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DAY 29
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AI & Data

後端工程師的ML入門理解與Vertex AI系列 第 29

延伸(1)-ML接入團隊的原本開發生態 | ML#Day29

背景提要

團隊走DevOps文化,所以頻繁地溝通理解,以及任何東西考慮對於系統的定位,已經是我們再熟悉不過的工作思維。

微服務化的系統,就我自己的解釋,會說每個部件專注在自己的業務,系統其他的部分會了解這個部件在做什麼,以及這個部件跟系統的關係和交互作用是什麼就好,但細節處理交給每個部件自己管理好。

人員的作業也是一樣,對自己負責的範圍專注且負責,同時了解系統其他的部分對自己守備的範圍有什麼交互作用,自己的東西調整或新增會影響系統的什麼,又或者別人守備的範圍調整的時候,主動思考自己的部分會被影響什麼。

那麼想要把ML的東西放入團隊的生態系,我們要怎麼將它擺到正確的位置呢?


讓成員有初步認識

首先,可以專心研究ML的人員,大概只佔不到團隊人數的1/5,這意味者大部分的人無法有多的時間持續吸收相關知識,而且我們都缺乏相關的背景。

專職的人員一樣負責掌握細節,但對於ML的定位和理解,是前所未有的經驗。

這個東西不是新的程式語言,也不是新的DB,或者另一種CI/CD自動化工具,或者類似目前系統的任何一個服務。

所以我們花了幾週的時間陸續討論和解釋,AI或者說ML大概能做到的事情,以及可能對於系統和商業能夠帶來什麼幫助。

最終至少大家大致明白了ML不是萬能的聖杯,想怎麼許願就怎麼許願,模型無法處理所有問題,而且非常多的局限性。

沒有錯誤的理解,就沒有錯誤的期待,而且模型出來的東西有一定的誤差,只能作為次要的輔助判斷,而非絕對的指示。


發揮想像力

當成員原本就知道自己產品的商業模式,又了解了ML的限制和提供的可能價值,大家就可以一起參與發想應用的方式,以及系統每個部分可以提供什麼協助。

ML的東西就不會被排除在外,反而受到我們原有的生態系統扶植,如果計畫能夠持續下去,相信經過時間的長,所能看到的效果越顯著。

另外或許訓練模型和統計資料分佈需要比較專精的知識和技能,但嘗試抓到重要的參數或因子關係,只需要眾人的觀察和想像,這個部分能夠越多的腦力支援越有幫助,尤其現在又有Vertex的幫助,收集新的參數有沒有發揮作用,Vertex自動化的判斷會告訴我們,我們只需要更多的嘗試。

能夠快速的迭代,從錯誤中尋找價值,給予我們這種ML外行團隊很大的幫助,以及建立一種有效的經驗學習方式。


工作協助

在大家逐漸認識到資料收集和處理的複雜和重要性,這部分很多人就可以幫忙協助,因為對於後端工程師,無時無刻都在處理資料,我們已經有許多處理資料的經驗,現在只是想要交給ML,嘗試將資料進一步的應用。

所以與其說是跨足新的項目,我會說對於原本的工程師團隊,不如想作是價值的延伸,既然是整體價值的延伸,我們就更有共識地同進同退。

當模型完成後,團隊對於服務與系統Ops(部署、維運、管理)的流程也是熟門熟路,除了選擇Google提供的課金代管服務,這部分又可以另外選擇交給其他成員幫忙,讓探索ML的人員專注在研究資料與模型的處理上。

這又回到專注業務細節,又能夠交融於系統的基礎上。


結語

雖然沒有經驗豐富的成員在前面拉拔著前進,但本質上我們也不會因為踏入AI的失敗,而讓部門會有績效上的壓力(感謝成員們工作的cover),原本的任務還是持續進行著,大家也因為理解這是不確定的東西,沒有一定會有效果的成見。

這兩年Google也提出了新名詞MLOps,描述了用商業應用的角度去看,ML code其實只是其中的一部分,要有相關的operation流程才算完整。

或許相比有的團隊擁有ML knowledge,但是Ops相對辛苦,我們則是擁有Ops的基礎,相對缺少的是ML knowlege,也就是說至少環境條件不算差,希望能夠繼續走下去。


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