深入了解MLOps：MLOps的定義、概念與應用探討

什麼是MLOps？

透過可重複且有效率的工作流程交付機器學習模型的學科稱為機器學習操作(MLOps)。

MLOps與軟體開發生命週期的DevOps類似，旨在將高效能ML應用程式持續交付到大規模生產中。它特別關注ML在現有SDLC和CI/CD程式中存在的獨特需求，以創造一個與之並存的新生命週期。這樣做可以為ML帶來更有效率的工作流程和更好的結果。

MLOps方法提高了機器學習和深度學習模型的質量，簡化了管理流程，並實現了自動化部署。模型更易與業務需求和法規要求保持一致。

機器學習（ML）具有獨特的生命週期，與傳統軟體不同。 ML的核心是數據，而不是應用程式活動。因此，程式碼的重點在於資料管理。 ML系統是一個開放的、不斷發展的系統。一旦模型分發出去，任務才剛開始。為了實現最佳效能，需要定期監控、重新訓練和重新部署生產中的模型，以應對不斷變化的資料訊號。這個過程是持續的，需要不斷優化和調整，以確保模型的準確性和可靠性。透過持續的迭代和改進，可以使ML系統保持高效和有效，以適應不斷變化的需求。

ML生命週期是機器學習模型的持續整合、開發和交付過程。模型在開發、部署和營運三個關鍵階段不斷循環，以不斷調整和優化其在生產中的表現。

MLOps是如何運作的？

MLOps提供了一種解決方案，可以幫助資料科學家、機器學習工程師和應用程式開發人員解決與軟體工程類似的問題。它類似於DevOps，解決了資料科學家將模型交付給生產環境並進行維護的挑戰。 MLOps專注於協作，使團隊能夠為客戶提供價值。透過MLOps，團隊可以更好地管理模型的生命週期、版本控制和部署，從而提高模型的可用性和可靠性。這種方法還可以確保模型的一致性和可重複性，使團隊能夠更快地推出新的功能和改進。總之，MLOps與DevOps在解決軟體工程問題上有許多共同之處，為資料科學家提供了類似的優勢。

MLOps包括所有基本元件以及將它們全部整合在一起的能力——從資料來源到合規性工具。

為了建立可重複的機器學習（ML）模型，我們可以將建模程式碼、相依性和執行時間要求進行打包。透過實現可重現的ML，我們可以降低運輸和維護模型版本的成本。打包之後，大規模部署也變得相當容易。在MLOps旅程中，這個階段提供了可重複性，並且是幾個基本步驟之一。

MLOps的目標是透過一套一致的原則來支持機器學習模型的整個生命週期。這些原則包括原始碼控制的實施、模型版本註冊表的維護、標準化的打包、驗證清單的創建、部署方法的定義以及監控協議的製定。

由於監控管道會注意到資料漂移，因此成熟的MLOps技術允許企業確定何時需要重新訓練模型。它還可以幫助確定使用了哪些資料、模型版本和程式碼庫來進行特定預測。

MLOps的好處

更快地交付更多模型：部署和迭代模型的速度讓您在機器學習方面具有競爭優勢。 MLOps的可重複、可擴展方法能夠更快地將機器學習投入生產。

1.最大化ROI：如果MLOps存在的話，模型和基礎設施監控就變成零散的工作。就可以快速監控和調整模型和基礎架構，從而在減少基礎架構支出的同時獲得額外的利潤率。

2.提高業務競爭力：為了在競爭中保持領先地位，需要經常調整模型。如果使用MLOps建立自動化管道和工作流程，就能降低ML的整體成本，同時保持競爭力。

3.靈活整合：想使用最前沿的機器學習技術，可以使用MLOps簡單地維護與各種資料科學工具的整合來完成。

以上是深入了解MLOps：MLOps的定義、概念與應用探討的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！