ZenML项目实战：如何高效管理与部署MLOps技术栈

ZenML项目实战：如何高效管理与部署MLOps技术栈

zenml 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/zen/zenml

什么是ZenML技术栈

在ZenML框架中，技术栈(Stack)是核心概念之一，它定义了机器学习流水线运行所需的基础设施和工具配置。简单来说，技术栈就是您MLOps环境的完整蓝图，包含了从数据存储、实验跟踪到模型部署等各个环节的组件配置。

为什么技术栈管理如此重要

在实际生产环境中部署和管理MLOps技术栈面临着诸多挑战：

1. 基础设施复杂性：每个工具都有其特定的依赖和要求。例如部署Kubeflow需要Kubernetes集群，而Seldon Core同样需要K8s环境。

2. 参数配置难题：即使确定了所需的基础设施，为CPU、内存等参数设置合理的默认值也需要大量实验。

3. 生产级配置：标准安装往往不能满足生产需求。例如在Vertex AI中运行自定义流水线，还需要配置专门的服务账号来处理密钥读取等任务。

4. 安全考量：许多工具需要额外配置才能达到生产级安全标准。如默认MLflow跟踪服务器没有认证机制，直接部署会暴露所有跟踪数据。

5. 组件间通信：所有组件必须配置正确的权限才能相互通信。例如Kubernetes集群中的工作负载可能需要访问容器注册表或代码仓库。

6. 资源清理：实验完成后彻底清理资源非常关键但极具挑战性。例如删除Kubernetes集群后，相关的负载均衡器可能仍然存在并持续产生费用。

ZenML技术栈管理方案

ZenML提供了一套完整的解决方案来简化技术栈的配置和管理：

1. 云技术栈部署

详细指导如何在主流云平台上部署完整的技术栈，包括AWS、GCP和Azure等环境的特殊配置要求。

2. 云技术栈注册

介绍如何将已部署的云资源注册为ZenML技术栈组件，实现现有基础设施的无缝集成。

3. 使用mlstacks部署

mlstacks工具包提供了一键式部署方案，可以快速部署包含所有必要组件的完整技术栈。

4. 密钥管理

讲解如何在技术栈配置中安全地引用密钥信息，确保敏感数据的安全存储和使用。

5. 自定义组件开发

指导如何开发自定义的技术栈组件，满足特定业务需求或集成专有工具。

6. 自定义集成实现

详细介绍如何为ZenML开发新的集成，扩展框架的功能边界。

最佳实践建议

1. 从简单开始：初次使用建议从本地技术栈开始，逐步过渡到云环境。

2. 模块化设计：将技术栈设计为可替换的组件，便于后期调整和扩展。

3. 环境隔离：为开发、测试和生产环境配置不同的技术栈，确保环境一致性。

4. 文档化配置：详细记录每个技术栈的配置参数和依赖关系，便于团队协作和问题排查。

5. 定期审查：建立技术栈配置的定期审查机制，及时清理不再使用的资源。

通过ZenML提供的这些工具和方法，团队可以显著降低MLOps技术栈的管理复杂度，将更多精力集中在核心的机器学习问题上，而非基础设施的配置和维护上。

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