Xây dựng quy trình QA cho hệ thống Deep Learning của bạn trong thực tế

Bạn sẽ cần kiểm tra kỹ lưỡng và cẩn thận trong mỗi quyết định khi xây dựng một quy trình QA cho hệ thống Deep Learning. Điều này sẽ giúp tạo ra giá trị và phép bạn có thể kiểm soát những sai sót của mình trong khi thực hiện dự án.

• Tìm hiểu việc chuẩn hóa nhóm AI trong các mô hình deep learning
• Tại sao cần một quy trình QA (đảm bảo chất lượng) cho dữ liệu

Với tư cách là một nhà phát triển phần mềm, chúng ta đều hiểu sự cần thiết của việc xây dựng và thử nghiệm một quy trình đảm bảo chất lượng (QA) tốt. Tuy nhiên, khi bạn xây dựng các hệ thống Deep Learning (học sâu) sẽ tạo ra rất nhiều thách thức, đặc biệt là trong giai đoạn thử nghiệm. Thậm chí, nhiều phương pháp thử nghiệm nổi tiếng đã không thể áp dụng trực tiếp trong các mô hình Deep Learning . Bài viết này, FUNiX sẽ cung cấp thông tin chi tiết đã được triển khai trong thực tế về quy trình QA của một hệ thống Deep Learning.

Sự khác biệt về quy trình QA trong Deep Learning (học sâu)

Trong quy trình QA hiện nay, nhà phát triển có thể phát hiện lỗi khi phần mềm gặp sự cố, sau đó họ sẽ từ từ xử lý lỗi thông qua các điểm ngắt và các câu lệnh in. Nhưng vấn đề thường rất khó xác định vì chúng không thực sự rõ ràng.

Các hệ thống Deep Learning rấkhó để tìm ra các sự cố vì có nhiều vấn đề phải kiểm tra. Suboptimal learning rate (tỷ lệ dưới mức tối ưu) hoặc mislabeled sample (mẫu được gắn nhãn sai) sẽ không thể tăng điểm xếp hạng; nó chỉ làm xấu đi kết quả và cuối cùng chúng sẽ trở nên vô dụng.

Bạn đã bao giờ cố gắng để hiểu tác động của một trong 25 triệu thông số trong mô hình ResNet50 chưa? Các mô hình Deep Learning quá phức tạp để biết được tường tận các yếu tố phụ thuộc. Hộp đen (thuộc Model) chỉ giải quyết được vấn đề một cách chính xác khi tất cả các phần tử của đường dẫn hoạt động đúng kế hoạch. Thuật toán càng phức tạp và tác động của phần mềm được triển khai càng lớn thì việc kiểm tra chất lượng càng quan trọng và cần thiết hơn. Do vậy, một quy trình QA đáng tin cậy là rất quan trọng cho sự thành công lâu dài của một dự án Deep Learning.

Dữ liệu như một phần của thuật toán

Bạn cần nhớ rằng vai trò của Data Training (dữ liệu huấn luyện) khác với vai trò của dữ liệu trong các thuật toán cổ điển. Nó không chỉ được thuật toán xử lý một cách thụ động, mà nó còn chủ động thực hiện bằng cách tác động đến việc đào tạo mô hình. Đồng thời, không có deep learning pipeline nào có thể đạt được kết quả tốt nếu không có dữ liệu phù hợp.

Khó khăn trong quá trình QA đối với các dữ liệu đào tạo nằm ở khối lượng mẫu mà chúng ta phải xử lý. Nếu chúng ta kiểm tra tập dữ liệu đầy đủ theo cách thủ công sẽ rất khó thực hiện được và có thể gây tốn kém.

Để giải quyết vấn đề trên, bạn cần xác định các chỉ số quan trọng như: Chất lượng tối thiểu cho các mẫu, cân bằng yêu cầu cho các danh mục khác nhau. Chúng sẽ hiệu quả khi bắt đầu với việc kiểm tra điểm thủ công trên một tệp nhỏ dữ liệu, công việc này giúp bạn hiểu rõ chúng và những vấn đề có thể xảy ra. Khi đã biết những gì cần tìm, chúng ta có thể sử dụng các phương pháp thống kê để nắm được về tập dữ liệu đầy đủ. Cũng như với code của chúng ta, tập dữ liệu sẽ thay đổi trong quá trình phát triển. Vì vậy, việc chúng ta tự động hóa quy trình thống kê và liên tục thu thập siêu dữ liệu là rất hợp lý. Điều này giúp nhóm nhà phát triển theo dõi những thay đổi về chất lượng theo thời gian.

Ngoài những thách thức với dữ liệu thô thì bạn cũng có thể gặp các sự cố khác. Chúng ta nên viết các bài kiểm tra đơn vị để đảm bảo dữ liệu được chuẩn bị chính xác và hữu ích. 

Xác thực toàn bộ đường dẫn trước khi cung cấp dữ liệu vào bước tiếp theo. Nếu bạn không có dữ liệu hữu ích thì không có mô hình hiệu quả nào có thể được thử nghiệm.

Danh sách kiểm tra chất lượng dữ liệu:

• Xác định các chỉ số quan trọng
• Kiểm tra ngay một tập hợp con dữ liệu
• Tự động tính toán thống kê tập dữ liệu và theo dõi các thay đổi
• Xác thực toàn bộ đường dẫn dữ liệu từ việc tạo và dán nhãn đến khi xử lý

Đào tạo được thực hiện đúng

Có hàng trăm phương pháp đào tạo thú vị các thuật toán điều chỉnh và các thông số dùng để phục vụ cho giai đoạn thử nghiệm mô hình Deep Learning. Nhưng việc triển khai tất cả nghiên cứu mới ngay từ lúc bắt đầu phát triển thường không dẫn đến một mô hình ưu việt. Phần lớn chúng chỉ lãng phí nguồn lực, thời gian và mang đến cảm giác thất vọng. Việc bạn triển khai quá nhiều tính năng chưa được kiểm tra sẽ khiến việc xử lý các lỗi trở nên khó khăn.

Cấu trúc mô hình cơ bản và Safe Default Parameters (tham số mặc định an toàn) có thể giúp ích ngay từ bước đầu khi xây dựng hệ thống Deep Learning. Tự động hóa các bài kiểm tra hệ thống và giám sát các vấn đề cơ bản giúp giảm thiểu sự cố, kết quả đầu ra hợp lệ,… Từ đó, độ phức tạp của cấu ​​trúc có thể được tăng lên, nó có thể điều chỉnh siêu tham số và thêm các thuật toán lạ mắt hơn.

Chúng ta cần chú ý đến việc tính toán chính xác các chỉ số, vì nó là căn cứ để lựa chọn mô hình trong tương lai. Nếu có các bộ phận tùy chỉnh trong mô hình (nghĩa là các lớp không chính xác hoặc các chức năng bị mất) thì việc thực hiện một bài kiểm tra có thể là một ý tưởng hay. 

Để chọn mô hình tốt nhất từ ​​rất nhiều mô hình đã được thử nghiệm, chúng ta có thể phân tích các chỉ số hiệu suất của mình. Nhưng các thử nghiệm độc lập có thể xác định các sai sót, giúp nhà phát triển tin tưởng hơn vào kết quả để cải thiện việc chính quy hóa mô hình và làm cho bước xác thực này độc lập với quá trình thử nghiệm. Ví dụ: Bằng cách sử dụng một đường dẫn riêng, giúp chúng ta xác định các lỗi có thể xảy ra. 

Danh sách kiểm tra để đào tạo người mẫu:

• Bắt đầu với thiết lập mô hình cơ bản và gia tăng mức độ phức tạp tại mỗi bước
• Bổ sung thử nghiệm cho các chỉ số
• Thực hiện các bài kiểm tra cho bộ phận tùy chỉnh của mô hình
• Xác thực mô hình cuối cùng với một bộ thử nghiệm kỹ lưỡng để có thể tin tưởng vào kết quả 

Tránh thất bại khi triển khai

Để giải quyết các vấn đề tồn đọng thì chúng ta cần phải triển khai các Model (mô hình). Thông thường, các công cụ có thể hoạt động khác với quy trình thử nghiệm mô hình. Hệ thống đã triển khai có thể sử dụng quy trình xử lý đầu vào khác nhau. Ngoài ra, phần cứng có thể loại một số kết quả đầu ra. Chúng ta nên triển khai thường xuyên để xác định vấn đề một cách nhanh chóng. 

Để triển khai mô hình, bạn cần áp dụng nguyên tắc kỹ thuật phần mềm tiêu chuẩn để tích hợp và triển khai liên tục (CI/CD).

Danh sách kiểm tra để triển khai thử nghiệm:

• Tự động hóa xuất mô hình bao gồm các tham số cần thiết để suy luận
• Thực hiện kiểm tra tích hợp trên tất cả các loại cấu hình thiết bị
• Triển khai thường xuyên trong các môi trường được xây dựng riêng biệt

Kiểm tra pipeline

Để đảm bảo rằng một giải pháp thực sự giải quyết được vấn đề, bạn nên tiến hành kiểm tra từ đầu đến cuối với các mẫu được chọn lọc từ dữ liệu trong thế giới thực. Lập trình viên phải liên tục kiểm tra xem pipeline hoàn chỉnh có hoạt động như dự kiến ​​hay không. Như vậy, chúng ta mới xác định được sự chính xác của việc đếm hoặc theo dõi trên các thiết bị mục tiêu. Đối với phân tích văn bản, một bài kiểm tra với đánh giá trong thế giới thực có thể cho thấy những sai sót tiềm ẩn. Một cách tiếp cận khác là điều tra định tính, bạn sẽ thực hiện hỏi người dùng của hệ thống xem có vấn đề gì cần khắc phục không.

Chúng ta có thể kiểm tra chất lượng đường dẫn như sau:

• Thực hiện kiểm tra đầu cuối với dữ liệu trong thế giới thực trên các nền tảng mục tiêu
• Ưu tiên giải quyết các vấn đề thực tế hơn là tổng hợp dữ liệu
• Theo dõi độ chính xác của thử nghiệm cho các bản phát hành phần mềm khác nhau
• Kiểm tra các trường hợp khác, ví dụ như yếu tố đầu vào không như mong muốn

Sử dụng pipeline và lặp lại

Cuối cùng, chúng ta sẽ kiểm tra code và dữ liệu lần nữa, điều này sẽ ghi lại các thay đổi và xử lý vấn đề có thể xảy ra. Lời khuyên là bạn không nên thay đổi dữ liệu và thuật toán cùng một lúc vì rất khó để theo dõi những thay đổi.

Đến đây thì đường dẫn đã được thiết lập và các thử nghiệm đã sẵn sàng. Mọi thứ đều được tự động hóa, đây là lúc chúng ta tăng số lần thử nghiệm. Bạn có thể thử các phương pháp mới và tìm ra giải pháp tốt nhất có thể. Đồng thời, lập trình viên nên kiểm tra và triển khai thường xuyên thử nghiệm mới.

Bạn sẽ cần kiểm tra kỹ lưỡng và cẩn thận trong mỗi quyết định khi xây dựng một quy trình QA cho hệ thống Deep Learning. Điều này sẽ giúp tạo ra giá trị và thể kiểm soát những sai sót của mình trong khi thực hiện dự án. Một quyết định nhỏ của bạn rất thể là sự khác biệt giữa sự thành công hoặc thất bại của mô hình Deep Learning.

Hy vọng các thông tin mà FUNiX cung cấp trong bài viết sẽ mang lại kiến thức hữu ích cho bạn. Chúc bạn thành công!

Công Sơn

Nguồn: https://stackoverflow.blog/2021/11/15/building-a-qa-process-for-your-deep-learning-pipeline-in-practice/