Empirische Analyse zur Entwicklung von CI/CD-Pipelines in Machine Learning-Projekten

核心概念

Die wachsende Popularität von Maschinellem Lernen (ML) und die Integration von ML-Komponenten mit anderen Softwareartefakten haben zur Verwendung von Continuous Integration und Delivery (CI/CD)-Tools wie Travis CI und GitHub Actions geführt, die eine schnellere Integration und Testung für ML-Projekte ermöglichen. Diese CI/CD-Konfigurationen und -Dienste erfordern während des Lebenszyklus der Projekte eine Synchronisation. Diese Studie präsentiert die erste empirische Analyse, wie sich CI/CD-Konfigurationen in ML-Softwaresystemen entwickeln.

摘要

Die Studie analysiert die Evolution von CI/CD-Pipelines in 508 Open-Source-ML-Projekten, die Travis CI als CI/CD-Infrastruktur verwenden. Durch manuelle Analyse von 343 Commits und automatisierte Analyse von 15.634 Commits wurden folgende Erkenntnisse gewonnen:

Über 60% der Commits betreffen Änderungen an der Build-Richtlinie, hauptsächlich aufgrund von Aktualisierungen der Installationsrichtlinie. Im Gegensatz zu allgemeinen Open-Source-Projekten wurden Leistung, Wartbarkeit und Buildprozessorganisation nicht als Hauptanliegen identifiziert.

Es wurde eine Taxonomie von 14 Kategorien für die Co-Evolution von CI/CD-Konfigurationen und ML-Code erstellt. Testung und Abhängigkeitsverwaltung sind die prominentesten Änderungskategorien, während Bereitstellung und Datenversionierung selten sind. Zwei schlechte Praktiken wurden identifiziert: direkte Einbindung von Abhängigkeiten und Nichtnutzung standardisierter Testframeworks.

Die AST-Analyse identifizierte 59.948 Änderungsmuster in .travis.yml-Dateien. Häufige Muster umfassen die Verwendung veralteter Travis CI-Einstellungen und die Verwendung einer generischen Buildsprache, was auf manuelle Eingriffe bei Buildfehlersuche und Modellbereitstellung hindeutet.

Die Analyse der Entwicklerexpertise zeigte eine statistisch signifikante positive Korrelation zwischen Projektbeteiligung und Änderungen an CI/CD-Konfigurationen, was darauf hindeutet, dass erfahrenere Entwickler eher geneigt sind, CI/CD-Konfigurationen zu ändern.

統計資料

Über 60% der Commits betreffen Änderungen an der Build-Richtlinie.
Nur 13,7% der Commits betreffen Wartbarkeitsverbesserungen.
Nur 8,45% der Commits betreffen Leistungsoptimierungen.
Nur 2,33% der Commits betreffen Sicherheitsaspekte.

引述

"61.8% of commits include a change to the build policy and minimal changes related to performance and maintainability compared to general open-source projects."
"We found that 61.8% of commits are related to the Build Policy category, with many changes found by the authors to be related to managing the dependency installation policy."
"We found a robust and statistically significant positive association between developers' project knowledge and expertise, and their involvement in modifying CI/CD configurations."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Empirical Analysis on CI/CD Pipeline Evolution in Machine Learning Projects

by Alaa Houerbi... 於 arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12199.pdf

深入探究

Wie können Entwickler dazu ermutigt werden, mehr Aufmerksamkeit auf Leistung, Wartbarkeit und Sicherheit in CI/CD-Konfigurationen für ML-Projekte zu richten?

Um Entwickler dazu zu ermutigen, mehr Aufmerksamkeit auf Leistung, Wartbarkeit und Sicherheit in CI/CD-Konfigurationen für ML-Projekte zu richten, können folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Schulungen und Sensibilisierung: Durch Schulungen und Workshops können Entwickler über die Bedeutung von Leistungsoptimierung, Wartbarkeit und Sicherheit in CI/CD-Konfigurationen informiert werden. Ein tieferes Verständnis der Auswirkungen dieser Aspekte auf ML-Projekte kann ihr Bewusstsein schärfen.

Best Practices und Richtlinien: Die Bereitstellung von Best Practices und Richtlinien für die Gestaltung von CI/CD-Konfigurationen in ML-Projekten kann Entwicklern helfen, Leistungsaspekte zu optimieren, die Wartbarkeit zu verbessern und Sicherheitslücken zu identifizieren und zu beheben.

Automatisierte Tools zur Codeanalyse: Die Integration von automatisierten Tools zur Codeanalyse in den CI/CD-Prozess kann Entwicklern dabei helfen, Leistungsprobleme, Wartbarkeitsprobleme und Sicherheitslücken frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

Peer-Reviews und Pair-Programming: Durch Peer-Reviews und Pair-Programming können Entwickler ihr Wissen teilen, voneinander lernen und gemeinsam an der Verbesserung von Leistung, Wartbarkeit und Sicherheit in CI/CD-Konfigurationen arbeiten.

Belohnungssysteme: Die Implementierung von Belohnungssystemen oder Anerkennungen für Entwickler, die sich besonders um Leistung, Wartbarkeit und Sicherheit in CI/CD-Konfigurationen bemühen, kann die Motivation steigern und das Bewusstsein für diese wichtigen Aspekte schärfen.

Wie können Entwickler dabei unterstützt werden, Abhängigkeiten und Testumgebungen in CI/CD-Konfigurationen besser zu verwalten?

Um Entwickler dabei zu unterstützen, Abhängigkeiten und Testumgebungen in CI/CD-Konfigurationen besser zu verwalten, können folgende Werkzeuge oder Methoden eingesetzt werden:

Verwendung von Dependency Management Tools: Die Verwendung von Dependency Management Tools wie pip, Conda oder npm kann Entwicklern helfen, Abhängigkeiten effizient zu verwalten und sicherzustellen, dass die richtigen Versionen der benötigten Bibliotheken installiert sind.

Containerization mit Docker: Die Verwendung von Docker zur Containerisierung von Testumgebungen kann die Konsistenz und Portabilität von Testläufen verbessern. Docker ermöglicht es, Testumgebungen mit allen Abhängigkeiten und Konfigurationen zu kapseln und reproduzierbar zu machen.

Automatisierte Tests: Die Implementierung von automatisierten Tests in den CI/CD-Prozess kann dazu beitragen, die Stabilität der Testumgebungen sicherzustellen und Abhängigkeitskonflikte frühzeitig zu erkennen.

Verwendung von Virtualisierungstools: Die Verwendung von Virtualisierungstools wie Vagrant oder VirtualBox kann Entwicklern helfen, Testumgebungen schnell einzurichten und zu verwalten, ohne die lokale Entwicklungsumgebung zu beeinträchtigen.

Continuous Integration Platforms: Die Nutzung von Continuous Integration Platforms wie Jenkins, Travis CI oder GitHub Actions kann die Automatisierung von Tests und die Verwaltung von Abhängigkeiten in CI/CD-Konfigurationen erleichtern.

Wie könnte die Versionierung von Daten und Modellen in ML-Projekten verbessert werden, um die Reproduzierbarkeit und den Lebenszyklus von ML-Systemen zu unterstützen?

Um die Versionierung von Daten und Modellen in ML-Projekten zu verbessern und die Reproduzierbarkeit sowie den Lebenszyklus von ML-Systemen zu unterstützen, können folgende Ansätze verfolgt werden:

Verwendung von Data Versioning Tools: Die Implementierung von spezialisierten Data Versioning Tools wie DVC (Data Version Control) kann Entwicklern helfen, Datenbestände zu versionieren, zu verfolgen und zu verwalten. Diese Tools ermöglichen es, Änderungen an Daten nachvollziehbar zu machen und die Reproduzierbarkeit von Experimenten zu gewährleisten.

Model Versioning: Die Einführung eines klaren Model Versioning Systems, das es ermöglicht, verschiedene Versionen von Modellen zu verwalten, zu vergleichen und zu reproduzieren, kann die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Modelländerungen verbessern.

Integration von Git für Code und Modellversionierung: Die Integration von Git für die Codeversionierung und die parallele Verwaltung von Modellversionen kann Entwicklern helfen, den gesamten Entwicklungsprozess von ML-Projekten zu strukturieren und zu dokumentieren.

Metadaten-Tracking: Die Implementierung eines Metadaten-Tracking-Systems, das Informationen über Datenherkunft, Datenverarbeitungsschritte und Modellparameter speichert, kann dazu beitragen, den Lebenszyklus von ML-Systemen zu verfolgen und zu dokumentieren.

Reproduzierbare Experimente: Die Schaffung von Umgebungen und Workflows, die reproduzierbare Experimente ermöglichen, indem sie sicherstellen, dass Daten, Modelle und Experimente in einer konsistenten und nachvollziehbaren Weise versioniert und dokumentiert werden.