `.dvc` bestanden (die in Git bewaard worden) bevatten hashes die precies aangeven welke versie van het model of de data bij welke codeversie hoort. Dit garandeert **volledige reproduceerbaarheid**. * **Model Registry:** Azure ML onderhoudt zijn eigen interne versienummering voor geregistreerde modellen (bijv., Versie 1, Versie 2). Koppel deze altijd aan een Git-tag voor traceerbaarheid. --- ### 4. HIPAA Compliance Best Practices 1. **Encryptie:** Zorg dat alle data *at-rest* en *in-transit* versleuteld zijn. * Configureer **Azure Blob Storage** (DVC remote) en **Azure ML** om encryptie-at-rest te gebruiken met door Microsoft beheerde sleutels of, beter nog, door de klant beheerde sleutels (CMK). * Gebruik altijd HTTPS (TLS) voor alle communicatie. 2. **Toegangscontrole (RBAC):** * Beperk toegang tot GitLab repositories, Azure Blob Storage en Azure ML tot *enkel geautoriseerd personeel* ("Principle of Least Privilege"). * Scheid duties: ontwikkelaars kunnen mergen, maar alleen een selecte groep sysadmins/model stewards kunnen de daadwerkelijke deployment triggeren. 3. **Audit Logging:** * Schakel **Azure Monitor** en activiteitenlogboeken in voor Azure ML en Storage. Log alle lees-/schrijf- en deployment-acties. * Gebruik **GitLab audit events** om alle gebeurtenissen rond repositories en pipelines te traceren. 4. **Data Handling:** Garandeer dat alle PHI (Protected Health Information) in uw datasets correct is geanonimiseerd of gemaskeerd voordat het in versiebeheer wordt opgenomen. ### 5. Concreet Actieplan om te Starten 1. **Setup:** * Richt een HIPAA-compliant **Azure Blob Storage-account** in. * Configureer DVC in uw project: `dvc init` -> `dvc remote add -d myremote azure://your-container/path`. * Koppel uw Azure ML workspace aan uw GitLab project via service principals of managed identities voor veilige authenticatie. 2. **Pipeline Bouwen:** * Schrijf een `.gitlab-ci.yml` bestand dat de hierboven beschreven fasen definieert (test, train, evalueer). * Gebruik de `azure-cli` Docker image in uw CI-job om eenvoudig met Azure ML te communiceren. 3. **Documentatie:** * Documenteer het proces duidelijk voor ontwikkelaars: hoe maak je een MR aan, hoe vraag je een deployment aan, wat zijn de acceptatiecriteria. Deze aanpak geeft u de efficiëntie van automatisering voor training en testing, behoudt cruciale menselijke controle voor goedkeuring, en bouwt een robuust, traceerbaar en compliant framework rond uw waardevolle modellen.