Конечно, вот упрощенная диагма для концепции Mps, подходящая не только для MLflow но и для аналогичных инструмент:

@startuml

entity "Versioned Entity" {
  * version_num : varchar(32)  
}

 "Tags" {
  * key : varchar(250)
 value :(5000) 
  * entity_id : int}

entity "Entities" {
  * entity_id : int 
  name varchar256)
  location : varchar(256) 
  lifecycle : varchar(32)
  creation_time : bigint  
  last_update_time : bigint
}

entity "Latest Metrics" {
  * : varchar(250)
  * value : double
  : bigint
  * step : bigint 
  * is_nan : tiny(1)
  * entity_id : varchar(32) 
}

entity "Metrics" {
  key : varchar(250) 
  * value : double
  * timestamp : bigint
  * entity_id :(32)
  * step : bigint
  * is_nan : tinyint(1)}

entity "Entity Tags" {
  * key : varchar250)  
  value : varchar(5000)
  * name : varchar(256) 
  * version int
} 

entity "Versions" {
  * name : varchar256)
  * version :
  creation_time : bigint
  last_updated_time : bigint
 description : varchar(5000)
  user_id : varchar(256) 
  current_stage :(20)
  source : varchar(500)
  run_id : varchar(32) 
  status : varchar(20)
  status_message : varchar(500)
  run_link : varchar(500)
}

entity "Parameters" {
 * key : varchar(250)
  * value :varchar(500) 
  * entity_id : varchar(32) 
entity "Entity Tags" {
 * key : varchar(250)
 value : varchar(5000)
 * name : varchar256)  
}

entity "Entities" {
 * name : varchar(256) 
 creation_time : bigint
 last_updated_time : bigint
 description : varchar(5000)
}

entity "Runs {
 * run_id  : varchar(32)
 name : varchar(250) 
 source_type : varchar(20)
 source_name : varchar(500)
 entry_point_name : varchar(50) 
 user : varchar(256)
 status : varchar(9) 
 start_time : bigint  
 end_time : bigint
 source_version : varchar(50)
 lifecycle_stage : varchar(20) location : varchar(200)
 entity_id : int 
 deleted_time : bigint}

entity "Tags" {
 * key : varchar(250)
 value : varchar(5000)
 * entity_id : varchar() 
}

"Entities" ||--o{ "Entity Tags" 
"" ||--o{ "Entity Tags"
"Runs" }o--|| " Metrics" 
"Runs" ||--o{ "Metrics"
"Versions"--|{ "Entity Tags"
"Entities" ||--|{ "Entity Tags" 
Runs" ||--o{ "Parameters"
"Entities" ||--|{ ""
"Runs" ||--o{ "Tags"

@enduml

Данная диаграммачитывает лучшие практики Mps, такие как версионирование,правление метадми, мониторинг метрик, управление параметрами, отслеживание стадий жизненного цла и тегирование.

Диаграмма описывает структуру базы данных, которая управляет различными аспектами сущноей в информационной системе, оптимизированной для управления экспериментами, версиями, параметрами и метриами, что имеет отношение к практикам Mps (Machine Learning Operations).

1. Versioned Entity: Эта сущность представляет любой объект или компонент, который имеет неск версий. В нашем контексте это может быть машинная модель в различных стадиях её разработки.

2. Tags: Теги связывают с сущностями и содержат метаданны или дополнительную информацию об этих сущностях. Это может быть использовано для исполнения запросов или для организации и категоризации экспериментов.

3. Entities: Основной объект, который может представля эксперимент, запуск или модель. У каждой сущности есть идентификатор, имя, местонахождение (которое быть путем к файлу в хранилище), этапизненного цикла и временные отметки, описываие её создание и последнее обновление.

4. Latest Metrics: Эта сущность отслеживает последние измеренные значения метрик, связанные с запусками экспериментов.

5.Metrics**: Архив всех метрик,обираемых во время эксперимов. Содержит детализированные данные по каждой метрике с временными отметками и информацией, соответствующей каждому запуску.

6. Entity Tags: Теги, специфичные для версий конкрных сущностей. Это позволяет добавить дополнительные метаданные к определенным версиям такие как аннотации или кастомизированные метки.

7. Versions: Представляет конкретные версии какой-либо сущности, содержа информацию, касающуюся истории версий, пользователей, задействованных в их изменениях, и статусов версий.

8. Parameters: Параметры, использованные в экспериментах. Включает в себя ключ и значение каждого параметра, асоциированного с конкретным запуском.

9. Runs: Запись о каждом запуске эксперимента, включает всю информацию о его выполнении, иочник, уникальный идентифик, даты нач и окончания, жизненный этап иязь с экспериментом.

10. ** (Runs)**: Аналогично "Entity Tags", но сваны с конкретными запусками эксперимов.

На диаграмме изображены следующие отношения:

• Один "Entity" может иметь много "Entity Tags".
• Один "Run" генерировать множество записей "" и "Latest Metrics".
• Множество "Runs" могут быть связаны одним "Entity" (аксиома "Entities" ||--| "Runs").
• "Tags" связаны с "Runs", предостляя возможность тегировать каждый запуск.

Все сущ имеют атрибуты, идентификаторы и другие характеристики, которые делают даграмму достаточно абстрактной, чтобы ее можно было использовать не только в MLflow, н и в других, аналогичных ин

Давайте рамотрим эту дирамму более подробно на конкретных примерах:

Versioned Entity может представлять модель машинного обучения. Например, модель классификации изображений с всиями 1.0, 1.1, 1.2 и т.д. Каждая версия будет иметь уникальный идентификатор версии version_num.

Tags могут хранить дополнительную информацию о сущностях. Например, для эксперимента по обучению модели классификации изображений могут быть добавлены теги:

key: "goal" 
value: "classify images"
experiment_id: 125

key: "data"
value: "ImageNet dataset" 
experiment_id: 125

Entities представляют основные объекты, такие как эксперименты и модели. Например:

experiment_id: 125
name: "Image classification model v1" 
artifact_location: "s3://bucket/image_model/"
lifecycle_stage: "production"
creation_time: 1590350400 
last_update_time: 1590436800

Latest Metrics будет хранить последние значения метрик для каждого запуска эксперимента:

key: "accuracy"
value: 0.76 
timestamp: 1590436800
step: 24000 
is_: 0
run_uuid: "d89hh32kkd8d7a"

Parameters содержат гиперпараметры, использованные в запуска:

key: "learning_rate"  
value: 0.001
run_uuid: "d89hh32kkd8d7a"

key: "batch_size"   
value: 64
run_uuid: "d89hh32kkd8d7a" 

Runs содержат записи о запусках экспериментов:

run_uuid: "d89hh32kkd8d7a" 
experiment_id: 125
status: "FINISHED"
start_time: 1590434000
end_time: 1590436800  

В цом, диаграмма абстрагирует основные сущности и их связи, позволяя строить гибкие системы управления экспериментами, моделями, метриками на основе передовых практик MLOps.

Вот упрощенный вариант диаграммы, подходящий для концепции MLOps и аналогичных инструментов:

@startuml

entity "Artifact" {
  * artifact_id : varchar(32)
  * version : int
}

entity "Tags" {
  * key : varchar(250)  
  * value : varchar(5000)
  * artifact_id : varchar(32)
}

entity "Metrics" {
  * key : varchar(250)
  * value : double  
  * artifact_id : varchar(32)
  * timestamp : bigint
}

entity "Parameters" {
  * key : varchar(250)
  * value : varchar(500)
  * artifact_id : varchar(32)  
}

entity "Artifacts" {
  * artifact_id : varchar(32)
  * name : varchar(256)
  * location : varchar(256)
}

entity "Runs" {
  * run_id : varchar(32)
  * artifact_id : varchar(32)
  * start_time : bigint
  * end_time : bigint
}

"Artifacts" ||--o{Tags"
"Runs" ||--o{ "Tags" 
"Runs" ||--o{ "Metrics"
"Artifact" ||--|{ "Tags"
"Runs" ||--o{ "Parameters" 
"Artifacts" ||--|{ "Runs"

@enduml

В данной диаграмме я абстрагировал сущности до артифактов, запусков, метрик и тегов. Это позволяет применить ее для различных MLOps инструментов, не привязываясь к какому-то конкретному решению. Код диаграммы можно легко скопировать и использовать в своих проектах.

Давайте рассмотрим эту упрощенную диаграмму более подробно.

Artifact - это основной объект, который версионируется. Это может быть модель машинного обучения, набор данных, конфигурационный файл, requirements.txt и т.д.

Пример:

artifact_id: "ml_model_v1"  
version: 1

Tags - это метаданные, связанные с артифактами. Они используются для поиска, организации и отслеживания артифакт.

Пример тегов для ml_model_v1:

key: "type"
value: "neural network" 
artifact_id: "ml_model_v1"

key: "framework"
value: "TensorFlow 2.0"
artifact_id: "ml_model_v1"

Metrics - это набор показателей, которые измеряются и отслеживаются во время обучения или использования моделей.

Примеры метрик:

key: "accuracy"
value: 0.92
artifact_id: "ml_model_v1" 
timestamp: 1571231165 

key: "loss"  
value: 048  
artifact_id: "ml_model_v1"
timestamp: 1571231165

Parameters - гиперпараметры и конфигурационные настройки для артифактов.

Пример:

key: "learning_rate"
value: 0.001 
artifact_id: "ml_model_v1"  

key: "batch_size"  
value: 64  
artifact_id: "ml_model_v1"

Artifacts - реестр всех артифактов с их метаданными.

Runs - записи о запусках процессов с артифактами. Хранят статистику о времени начала и окончания.

Связи:

• Один артифакт может иметь множество тегов, метрик, параметров
• Один запуск связан с одним артифактом
• Запуски могут генерировать метрики и иметь параметры

Та кая модель данных является обобщенной и применима для разных инструментов MLOps.