LLM实践系列：利用LLM重构数据科学流程07 - 工程化实践与挑战

在前面文章中，我们已经看到了LLM如何在单一项目中作为“智能助手”的巨大潜力。但要将这种能力从一次性的实验，转化为可规模化、可重复的生产力，就必须将LLM集成到**MLOps（机器学习运维）**的工程化流程中。这不仅关乎效率，更关乎项目的可靠性、可维护性和安全性。

本章，我们将探讨如何将LLM驱动的数据科学流程融入MLOps管道，并直面在实践中可能遇到的挑战，提供相应的应对策略。

1. 将LLM融入MLOps管道

MLOps旨在自动化和简化机器学习模型的生命周期，从数据收集、模型训练到部署和监控。LLM的引入可以进一步增强这个自动化流程。

• 自动化数据准备阶段：在MLOps管道的数据摄取和预处理阶段，可以引入LLM Agent。LLM Agent可以自动接收新的数据批次，基于预定义的规则或动态判断，自动执行数据清洗和特征工程的代码。例如，当新数据流中出现新的异常值类型时，LLM可以自动生成处理代码，并将其推送到管道中进行验证。
• 模型训练与调优的自动化：LLM可以作为模型训练管道的智能控制器。它能根据训练历史日志和性能指标，动态调整超参数，并触发新的训练任务。当模型性能下降时，LLM可以自动分析原因，并给出优化建议或执行相应的修复操作。
• 部署与监控：在模型部署后，LLM可以协助进行自动化监控。当生产环境中的数据分布发生偏移时，LLM可以发出警报并分析数据漂移的原因。它甚至可以基于分析结果，自动生成新的特