首頁 > 新聞資訊 1. MLOps是什么？
MLOps（Machine Learning Operations）是面向機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的研發(fā)運(yùn)營管理體系，目的是連接業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)、AI團(tuán)隊(duì)和運(yùn)營團(tuán)隊(duì)，建立一套標(biāo)準(zhǔn)化的模型開發(fā)、部署及運(yùn)營流程，來管理機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的全生命周期。
Google 的團(tuán)隊(duì)一直在對(duì)構(gòu)建基于 ML 的系統(tǒng)所帶來的技術(shù)挑戰(zhàn)進(jìn)行大量研究。 一篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中隱藏的技術(shù)債務(wù)的 NeurIPS 論文表明，開發(fā)模型只是整個(gè)過程的一小部分。 許多其他流程、配置和工具將被集成到系統(tǒng)中。如下圖所示：
因此MLOps的核心價(jià)值在于，解決機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目角色間溝通壁壘。ML項(xiàng)目研發(fā)過程中各角色之間（業(yè)務(wù)人員、AI工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、運(yùn)維工程師等）存在著天然鴻溝，而打破溝通屏障，構(gòu)建暢通的協(xié)作平臺(tái)，降低合作成本，是讓項(xiàng)目順利開展的前提。同時(shí)使AI工程師不用再淪陷于處理繁瑣的模型更新和維護(hù)等工作，而可潛心鉆研更有價(jià)值的內(nèi)容。
2. MLOps的發(fā)展趨勢(shì)
MLOps是機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目走向規(guī)?；瘧?yīng)用的有效途徑，通過持續(xù)訓(xùn)練、持續(xù)集成、持續(xù)部署、持續(xù)監(jiān)控等多個(gè)自動(dòng)化循環(huán)流程，大大減少開發(fā)周期，提升交付質(zhì)量，降低人員依賴，提高研發(fā)效能，推動(dòng)挖掘更多元化的業(yè)務(wù)價(jià)值。
借鑒DevOps精髓，MLOps從需求到模型維護(hù)的全鏈路，以及模型開發(fā)及訓(xùn)練的子鏈路，和模型部署及監(jiān)控的子鏈路，都秉承著持續(xù)閉環(huán)的全生命周期管理模式。
持續(xù)訓(xùn)練CT，實(shí)驗(yàn)階段模型的持續(xù)訓(xùn)練能大大降低AI工程師時(shí)間成本，上線模型的持續(xù)訓(xùn)練能提高模型服務(wù)質(zhì)量，及時(shí)應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)漂移和內(nèi)容漂移等風(fēng)險(xiǎn)。
持續(xù)集成CI和持續(xù)部署CD，以達(dá)到隨時(shí)隨地輕松部署ML模型目的。
持續(xù)監(jiān)控CM，持續(xù)開展線上的模型和業(yè)務(wù)監(jiān)控，根據(jù)監(jiān)控報(bào)警開展模型重復(fù)訓(xùn)練和更新，維持和提高模型推理質(zhì)量，持續(xù)創(chuàng)造高水準(zhǔn)業(yè)務(wù)價(jià)值。
流水線Pipelines，數(shù)據(jù)處理流水線、模型開發(fā)流水線、集成交付流水線的構(gòu)建，最大程度提高自動(dòng)化水平，高效率實(shí)現(xiàn)ML項(xiàng)目全生命周期管理。
特征管理、算法管理、模型管理，通過對(duì)特征、算法和模型的存儲(chǔ)及管理，最大限度發(fā)揮各類資產(chǎn)的價(jià)值，減少重復(fù)造輪子的組織級(jí)成本，提高統(tǒng)籌管理效能。
版本管理，模型的版本管理即對(duì)數(shù)據(jù)、算法、模型等資產(chǎn)完整性及可追溯性的集中管理，能隨時(shí)重現(xiàn)任何時(shí)刻的模型快照。
自動(dòng)化測(cè)試，集成自動(dòng)測(cè)試工具，提高測(cè)試的自動(dòng)化水平，包括組件測(cè)試、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、模型驗(yàn)證等，進(jìn)而提高全鏈路持續(xù)化水平。
工程化使懸在云端的AI夢(mèng)想終于落地變成現(xiàn)實(shí)，而MLOps是工程化助推劑。未來MLOps的發(fā)展將在流水線間的連通性、模型線上自更新、資源伸縮性管理、模型自動(dòng)調(diào)參、模型可解釋性、模型安全性及公平性等方面得到進(jìn)一步的探索和實(shí)踐。
人工智能已走入千家萬戶，MLOps走入千家萬企已指日可待，未來可期。
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