如何使用MLOps將機器學習自動推向生產環境？ - kdnuggets

完整模型準備過程的示意圖
 
生產流程涉及使用部署的模型基於線上或現實資料集生成預測。這就是CI / CD / CT方法透過管道自動化進入完整週期的地方。資料是從端點收集的，幷包含來自要素儲存的其他資料。接下來是資料準備，模型訓練，評估，驗證以及最終生成預測的自動化過程。加強此自動化過程的一些元件包括後設資料管理，管道觸發器，功能儲存以及獨立的資料和模型版本控制。
一旦將模型部署到管道中，然後就可以將所得資料用於在訓練管道中連續訓練模型。這樣，它關閉了資料/程式碼迴圈並簡化了部署過程。
 

建立合適的團隊
 理想情況下，MLOps團隊應包括來自運營，IT和資料科學部門的成員。具有在機器學習中實現運維經驗的企業領導者應領導該團隊。
就協調團隊而言，MLOps團隊可以與IT下的企業體系結構團隊保持一致，也可以與中央分析或資料科學團隊整合。根據需求，MLOps團隊可以與特定業務部門以及資料科學或IT團隊一起管理複雜的模型。
MLOps團隊負責人需要明確定義任務的角色，例如資料準備，訓練ML模型，部署模型等。
 

MLOps的優勢和前進的方向
利用MLOps的最大好處是快速，創新的ML生命週期管理。MLOps解決方案使資料團隊可以更輕鬆地與IT工程師進行協作，並提高了模型開發的速度。此外，監視，驗證和管理用於機器學習模型的系統的規定可加快部署過程。
除了透過快速的自動化工作流節省時間外，MLOps還支援資源的最佳化和可重用性。透過利用MLOps，IT團隊可以建立一個自學習模型，該模型可以長期容納資料漂移。
MLOps的快速崛起預示著未來，我們將看到它發展成為競爭必需品。隨著ML從研究到應用的發展，它將需要與現代商業模型的敏捷性保持一致，並適應不斷變化的環境。儘管這仍然是未來的某種方式，但企業將需要立即採取行動，抓住時機。