通過我們關(guān)于MLOps定義和成功實施策略的信息博客，發(fā)現(xiàn)MLOps在人工智能和機器學(xué)習(xí)中的重要性。

MLOps，即機器學(xué)習(xí)操作，是一組用于在生產(chǎn)環(huán)境中部署模型的技術(shù)和工具。最近，DevOps在縮短軟件更新之間的時間和消除間隔方面的有效性對任何業(yè)務(wù)的存在都至關(guān)重要。

機器學(xué)習(xí)專業(yè)人員轉(zhuǎn)向機器學(xué)習(xí)部門來實施DevOps原則，創(chuàng)建mlop。將CI/CD原理與機器學(xué)習(xí)模型集成，使數(shù)據(jù)世界能夠快速集成和交付生產(chǎn)就緒的模型。此外，mlop引入了新的連續(xù)訓(xùn)練(CT)和連續(xù)監(jiān)控(CM)原則，使生產(chǎn)環(huán)境更適合任何機器學(xué)習(xí)模型。

有了MLOps的這么多進(jìn)步，需要詳細(xì)了解它，以便以最佳方式實現(xiàn)它。

什么是MLOps?

MLOp是一組將機器學(xué)習(xí)(ML)和DevOps結(jié)合起來的實踐，以自動化整個ML生命周期，從模型開發(fā)到生產(chǎn)中的部署和監(jiān)控。

開始與機器人過程自動化

MLOps建立在DevOps的基礎(chǔ)上，增加了以下原則:

?持續(xù)集成和持續(xù)交付(CI/CD):MLOps自動化了構(gòu)建、測試和將ML模型部署到生產(chǎn)中的過程。這有助于確保模型始終是最新的，并且可以快速可靠地部署。

持續(xù)監(jiān)控:MLOps監(jiān)控生產(chǎn)中的ML模型，以確保它們按預(yù)期運行。這有助于在模型影響業(yè)務(wù)之前及早識別和處理任何問題。

MLOps和DevOps的區(qū)別

MLOps和DevOps經(jīng)常在機器學(xué)習(xí)認(rèn)證課程中討論，它們都是旨在提高軟件開發(fā)和部署的速度、效率和質(zhì)量的實踐集。然而，這兩種方法之間存在一些關(guān)鍵差異:

?重點:DevOps專注于軟件開發(fā)和部署，而MLOps專注于整個ML生命周期。

?自動化:DevOps自動化軟件開發(fā)和部署過程，而MLOps自動化整個ML生命周期。

?監(jiān)控:DevOps專注于監(jiān)控生產(chǎn)中的軟件應(yīng)用程序，而MLOps專注于監(jiān)控生產(chǎn)中的ML模型。

?角色和職責(zé):DevOps團(tuán)隊通常由軟件開發(fā)人員、系統(tǒng)工程師和質(zhì)量保證工程師組成。MLOps團(tuán)隊通常由數(shù)據(jù)科學(xué)家、機器學(xué)習(xí)工程師和DevOps工程師組成。

組織的最佳方法取決于其特定的需求和目標(biāo)。例如，如果組織希望提高軟件開發(fā)和部署的速度、效率和質(zhì)量，DevOps可能是一個不錯的選擇。另一方面，如果組織希望提高M(jìn)L生命周期的速度、效率和質(zhì)量，那么mlop可能是更好的選擇。

在某些情況下，組織可能選擇同時實現(xiàn)DevOps和mlop。對于需要提高軟件開發(fā)和機器學(xué)習(xí)的速度、效率和質(zhì)量的組織來說，這是一個很好的選擇。

MLOps的重要性

機器學(xué)習(xí)(ML)是一項基礎(chǔ)技術(shù)，可用于創(chuàng)建解決方案，解鎖以前未開發(fā)的收入來源，節(jié)省時間并降低成本。機器學(xué)習(xí)可以提高工作流程的效率，利用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行決策，并改善客戶體驗。

然而，機器學(xué)習(xí)專業(yè)人士認(rèn)為，只有通過堅實的框架才能實現(xiàn)這些目標(biāo)。MLOps是一組實踐，它結(jié)合了機器學(xué)習(xí)(ML)和DevOps來自動化整個ML生命周期，從模型開發(fā)到生產(chǎn)中的部署和監(jiān)控。

MLOps可以幫助組織:

縮短新機器學(xué)習(xí)模型的上市時間。

• 提高M(jìn)L模型的質(zhì)量。
• 提高M(jìn)L模型的可靠性。

減少機器學(xué)習(xí)操作的成本。

使模型與業(yè)務(wù)需求保持一致。

符合法規(guī)要求。

無論約束條件如何，個人、小型團(tuán)隊甚至企業(yè)都可以使用mlop來實現(xiàn)他們的目標(biāo)。mlop可以幫助組織在決策中更加敏捷和戰(zhàn)略性，并節(jié)省時間和金錢。

MLOps不是一組嚴(yán)格的規(guī)則。它是一組實踐，可以適應(yīng)每個組織的特定需求。組織可以嘗試不同的設(shè)置，只保留適合自己的設(shè)置。

MLOps是一個強大的工具，可以幫助組織從他們的ML投資中獲得更多的價值。通過實現(xiàn)mlop，組織可以實現(xiàn)其業(yè)務(wù)目標(biāo)并提高其競爭優(yōu)勢。

MLOps的實現(xiàn)

MLOps是一組實踐，它結(jié)合了機器學(xué)習(xí)和DevOps來自動化整個機器學(xué)習(xí)生命周期，從模型開發(fā)到生產(chǎn)中的部署和監(jiān)控。

以下是如何實現(xiàn)mlop的步驟:

1.建立清晰的治理框架

一個清晰的治理框架對于確保MLOps計劃的成功至關(guān)重要?？蚣軕?yīng)該定義所有涉眾的角色和職責(zé)，以及管理機器學(xué)習(xí)生命周期的過程和程序。

2.定義角色和職責(zé)

明確定義MLOps過程中所有涉眾的角色和責(zé)任是很重要的。這將有助于確保每個人都知道他們的責(zé)任，并且沒有重復(fù)的工作。

3.使用一套通用的工具和技術(shù)

使用一套通用的工具和技術(shù)可以幫助提高M(jìn)LOps計劃的效率和有效性。這是因為它可以使共享數(shù)據(jù)和項目協(xié)作更容易。

4.自動化盡可能多的機器學(xué)習(xí)生命周期

盡可能多地自動化機器學(xué)習(xí)生命周期可以降低錯誤的風(fēng)險并提高流程的效率。這可以使用各種工具和技術(shù)來完成，例如持續(xù)集成和持續(xù)交付(CI/CD)管道。

5.監(jiān)控生產(chǎn)中的機器學(xué)習(xí)模型

監(jiān)控生產(chǎn)中的機器學(xué)習(xí)模型對于確保它們按預(yù)期執(zhí)行至關(guān)重要。這可以使用各種工具和技術(shù)來完成，例如度量、日志記錄和警報。

遵循這些步驟，組織可以有效地實現(xiàn)mlop并實現(xiàn)期望的業(yè)務(wù)結(jié)果。

總結(jié)

MLOps對于企業(yè)的生命周期至關(guān)重要。它是一組實踐，結(jié)合了機器學(xué)習(xí)和DevOps來自動化整個ML生命周期，從模型開發(fā)到生產(chǎn)中的部署和監(jiān)控。