MLOP正在改变组织管理机器学习项目的方式，提供一种结构化方法，以确保机器学习模型将其平稳整合到生产环境中。随着人工智能继续发展和渗透各种行业，专注于开发和运营的团队之间有效合作的需求从未如此关键。在本文中，我们将探讨MLOP的来龙去脉，重要性，入门步骤等。
什么是MLOPS？
MLOP或机器学习操作将DevOps的原理与机器学习过程的特定要求相结合。这种创新的纪律着重于创建一个协作环境，以促进ML工程师和运营团队之间的沟通，最终导致更有效的工作流程和改善的成果。
MLOP的重要性
MLOP在管理与机器学习生命周期相关的复杂性方面起关键作用。通过解决共同的挑战，MLOP可显着提高企业跨企业的AI倡议的有效性。
MLOP的关键目标
几个关键目标定义了MLOP的目标：
- ML解决方案的可伸缩性： 确保ML解决方案可以随着业务需求而增长。
- 确保模型输出中的确定性： 在相同条件下确保一致的结果。
- 实施一致的治理： 为模型使用制定明确的准则和政策。
- 在ML工作流程中促进敏捷性： 实现实验和部署的快速迭代。
开始使用MLOP
过渡到MLOP可能具有挑战性，但长期利益是毫无疑问的。在这里，我们概述了有效启动MLOP旅程的关键步骤。
步骤1：将目标转化为ML问题
首先定义明确的目标和关键绩效指标（KPI）。这种清晰度将充当所有后续努力的指南针。
步骤2：创建ML和数据解决方案
确定要用于测试的基本输入数据和模型。这些基本要素将指导您的ML开发过程。
步骤3：准备和处理数据
有效的数据格式，功能工程和清洁过程对于确保整个MLOPS管道的质量和相关性至关重要。
步骤4：数据科学准备
建立将用于准备ML模型培训数据的指标。这包括专注于精确和召回等方面。
步骤5：构建和自动化ML管道
自动化是提高效率的关键。构建和自动化ML管道简化工作流程并最大程度地减少手动干预。
步骤6：部署模型
模型部署可以采用几种表格：
- 静态部署： 利用可安装的软件选项。
- 动态部署： 采用API驱动的Web框架以提高灵活性。
步骤7：优化，维护和监视ML模型
实施最佳实践，以确保模型的持续性能。持续监控对于负责任的治理和风险管理至关重要。
MLOPS的关键组成部分
成功的MLOP实施依赖于几个组件：
- 测试自动化： 确保代码质量并减少手动测试工作。
- 连续集成/连续部署（CI/CD）： 促进快速更新和新功能发行。
- ML系统的监视和管理： 跟踪系统性能和模型有效性至关重要。
为什么MLOP很重要
MLOPS解决了行业内各种关键问题，包括：
- 合格数据科学家的短缺以及对ML工程师的需求不断增长。
- 适应不断变化的业务目标，同时保持模型性能。
- 弥合技术团队与业务利益相关者之间的沟通差距。
- 管理与ML模型部署和使用相关的风险。
MLOP的用例
MLOP的现实世界应用表明了其效率和优势比传统的DevOps实践。接受MLOP的公司报告了机器学习操作的重大改进，从而导致更快的部署周期和更高的模型准确性。
远离DevOps的MLOP
尽管MLOP和DEVOP共享基本原则，但存在明显的差异。 MLOP需要针对机器学习任务量身定制的专业技能，包括ML工程师所需的高级统计和分析能力。此外，MLOP中的连续测试（CT）强调了ML模型的特定需求，从而确保了可以适应动态数据和模型更改的强大工作流程。
