机器学习操作（MLOPS）正在重塑组织如何部署和管理机器学习模型，从而允许简化的工作流以及数据科学家与IT操作之间的强大协作。它将软件开发的敏捷性与机器学习的复杂性相结合，旨在提高ML项目的效率和可靠性。整合MLOP实践的组织通常会发现他们可以更快地创新并以更大的敏捷性响应业务需求。
什么是机器学习操作（MLOP）？
MLOP是指旨在统一机器学习模型开发和操作过程的一系列实践。通过应用DEVOP和数据工程的原理，MLOPS促进了从模型开发到部署和持续性能监控的更平滑的过渡。
MLOP的关键概念
MLOP结合了几种基础概念，这些概念弥合了机器学习与传统软件部署实践之间的差距。
MLOP的定义
MLOP从根本上讲是为开发，部署和维护机器学习模型创建有效的工作流程。它确保数据科学团队与运营工程师之间的合作。
与DevOps和数据工程集成
MLOP通过DevOps等框架采用最佳实践，以增强AI和机器学习到现有IT操作中的集成。这使得部署周期更快，并增加了整个团队的协作。
机器学习生命周期
了解机器学习生命周期对于有效的MLOP实施至关重要。它由几个相互联系的阶段组成，这些阶段指导ML模型的开发和部署。
四个主要周期的概述
- 数据周期： 收集和准备模型培训所需的数据是第一步。
- 模型周期： 该阶段专注于使用准备好的数据训练ML模型。
- 发展周期： 在此阶段，经常使用连续集成/连续部署（CI/CD）管道对模型进行测试和验证。
- 操作周期： 部署后，对模型进行监视以进行性能，并根据需要进行重新培训。
分步模型创建
创建机器学习模型涉及几个基本步骤，需要仔细注意细节。
ML模型开发的基本步骤
- 数据收集和分析： 收集相关数据并分析以获取见解。
- 数据准备技术： 清洁和转换数据以使其适合培训。
- 模型开发和培训过程： 选择正确的算法并对其进行调整以获得最佳性能。
- 模型部署策略： 计划如何将模型集成到生产系统中。
- 模型监视和再培训方法： 密切关注模型的性能并在必要时进行更新。
MLOP的重要性
MLOP在当今数据驱动的环境中至关重要。它促进了ML模型在各种业务应用程序中的持续改进和部署。
持续培训和监控
常规的模型更新和性能检查对于保持输出的相关性和准确性至关重要。如果没有持续的培训，随着新数据的出现，模型可能会过时。
对治理和发展速度的影响
MLOP通过减少模型部署所需的时间并确保遵守监管要求来帮助组织提高效率。
MLOP的好处
MLOP方法的集成为热衷于有效利用ML技术的企业提供了一些优势。
速度和效率
自动化在减少人体错误和加速过程中起着至关重要的作用，使团队可以专注于更复杂的任务。
可伸缩性
MLOP提供了有助于扩展ML模型的工具和策略，可容纳较大的数据集，而无需进行障碍。
可靠性和风险管理
主动测试和监视降低了操作风险，并提高机器学习应用的整体可靠性。
MLOP的挑战
尽管有好处，但实施MLOP并非没有挑战，这会阻碍其有效性。
人员配备和技能差距
在MLOP中，需要专业角色的需求提出了挑战，因为可以弥合数据科学和工程之间差距的合格个人通常很少。
基础设施成本
对MLOP所需的技术和工具的投资可能很重要，尤其是对于小型企业而言。
人为错误和网络安全威胁的风险
与任何技术一样，MLOPS容易受到源自人为错误或网络问题的威胁，这些威胁可能会损害数据完整性和模型性能。
MLOP的关键用例
MLOP可以适应各种行业，展示其对业务绩效的多功能性和影响。
行业应用
- 金融： 欺诈检测模型有助于在升级之前识别可疑活动。
- 零售和电子商务： 预测销售分析为客户行为和库存管理提供了帮助。
- 卫生保健： 数据驱动的诊断可以改善患者的预后和更有效的护理。
- 旅行： 有针对性的营销活动利用旅行数据来增强客户参与度。
- 物流与制造： 预测维护可最大程度地减少停机时间和运营成本。
- 石油和天然气： 地质分析有助于优化钻井操作。
将MLOP与DevOps进行比较
尽管MLOP与DevOps共享原则，但它专门解决了有效管理机器学习模型的独特挑战。
焦点的差异
MLOP提供专门针对机器学习的复杂性的专业实践，例如模型培训和性能跟踪，而DevOps主要关注软件开发和部署。
MLOPS与ML工程
了解MLOP和ML工程之间的区别对于希望清楚地定义角色的组织至关重要。
生命周期覆盖范围
MLOP涵盖了机器学习部署的整个生命周期，而ML工程通常更狭窄地关注ML模型的开发和体系结构。
实施MLOP的最佳实践
实施MLOP涉及遵循某些最佳实践，以最大程度地提高机器学习计划的有效性。
成功的有效技术
- 利用API： 通过创建无缝集成来增强模型开发。
- 并行发展的优势： 同时运行多个实验可以最大程度地减少故障的影响。
- 使用预训练的模型： 通过利用在大量数据集上训练的模型以更快的结果来促进快速原型制作。
采用MLOP的水平
组织可以根据其需求和能力在各个层面上采用MLOP。
组织实施策略
- 级别0： 对于小公司而言，手动流程具有最小的自动化。
- 级别1： 引入正在进行的模型更新的连续培训机制。
- 级别2： 实现完全自动化，实现平稳的可扩展性和集成。
机器学习培训方法的类型
可以根据特定的项目要求来使用多种机器学习培训方法。
培训方法概述
- 监督学习： 使用标记的数据训练模型。
- 无监督的学习： 标识未标记数据中的模式。
- 半监督学习： 结合标记和未标记的数据进行培训。
- 强化学习： 模型通过与环境的互动来学习，以最大程度地提高累积奖励。
