Line運用MLOps的概念，設計了AI開發的關鍵基礎架構平臺ML Universe（簡稱MLU），建立起如生產線般緊密分工的作業流程，要讓Line集團中的所有AI與IT團隊成員都能發揮所長，共同協作來提升AI開發的速度與品質。
這個由Line韓國總部建置的MLU平臺，Line臺灣團隊也參與了一部分的協作開發，去年中更正式導入了這套平臺，將各種ML應用遷移到MLU平臺中來加強協作。不過，在運用這套平臺之前，就如同所有剛起步的AI團隊，Line臺灣也經歷了一段摸索開發AI的時期。
從導入開發工具到採用ML協作平臺，Line臺灣資料工程部資深經理蔡景祥更進一步分享，Line臺灣如何從零開始逐步實現MLOps。
一人團隊：AI開發過度個人化成後續協作挑戰
蔡景祥回憶，Line臺灣在AI團隊成立之初，當時的團隊成員就只有自己一人，因此，他得身兼多種角色，同時擔任資料工程師、ML工程師、ML服務工程師，除了開發ML模型，更得開發API將模型部署上線。
雖然當時，所有的開發任務都只能靠蔡景祥自己完成，但也因此，他能清楚了解在ML開發的每一階段中，都做了什麼設置，也就不存在協作過程可能產生的溝通壁壘問題，「完全可以無縫接軌。」他說。
不過，儘管一個人開發ML的過程中，不存在協作挑戰，蔡景祥仍遇到了一些難題。比如在開發ML的前三個月，他就開發出第一版ML模型，卻在接下來調校模型時，發現成效不如預期，往後9個月甚至沒有前三個月來的有效率，「因為我要手動把ML Pipeline每一段都開發出來，非常花費時間。」
也是這時，他開始意識到，當前的開發方法有太多手動的操作，無法提高AI開發效率，且就算沒有他人插手，隨著開發時間不斷拉長，從第12個月回頭檢視第3個月所開發的程式碼，還是會忘記當時所做的事情。
不只如此，蔡景祥獨自開發AI約一年後，Line臺灣研發工程部資深資料工程師孫韻如成為AI團隊的第二位成員，隨著AI團隊從一人變為兩人，模型開發的複雜度也更加提升，因為兩人開始分工協作後，各有自己的開發方法，對彼此開發的程式碼也不了解，徒增了許多溝通成本。
「我們兩個開始分工後，就開始思考，是不是有一些方法論，能去較好的定義每個ML工作階段，以及是否有些工具，能輔助每個階段的進行？」蔡景祥發現，當前的AI開發過於個人化，對兩種角色以上的AI團隊來說，尤其帶來挑戰。
兩人團隊：根據協作痛點導入AI開發工具
面臨了協作需求後，Line臺灣決定開始實作MLOps。當時，孫韻如負責研究這類解決方案，發現市面上已經有些開源工具或軟體，能在不同開發階段促進不同角色的協作，於是，針對實作ML過程中遭遇的痛點，Line臺灣逐步將相應的開發工具導入ML開發工作流中。
比如剛開始，Line臺灣遇到的最大問題，是參數調校的版本控管問題。蔡景祥解釋，要提升模型的準確率，哪怕只是1%而已，都需要歷經多次的參數調校與實驗過程。不過，Line臺灣剛開始，是用Excel來抄寫每一個版本的實驗資料、參數及模型表現，隨著實驗次數增加，這種手抄記錄方法逐漸不敷使用，造成效率低、易出錯的問題，且角色分工時，更會礙於無法充分解釋每一步驟的用意，導致分工難以進行。
為此，Line臺灣導入了模型訓練的版本控管的工具MLFlow，來自動記錄實驗記錄，讓開發者可以輕易比較每一個版本實驗結果，更容易進行版本控管。
而後，Line臺灣面臨到另一個問題，是在進入模型部署階段時，團隊需要將模型服務打包成API，或是進行其他工程端的開發，但是，這對資料科學家來說，具有一定的開發門檻，若交由工程人員協作，又會產生額外的溝通成本。
「所以我們開始研究，有沒有工具能將模型快速打包成API來部署，同時又能兼顧穩定性？」蔡景祥表示，Line臺灣後來導入了KFServing，讓資料科學家能較輕易的自行部署模型，讓資料科學家能更專注在模型開發的工作上。
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談到這裡，孫韻如特別指出，MLOps沒有一種標準化的導入方式，而是強調AI協作的概念，Line臺灣選擇的導入方法，是針對AI開發遭遇的痛點或協作挑戰，導入輔助的開發工具來克服，但不同企業的AI團隊，可能發展出不同的MLOps實作方法，「因為他們的痛點不一樣，就會導入不同的工具來因應。」
與總部協作，共同實踐MLOps
就在Line臺灣花費了一段時間，導入了版本控管與模型部署的工具後，臺灣AI團隊在一次與韓國總部的會議中，發現總部也同樣面臨了AI開發過於客製化的挑戰。當時，總部正著手導入相關開發工具，也更全面的規劃了ML Pipeline的角色分工與工具支援。在了解到彼此都有導入MLOps的需求後，雙方也一拍即合，展開了更進一步的協作。
蔡景祥表示，協作過程中，由總部作為主導的一方，將雙方在ML開發工作流各階段導入的工具，進行整合，也參考外部的最佳實例，內化為自身的作法，來打造一個整合多項工具的ML開發平臺，「我們希望，透過各種開發工具的輔助，能將參與到AI開發的所有角色，全部在平臺中串連起來。」
這套ML平臺，除了整合多項開發工具，能在平臺上直接呼叫來使用，而不用擔心個別軟體工具的部署與環境設定，更將部分工程端的程式開發環節，透過使用者介面的編輯器功能來取代，讓使用者能透過拖拉設定的方式來建立ML Pipeline，減少AI與IT人員的協作成本，可說是MLOps更進一步的體現。
ML平臺建置完成後，從原先的專案名Jutopia，正式命名為MLU，更與Line先前建置的資料平臺IU（Information Universe），共同作為AI開發的關鍵基礎建設。Line臺灣大約在去年年中，正式導入這個ML平臺，除了韓國之外，其他如日本、中國、泰國等地的AI團隊，也都逐步將ML專案轉移到該平臺上，截至去年7月，超過30個團隊、上百名工程師都已經採用。
擴散到各地AI團隊採用後，若各團隊發現，有些需求仍無法被滿足，也能向總部回報，由總部持續完善整個平臺。孫韻如就舉例，雖然MLU平臺已經與IU平臺串接，能取得各類經去識別化的資料來運用，但在實際的ML開發場景，仍有些資料並非來自於IU，而是其他的儲存空間，這時，就得請總部擴大整合更多資料儲存空間，以便開發者能直接從MLU設定，來取得所需的資料。
「因為每個ML專案的資料來源與服務性質都不一樣，如何讓平臺更加通用，就是MLU平臺的開發挑戰。」孫韻如表示，MLU建立的目的，就是要滿足各種各樣的AI開發需求，讓Line開發的AI應用，都能透過MLU實現。
Line建置了資料平臺（IU）與ML平臺（MLU），作為AI開發的關鍵基礎建設，來建立大多Line服務背後支持的AI應用，比如從Line Today、Line TV、Line Music到Line購物的個人化推薦，聊天訊息的事實查核機制，照片轉文字的OCR辨識功能都在其中。圖片來源／臺灣Line
MLOps協作還需納入業務端，成MLU平臺下一步挑戰
儘管MLU平臺已經整合了多項工具，加強AI開發與維運端的協作，但是對於開發端與業務端的協作仍有精進空間。蔡景祥認為，現行的ML開發流程中，對於ML模型的解釋度還不夠。
「AI開發跟一般軟體開發的最大不同，在於實作出ML模型後，模型表現會產生偏移，」蔡景祥指出，這是AI開發的特性，但也正因這種不確定性，會讓資料科學家難以解釋模型決策的原因，尤其，在向非技術專業的應用端人員解釋模型預測成效時，若沒有工具來輔助解釋，就可能帶來溝通上的挑戰。
雖然，目前MLU平臺已經整合了相關工具，能進一步分析訓練資料的特徵對模型決策的權重，來試圖解釋ML模型做出不同決策的原因。但蔡景祥仍認為，在模型表現的解釋上，技術上還是有其挑戰性，MLU平臺也還能未整合更多可解釋性AI工具，來提供業務單位更直觀的洞察。
「AI開發的本質，是要解決一個商業問題，」蔡景祥反問，要如何證明，透過ML模型真的解決了一個商業問題？或是向業務單位交代，這個問題是礙於哪些原因而無法解決？這才是業務單位真正關心的事。
因此，蔡景祥期許在未來，MLU平臺能整合更多模型分析工具，來增進技術人員與業務人員的協作，除了提供解釋模型預測力的視覺化工具，甚至能量化使用ML後的成效數據，比如能增加多少瀏覽量、降低多少成本，來進一步說服業務單位使用該預測服務。
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https://www.ithome.com.tw/news/143594
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