MLOps是什么？ – 四海吧

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/11/Blog-Banner-2-1-1024×576.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/11/Blog-Banner-2-1-150×150.png”/>机器学习运营，或MLOps，是一套用于通过将机器学习（ML）开发和ML部署结合起来，以标准化和简化在生产中连续交付高性能模型的过程。制作和完善ML模型被称为ML开发。部署机器学习模型是将它们发布供在生产环境中使用。通过自动化将ML模型从开发移至生产所需的过程，MLOps弥合了这两种方法之间的差距。这有助于快速和有效地部署ML模型，并保证其在工业环境中的持续成功。MLOps的好处有哪些？MLOps的价值在于它使企业能够：<ul><li>MLOps简化了将ML模型从开发到生产的流程，加快了部署速度，为组织提供了优势。</li><li>MLOps通过确保在训练环境一致的生产环境中部署ML模型，帮助企业提高机器学习（ML）模型的质量。这样做减少了模型随着基础数据分布的变化而逐渐失去准确性的可能性。</li><li>通过自动化管理和监控生产中的ML模型的过程，MLOps能够降低ML运营的高成本。员工因此可以将更多时间投入到其他项目中，如创建新的ML模型。</li></ul>那么，MLOps到底是如何工作的呢？连续集成和交付（CI / CD）流水线通常用于实施MLOps。构建，测试和发布软件应用程序都是可以通过CI / CD流水线自动化的过程。以下是MLOps CI / CD流水线中的典型步骤示例：<ul><li>使用过去收集的数据训练ML模型。</li><li>将ML模型与保留数据集进行比较进行测试。</li><li>将ML模型放入生产环境中，称为“部署”。</li><li>密切关注ML模型，确保其在生产中保持良好状态。</li></ul>您可以手动或自动启动CI / CD工作流。例如，当学习到机器学习模型的新版本时，可以激活流水线。用于MLOps的工具有哪些？对于MLOps，您可以选择各种有用的工具。常用工具包括：<ul><li>一套被称为ML框架的工具可用于训练和部署ML模型。最常用的ML框架包括TensorFlow，PyTorch和scikit-learn。</li><li>云计算平台提供了在生产中安装和管理ML模型所需的基础设施和服务。亚马逊网络服务（AWS），Google云平台（GCP）和Microsoft Azure是为MLOps而知名的云计算平台之一。</li></ul>MLOps系统包括：<ul><li>用于构建的集中式中心。</li><li>发布。</li><li>维护机器学习（ML）模型。</li></ul>Kubeflow，MLflow和Prefect是受欢迎的MLOps系统示例。如何开始使用MLOps您可以采取一些措施来开始使用MLOps：选择合适的工具：MLOps工具有各种形式。选择符合您的要求和预算的工具。设置CI / CD流水线：带有CI / CD流水线的自动化可以将ML模型从开发到生产的过程。监控您的ML模型：密切关注您的生产ML模型的表现。结论MLOps技术的目标是通过将ML开发和ML部署结合起来，标准化和简化在生产中连续交付高性能模型的过程。企业可以通过加快ML模型的部署速度，提高模型质量和降低ML运营成本从MLOps中受益。您可以采取多种措施开始使用MLOps，例如选择适当的工具，建立CI / CD流水线以及监控您的ML模型。

机器学习运营，或称为MLOps，是一组流程，旨在通过将机器学习（ML）开发和ML部署结合起来，标准化和简化在生产中连续交付高性能模型的过程。

制作和优化ML模型被称为ML开发。部署机器学习模型是将它们发布供在生产环境中使用的过程。

通过自动化将ML模型从开发移到生产所需的过程，MLOps弥合了两种方法之间的差距。这有助于快速有效地部署ML模型，并使其在工业环境中保持成功。

MLOps的好处是什么？

MLOps的价值在于使企业能够：

MLOps简化了将ML模型从开发部署到生产的过程，加快了部署速度。这有利于组织快速部署ML模型，提供了优势。
MLOps通过确保以与训练环境一致的生产环境部署ML模型，帮助企业提高机器学习（ML）模型的质量。这样做可以降低模型随时间漂移的可能性，因为底层数据分布发生变化，准确度降低。
通过自动化生产中的ML模型管理和监控过程，MLOps能够帮助企业降低ML运营的高成本。员工可以将更多时间投入到其他项目，例如创建新的ML模型。

“MLOps是人工智能领域不为人所知的英雄。它充当一种无声力量，将机器学习的整个实际应用过程，从实验到生产，无缝连接起来。此外，它的强大之处在于主要自动化模型训练、版本控制和部署等任务，确保可扩展性和有效的监控。基本上，将MLOps视为填补创新和AI实际实施之间差距的强大桥梁。” – Vrushali Prasade，Pixis联合创始人兼联合首席技术官。

那么，MLOps如何工作？

连续集成和交付（CI/CD）管道通常用于实施MLOps。构建、测试和发布软件应用程序都是可以通过CI/CD管道自动化的过程。

以下是MLOps的CI/CD管道中的典型步骤示例：

使用过去收集的数据训练ML模型。
将ML模型与留存数据集进行比较进行测试。
将ML模型投入生产，即“部署”。
监视ML模型以确保在生产中的表现。

您可以手动或自动启动CI/CD工作流程。例如，当学到一个新版本的机器学习模型时，可以激活管道。

用于MLOps的工具有哪些？

对于MLOps，您可以选择多种有用的工具。常见工具包括：

一系列称为ML框架的工具可用于训练和部署ML模型。TensorFlow、PyTorch和scikit-learn是最常用的ML框架之一。
云计算平台提供必要的基础设施和服务，用于在生产中安装和管理ML模型。Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud Platform（GCP）和Microsoft Azure是最著名的用于MLOps的云计算平台之一。

MLOps系统：

是构建、
发布、
维护机器学习（ML）模型的集中式中心。

Kubeflow、MLflow和Prefect是一些受欢迎的MLOps系统示例。

如何开始使用MLOps

您可以采取以下一些步骤开始您的MLOps体验：

选择合适的工具： MLOps工具有多种形式可供选择。选择适合您需求和预算的工具。

建立CI/CD管道： 使用CI/CD管道可以自动化将ML模型从开发部署到生产的过程。

监控您的ML模型：密切关注生产中的ML模型的表现。

结论

MLOps旨在通过将ML开发和ML部署相结合，标准化和简化在生产中连续交付高性能模型的方法。企业可以通过加快ML模型的部署速度，提高模型质量，并降低ML运营成本从MLOps中受益。您可以采取多种措施来开始使用MLOps，例如选择适当的工具，建立CI/CD管道以及监控您的ML模型。

这篇文章MLOps是什么？首次出现在MarkTechPost。