Автоматизация скоринговых моделей с помощью MLOps
- DevOps
- ML
- Kubernetes
- Kubeflow
- Terraform
- Iceberg
- PostgreSQL
- S3
- Feast
- Tecton
- MLflow
- Airflow
- DVC
- TensorFlow
- PyTorch
- CatBoost
- Transformers
- KServe
- Arize
- ArgoCD
- FluxCD
- MLflow Model Registry
У вас есть задача? Давайте обсудим!
О клиенте
Банк является головной компанией холдинговой группы, которая объединяет организации в сферах страхования, управления активами, лизинга и других финансовых услуг. Учреждение занимает лидирующие позиции в кредитовании малого и среднего бизнеса и активно внедряет цифровые решения, чтобы клиенты могли пользоваться сервисами 24/7. Филиальная сеть насчитывает 1200+ отделений по всей России.
О проекте
Клиент активно использует скоринговые модели для оценки кредитоспособности физических и юридических лиц. Однако по мере роста объемов данных и расширения продуктовой линейки стало очевидно, что существующие процессы разработки и внедрения ML-моделей работают медленно и требуют значительных ресурсов. От момента создания алгоритмов до их интеграции в систему проходило слишком много времени.
Описание задачи
Бизнес принял решение автоматизировать управление моделями машинного обучения с помощью MLOps. Такой подход позволяет стандартизировать жизненный цикл ML: ускорить деплой, автоматизировать мониторинг качества и упростить обновление алгоритмов. Основные требования включали:
- Разработку конвейеров (pipelines) для обучения, тестирования и развертывания моделей.
- Централизованное управление версиями.
- Масштабирование архитектуры вычислений.
- Обеспечение быстрого цикла от эксперимента до продакшна.
Реализация
RedLab привлекла ML- и DevOps-инженеров, которые стали частью команды разработки. Аутстафф-специалисты выполнили ряд задач:
- Определили оптимальную архитектуру ML-решений и реализовали алгоритмы обучения скоринговых моделей с учетом специфики клиентских данных.
- Использовали контейнеризацию на базе Docker и оркестрацию в Kubernetes, что обеспечило отказоустойчивость и масштабируемость сервисов.
- Построили пайплайны для подготовки данных и развертывания моделей с возможностью регулярного переобучения.
- Настроили GitHub Actions для автоматической сборки и тестирования алгоритмов при каждом изменении кода.
- Для соблюдения регуляторных требований применили подходы explainable AI (SHAP, LIME), интегрировав их в процесс MLOps, чтобы формировать интерпретируемые отчеты для внутреннего аудита и ЦБ.
- Обеспечили воспроизводимость экспериментов за счет трекинга зависимостей и окружений, а также логирования гиперпараметров и результатов.
- Реализовали переобучение ML-моделей на новых сведениях с сохранением исторических версий в model registry. Это позволило применять стратегию отката и проводить A/B-тестирование альтернативных версий в проде.
- Организовали непрерывный мониторинг качества работающих алгоритмов с помощью ClearML и KubeFlow. Настроили метрики для отслеживания деградации и data drift, а также интегрировали алерты и дашборды для риск-аналитиков.
Результат
Переходите по ссылке, чтобы узнать об аутсорсинге MLOps инженеров больше.
