Line將資料工程團隊分為4大角色、將ML工作流程分為6大環節，更定義出各自階段的關鍵開發任務，讓不同開發角色能根據自己的專業技能，在不同階段任務中協作開發AI。（圖片來源／Line臺灣）
近年來，Line積極轉型為一家AI企業，從自然語言處理、語音辨識、電腦視覺、OCR、臉部識別、影音處理、資料分析到語音合成，各種AI技術都要涉獵。打開Line應用程式，無論瀏覽Line Today、Line TV、Line Music或是Line購物的頁面，各種內容的個人化推薦，甚至是聊天訊息的事實查核機制，背後都是靠ML模型來支持運作。
隨著Line運用AI更深、更廣，更加依賴AI來提供各項服務，Line也摸索出一套更快落地AI的方法，循序漸進的實踐MLOps，從剛開始逐一導入輔助開發的工具，到進一步整合多項工具打造了ML平臺，Line一步步重構過去的AI開發流程，就是要讓Line集團的所有AI團隊成員，透過一套更緊密分工協作的開發流程，加速AI規模化落地。
Line如何設計ML平臺加強人員分工協作？
一開始實踐MLOps時，Line韓國總部發起了一個名為Jutopia的ML平臺開發專案，催生了Line當前AI開發的關鍵基礎架構──ML Universe（簡稱MLU）。Line臺灣AI團隊也跨國參與了這個專案，Line臺灣資料工程部資深經理蔡景祥直言，這套系統性AI開發與維運方法就是MLOps。
Line中國的一位負責Jutopia專案的團隊成員Changqin He，在去年底的Line開發者大會上首度公開了這項專案。他一開始就先提問：「資料科學家要透過什麼方式，向企業說明數據分析的結果？資料工程師要如何確保程式的可靠性，維持每小時運行不中斷？ML工程師又該如何保留ML開發過程的迭代，讓其他專案重複使用？」
Line中國負責Jutopia專案的團隊成員Changqin He表示，Line發起一項ML協作平臺專案命名為Jutopia，目標要建立起一套標準化的ML開發工作流，透過系統性的AI協同開發方法，讓AI各階段的開發更順暢。（圖片來源／Youtube）
這三個問題，正是Netflix在思考未來的資料分析工具應具備哪些功能時，預設涵蓋的三個面向，Netflix更以Jupyter Notebook，作為最可能實現上述三個場景的開發工具，決定在企業內深度導入使用。
Changqin He則是引用了這三個問題，點出AI協作的重要性，同樣以Jupyter Notebook為核心發起一項ML協作平臺專案，更取其字首命名為Jutopia，目標要建立起一套標準化的ML開發工作流，透過系統性的AI協同開發方法，拉近開發團隊成員間的距離，讓AI各階段的開發更順暢。
比如說，Line的資料科學家過去在實作一個ML專案時，需要花費許多時間在工程端的程式開發上，身為過來人的蔡景祥形容，開發AI得從頭到尾「手刻」一個ML開發流程，比如設定資料或模型的匯入匯出位置、系統間的串接，甚至是將模型打包成服務、部署上線等工作，全部都要包辦。雖然也能將這些工作交由工程端人員執行，但兩個角色之間也需要頻繁溝通，才能確保開發流程不出錯。
為了克服這個挑戰，Line打造了一個ML平臺（後來稱為MLU）。這個平臺最核心的功能，就將工程師各自打造的ML開發流程，轉變為更容易重複使用的標準化流程，讓工程師實作不同ML專案時，不用再花時間重新打造輪子。甚至，直接透過MLU平臺的編輯器功能，就能快速設定不同專案各自需要的ML流程配置，再由系統自動執行指令，來完成開發環境的配置。
不只如此，MLU平臺還整合了多項開發工具，讓使用者能在平臺上直接呼叫開發工具來使用，而不用擔心個別軟體的開發環境設定，透過各種開發工具在不同環節的應用，不僅能進一步提升AI開發效率，也能同時作為溝通憑藉，讓不同角色成員能更容易介入協作。
「我們希望讓寫模型的人專心寫模型，應用開發的人專心開發應用，不用再費心處理繁瑣的系統串接與維護工作。」蔡景祥表示，讓每個角色都能專注於自己的專業技能，來更有效率地進行AI開發，就是MLU平臺建立的初衷。
Line如何角色分工參與AI關鍵任務開發？
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「在AI開發流程中，沒有人可以從頭到尾做完所有事情。」蔡景祥坦言，隨著AI團隊逐漸擴大，會逐漸分化出不同的開發角色，這些角色可能包括了負責特徵處理的資料工程師、負責模型開發的ML工程師、部署模型的IT維運人員，甚至不只是開發與維運端的人員，連商業面的資料分析師或產品經理，都需要在不同的開發階段，運用各自的專業來優化AI。
像是在Line資料工程團隊中，也分化出多元的角色來共同開發AI，分別是資料工程師、ML工程師、ML服務工程師，以及資料分析師4大角色。
若以打造遊樂園來比喻，蔡景祥指出，資料工程師的任務，就是打造遊樂園的基礎建設，透過建立起一個穩固的資料收集設施，來根據需求蒐集資料，需擅長如大數據架構、SQL、ETL、訊息佇列（Message queuing）等技術。
ML工程師，則像是遊樂園的設計師，負責選出適當的資料集與演算法，來建立起合適的ML模型，需具備的技能包括機器學習、深度學習、電腦視覺、NLP等。
ML服務工程師，則像是遊樂園基礎建設的實際施工與維護者，主要負責建立並維運一個ML平臺，需熟悉的技術包括系統基礎建設設計、DevOps。
資料分析師，則需比工程師具備更多的商業思維，要能夠利用統計的方法，來分析模型上線後的實際成效，類似於在遊樂園中觀察哪些設施需要改善的角色，因此需具備商業知識、熟悉統計及資料視覺化等技能。
除了分化出4大不同專業的AI開發角色，Line也將ML工作流程分為6大環節，分別是準備資料、探索資料、開發模型、訓練模型、測試模型與部署上線，蔡景祥也以Line臺灣實作AI的經驗，來說明不同角色如何在各個開發環節中進行協作。
首先，在準備資料的階段，由於領域知識扮演了重要角色，在資料標註的過程中，需要產品端、資料分析與資料工程專家相互協作，來篩選出有效的資料提供後續使用。
接著，進入探索資料階段，則會交由ML工程師，根據資料特性來發掘資料潛在的價值，並透過特徵工程萃取所需的資料特徵。
有了資料，就能進入模型開發的階段，此時，會需透過ML工程師、資料工程師及資料分析師的協作，選擇適當的演算法來開發模型，在這個階段中，演算法的挑選與模型的版本控制，成為協作過程中的重要的課題。
而後進入模型訓練的階段，則會交由ML工程師，負責進行超參數的調整與硬體運算資源的調度。
模型訓練完成後，將進入測試模型的環節，同樣交由ML工程師負責，來驗證模型是否確實有效、是否達到預期的效益。
若沒問題，就會進入最後的部署上線階段，需要ML工程師、ML服務工程師共同協作，來確保模型在實驗環境與線上環境中的表現並不會產生太大偏差，也不會隨著時間衰退，實際部署後也要能應付大流量的預測需求，才能有效擴大提供服務。
「MLOps是一個在ML全生命周期中，涉及到的所有人員共同協作的方法。」蔡景祥表示，該如何讓不同角色在ML開發各階段相互協作，就是Line的AI團隊，想用MLOps做到的事。
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