MLOps
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什么是MLOps?
MLOps代表机器学习操作。MLOps是机器学习工程的核心功能，专注于简化将机器学习模型投入生产的过程，然后维护和监控它们。MLOps是一种协作功能，通常由数据科学家、devops工程师和IT组成。
mlop有什么用?
MLOps对于机器学习和AI解决方案的创建和质量来说是一种有用的方法。通过采用MLOps方法，数据科学家和机器学习工程师可以通过对ML模型进行适当的监视、验证和治理，实现持续集成和部署(CI/CD)实践，从而协作并加快模型开发和生产的速度。为什么我们需要mlop ?
生产机器学习是困难的。机器学习生命周期由许多复杂的组件组成，如数据摄取、数据准备、模型训练、模型调优、模型部署、模型监控、可解释性等等。它还需要跨团队的协作和交接，从数据工程到数据科学再到机器学习工程。当然，它需要严格的操作严谨性来保持所有这些流程的同步和协同工作。MLOps包含了机器学习生命周期的实验、迭代和持续改进。mlop有什么好处?
mlop的主要好处是效率、可伸缩性和风险降低。效率:MLOps允许数据团队实现更快的模型开发，交付更高质量的ML模型，以及更快的部署和生产。可伸缩性:MLOps还支持巨大的可伸缩性和管理，可以对数千个模型进行监督、控制、管理和监视，以实现持续集成、持续交付和持续部署。具体来说，MLOps提供了ML管道的可再现性，支持跨数据团队更紧密耦合的协作，减少了与devops和IT的冲突，并加快了发布速度。降低风险:机器学习模型通常需要监管审查和漂移检查，MLOps可以提高透明度，更快地响应此类请求，并确保更好地符合组织或行业政策。mlop的组成部分是什么?
机器学习项目中mlop的范围可以根据项目需求集中或扩展。在某些情况下，mlop可以包含从数据管道到模型生产的所有内容，而其他项目可能只需要mlop实现模型部署过程。大多数企业通过以下方式部署MLOps原则:- 探索性数据分析(EDA)
- 数据准备和特征工程
- 模型训练和调优
- 模型评审和治理
- 模型推断与服务
- 模型的监控
- 自动模型再训练
mlop的最佳实践是什么?
MLOps的最佳实践可以通过应用MLOps原则的阶段来描述。- 探索性数据分析(EDA)-通过创建可复制、可编辑和可共享的数据集、表和可视化，迭代地探索、共享和为机器学习生命周期准备数据。
- 数据准备和特征工程—迭代转换、聚合和重复数据以创建细化的特性。最重要的是，利用特性存储，使特性在数据团队之间可见和共享。
- 模型训练和调优-使用流行的开源库，如scibob下载地址kit-learn和hyperopt来训练和提高模型性能。作为一种更简单的选择，使用自动化机器学习工具(如AutoML)来自动执行试运行，并创建可审查和可部署的代码。
- 模型评审和治理-跟踪模型沿袭、模型版本，并在其生命周期中管理模型工件和转换。在开源MLOps平台(如MLflow)的帮助下，跨ML模型发现、共享和协作。bob下载地址bob体育客户端下载
- 模型推断与服务-在测试和QA中管理模型刷新频率，推理请求时间和类似的生产细节。使用CI/CD工具，如repo和orchestrator(借用devops原则)来自动化预生产管道。
- 模型部署和监控-自动化权限和集群创建，以生产注册模型。启用REST API模型端点。
- 自动模型再训练-创建警报和自动化，以采取纠正措施，以防由于训练和推断数据的差异而导致模型漂移。
mlop和DevOps之间有什么区别?
MLOps是一组专门用于机器学习项目的工程实践，它借鉴了软件工程中更广泛采用的DevOps原则。DevOps为发布应用程序带来了快速、持续迭代的方法，MLOps则借用了相同的原理，将机器学习模型应用于生产。在这两种情况下，结果都是更高的软件质量，更快的补丁和发布，以及更高的客户满意度。什么是MLOps平台?bob体育客户端下载
MLOps平台为数bob体育客户端下载据科学家和软件工程师提供了一个协作环境，该环境促进了迭代数据探索、实验跟踪、特征工程和模型管理的实时联合工作能力，以及受控模型转换、部署和监控。MLOps自动化了机器学习生命周期的操作和同步方面。
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