机器学习运营(MLOps)
探索 MLOps 的强大功能:简化 ML 模型部署、自动化工作流程、确保可靠性并高效扩展人工智能的成功。
机器学习运营(MLOps)是一套实践方法,旨在可靠高效地部署和维护生产中的机器学习(ML)模型。MLOps 从DevOps 原则中汲取灵感,将类似的概念应用于从数据收集、模型训练到部署和监控的整个人工智能模型生命周期。其主要目标是自动化和简化将人工智能模型从研究原型转变为稳健、可扩展的生产应用所涉及的流程。这可确保模型不仅在初始阶段表现良好,而且随着新数据的不断出现而长期保持有效。
MLOps 与相关概念的比较
重要的是,要将多重本地化方案与相关但不同的概念区分开来:
- MLOps 与 AutoML:虽然它们可以协同工作,但侧重点不同。自动化机器学习(AutoML)侧重于模型创建过程的自动化,如数据预处理、特征工程和超参数调整。而 MLOps 则涵盖整个生命周期,包括模型创建后的工作,如模型部署、监控和管理。AutoML 可被视为更大的 MLOps 框架中的一个工具,可加速开发阶段。
- MLOps 与 DevOps 的比较:MLOps 是 DevOps 的一种专业化,专门针对机器学习的独特需求而定制。DevOps 的重点是通过持续集成和持续部署(CI/CD)实现软件交付自动化,而 MLOps 则将这一模式扩展到数据和模型管道。它解决了传统软件开发中通常无法解决的难题,如数据漂移、模型版本化以及持续再培训的需求。
实际应用
MLOps 实践对于在生产环境中管理复杂的 ML 系统至关重要。
- 推荐系统:Netflix或 Spotify 等公司使用 MLOps 根据新的用户交互数据持续重新训练其推荐系统模型。MLOps 管道使他们能够对不同的模型版本进行 A/B 测试,监控参与度指标,并快速回滚表现不佳的模型,确保推荐保持新鲜和个性化。
- 欺诈检测:金融机构部署 MLOps 来管理欺诈检测模型。这包括监控交易数据以发现新的欺诈活动模式,利用新数据自动重新训练模型,确保实时检测的低推理延迟,以及维护审计跟踪以符合监管要求。视觉检测系统中使用的Ultralytics YOLO模型可以为欺诈检测提供信息,在边缘设备上进行部署和监控时也可受益于 MLOps。
工具和平台
各种工具支持 MLOps 生命周期的不同阶段,使团队能够建立高效、可扩展的工作流程。