什么是 MLOPS 以及机器学习操作的工作原理

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随着机器学习解决方案在商业中的使用越来越多，IT 团队遇到了一些挑战。其中之一是潜在需要构建一个框架来扩展模型的构建并安全地部署它们。因此，负责开发和运营的团队之间需要加强联系。 在当前的市场中，我们已经有了一个统一这些世界的概念：DevOps。 DevOps 仍然很热门，但现代人工智能需要特定的工具。 因此，专业人士一直在考虑将MLOps（机器学习操作）作为处理这些需求并从智能系统中获得更好性能的一种方式。 这样，就可以确保算法出色地履行其功能，并在之后保持高效。更好地了解 MLOps 的工作原理并学习如何为数据科学家职位做好准备！ 什么是 MLOps？ MLOps 是用于在生产中组织机器学习模型部署的特定解决方案。换句话说，它是自动化和标准化智能算法的创建/维护以及管理其生命周期的有效方法。这确保了它们保持良好的质量并始终提供良好的性能。 它是一个连接机器学习、数据工程和 DevOps 的领域。

句话说，它将机器学习与系统开发、基础设施和运营工作联系起来。 mlops-nvidia-1 来源：Nvidia 博客 机器学习操作源于两个非常重要的需求。首先，有必要构建可以集成到日常使用的软件产品中的比例模型。毕竟，机器学习算法和数据科学工作的使用应该始终 突尼斯 手机号码 为业务产生有用的结果。 另一个需求是对产品和型号进行具体更改。当数据科学家开始将机器学习应用程序投入生产时，他们意识到，随着现实世界变量的变化、历史数据的更新以及其他干扰因素，系统很快就会失去价值和准确性。然后，应用程序开始经历降级过程。 退化导致预测的确定性丧失，这对那些需要预测的人来说意味着更少的优势。 鉴于此，我们考虑调整现有的 DevOps。 MLOps 似乎统一了机器学习背景下的开发和操作，还涉及处理数据和模型、参数和训练的需要。 这样，每当发生变化时，系统都可以使用新数据进行重新训练，并再次通过标准化和自动化的构建流程。



这个主题与敏捷方法及其在数据科学项目中的使用有很大关系。敏捷方法日益支持的世界的灵活性通过 MLOps 达到了数据科学家的水平。通过这种策略，可以始终进行增量和迭代更改，重点关注自动化和持续测试以确保一致性。 MLOps 中的持续集成如何运作？ 在 MLOps 中，就像在 DevOps 中一样，我们有两个重要的缩写词：CI（持续集成）和 CD（持续交付）。Quinto Andar 的数据科学家 André Barbosa表示，MLOps 中三个最相关的流程包括 CD、CI 和自动化模型训练。 MLOps 管道中的流程遵循与构建 ML 项目的常见流程类似的逻辑，但有一些额外的步骤。主要区别在于其迭代性质，这与持续集成的思想密切相关。换句话说，它是一个总是返回到前一阶段并重新启动某些阶段的循环过程。 mlops-自动化模型 来源：Arrikto 这一切都始于收集和准备数据。此时，数据工程师就扮演着重要的角色。我们有特征的提取和模型本身的开发。