4、MLOps全解析：从基础概念到实战操作

MLOps全解析：从基础概念到实战操作

1. ROI与MLOps思维

技术对于大多数组织而言是价值的加速器，而非价值本身。那些追求投资回报率（ROI）的组织能够迅速采用MLOps思维。以下是一些值得思考的问题：
- 模型部署方法 ：将机器学习模型部署到生产环境有多种方法，如预训练模型、API、AutoML和定制训练。每种方法都有其优缺点。
- 预训练模型 ：优点是节省时间和资源，无需从头开始训练；缺点是可能无法完全适配特定业务需求。
- API ：优点是方便集成，可快速实现功能；缺点是依赖外部服务，可能存在稳定性和安全性问题。
- AutoML ：优点是自动化程度高，降低技术门槛；缺点是灵活性相对较低。
- 定制训练 ：优点是高度适配业务需求；缺点是成本高、时间长。
- 人才策略 ：企业可通过提供有竞争力的薪酬福利、良好的工作环境、丰富的学习机会和职业发展路径来吸引新的机器学习工程人才，并对现有人才进行培训和再培训。
- DevOps起步 ：若组织目前未开展DevOps，可从一个小型项目开始，引入CI/CD和基础设施即代码（IaC）的概念，逐步建立起DevOps文化和流程。
- 数据不足应对 ：即使组织没有大量专有数据，也可通过与外部数据合作、使用公共数据集、数据增强技术等方式利用机器学习获得竞争优势。
- 云策略