ООО "ЦИТ"

Программная платформа

разработки аналитических моделей

с использованием технологий машинного обучения

(«Аметум ML»)

Руководство администратора

СОДЕРЖАНИЕ


1. ВВЕДЕНИЕ

1.1. Полное наименование Платформы и ее обозначение

1.1.1. Полное наименование Платформы

1.1.2. Условное обозначение Платформы

1.2. Область применения Платформы

1.3. Краткое описание возможностей Платформы

1.4. Уровень подготовки обслуживающего персонала Платформы

1.5. Перечень эксплуатационной документации, с которой необходимо ознакомиться обслуживающему персоналу Платформы

2. НАЗНАЧЕНИЕ И УСЛОВИЯ ПРИМЕНЕНИЯ

3. ПОДГОТОВКА К РАБОТЕ

3.1. Состав и содержание носителя данных, содержащего запускаемые программы и данные

3.2. Порядок загрузки программ и данных

3.3. Порядок проверки работоспособности

4. ОПИСАНИЕ ОПЕРАЦИЙ

4.1. Первоначальная установка и настройка Платформы

4.2. Проверка работоспособности Платформы

4.2.1. Проверка корректности установки Платформы

4.2.2. Проверка работоспособности универсальных математических моделей

4.2.3. Проверка работоспособности сервиса управления жизненным циклом прикладные моделей

4.2.4. Проверка работоспособности сервиса интеграции прикладных моделей

5. АВАРИЙНЫЕ СИТУАЦИИ

Термин (сокращение)


Платформа



Прикладная модель




Разработчик, ЦИТ



API



HTTP

Определение


Программная платформа разработки аналитических моделей с использованием технологий машинного обучения («Аметум ML»)


Аналитическая модель, реализованная на основе Платформы с применением технологий машинного обучения и направления на решение конкретной прикладной задачи


Общество с ограниченной ответственностью

«Центр информационных технологий»


(от англ. «Application Programming Interface) – прикладной программный интерфейс


(от англ. «HyperText Transfer Protocol») – протокол передачи гипертекста

1. ВВЕДЕНИЕ
1.1. Полное наименование Платформы и ее обозначение
1.1.1. Полное наименование Платформы
Платформа управления аналитическими моделями с использованием технологий машинного обучения.

1.1.2. Условное обозначение Платформы
Ametum ML.

1.2. Область применения Платформы
Платформа применяется в составе аналитических систем (подсистем) поддержки принятия решений.

1.3. Краткое описание возможностей Платформы
Основные возможности Платформы:
1) разработка (формирование и обучение) прикладных моделей с применением технологий машинного обучения и математических алгоритмов выявления аномалий, кластеризации, классификации, регрессии (далее – прикладные модели);
2) хранение сформированных (обученных) моделей в специализированном хранилище (банке моделей), извлечение моделей из банка моделей по запросу для дальнейшего использования;
3) вызов операций расчета моделей через специализированный программный интерфейс (API).

1.4. Уровень подготовки обслуживающего персонала Платформы
Обслуживающему персоналу Платформы рекомендуется освоить следующие навыки:
1) начальные навыки работы с операционными системами на основе ядра Linux;
2) начальные навыки разработки на языке программирования Python.

1.5. Перечень эксплуатационной документации, с которой необходимо ознакомиться обслуживающему персоналу Платформы
Перед началом эксплуатации Платформы обслуживающему персоналу Платформы необходимо ознакомиться с настоящим документом, а также с документом «Руководство пользователя».
2. НАЗНАЧЕНИЕ И УСЛОВИЯ ПРИМЕНЕНИЯ
Платформа предназначена для выполнения следующих задач:
3) прогнозирование аналитических показателей, идентификация и оценка уровня риска, кластерный анализ с применением прикладных моделей;
4) управление жизненным циклом прикладных моделей;
5) интеграция прикладных моделей со смежными информационными системами и сервисами.
Функциональность Платформы направлена на реализацию механизмов автоматизации процессов принятия решений для федеральных органов исполнительной власти и их подведомственных организаций, иных государственных и коммерческих организаций.
3. ПОДГОТОВКА К РАБОТЕ
3.1. Состав и содержание носителя данных, содержащего запускаемые программы и данные
Дистрибутив Платформы является архивом формата ZIP и содержит необходимо модули, подлежащие установке и функционирования в операционной системе с установленном языком программирования Python.

3.2. Порядок загрузки программ и данных
Описание процедур установки и настройки Платформы приведено в разделе 4 настоящего документа.

3.3. Порядок проверки работоспособности
Описание процедур проверки работоспособности Платформы приведено в разделе 4 настоящего документа.
4. ОПИСАНИЕ ОПЕРАЦИЙ
4.1. Первоначальная установка и настройка Платформы
Необходимо перейти в директорию, где находится файл с расширением whl, который требуется установить. Далее необходимо установить/обновить менеджер пакетов pip. Для систем Unix/macOS:
python3 -m pip install --upgrade pip

Для систем Windows:
py -m pip install --upgrade pip

Для установки пакета ametum необходимо выполнить следующую команду:
pip install ametum-0.0.1-py3-none-any.whl
Эта команда установит все необходимые для пакета зависимости и установит сам пакет ametum. Стоит обратить внимание на то, что при изменении версии пакета, название whl-файла будет отличаться от указанного в команде.

4.2. Проверка работоспособности Платформы
4.2.1. Проверка корректности установки Платформы
Для проверки правильной установки пакета необходимо выполнить команду:
pip freeze
В выведенной информации должны содержаться следующие записи:
• mlflow==2.2.2
• cloudpickle==2.2.1
• pandas==1.5.3
• numpy==1.23.5
• scikit-learn==1.2.2
• pyod==1.1.0
• scipy==1.9.1
• statsmodels==0.13.5
• catboost==1.1.1
• tensorflow==2.12.0
• imblearn==0.0
• lime==0.2.0.1
• matplotlib==3.7.1
• keras==2.12.0
• psutil==5.9.4
• ray==2.4.0

4.2.2. Проверка работоспособности универсальных математических моделей
Python-скрипт для проверки работоспособности универсальных математических моделей:
import pandas
import numpy
import sklearn
import pyod
import scipy
import statsmodels
import catboost
import tensorflow
import imblearn
import lime
import matplotlib
import keras
Данный скрипт должен выполниться без ошибок интерпретатора Python.

4.2.3. Проверка работоспособности сервиса управления жизненным циклом прикладные моделей
Python-скрипт для проверки работоспособности сервиса управления жизненным циклом прикладных моделей:
import mlflow
Данный скрипт должен выполниться без ошибок интерпретатора Python.

4.2.4. Проверка работоспособности сервиса интеграции прикладных моделей
Python-скрипт для проверки работоспособности сервиса управления жизненным циклом прикладных моделей:
import ray
from ray import serve
Данный скрипт должен выполниться без ошибок интерпретатора Python.

5. АВАРИЙНЫЕ СИТУАЦИИ
В случае возникновения нештатных ситуаций в работе Платформы рекомендуется выполнить действия по ее переустановке в соответствии с подразделом 4.1.