4、MLOps成熟度级别与Vertex AI助力机器学习全生命周期管理

MLOps成熟度级别与Vertex AI助力机器学习全生命周期管理

在机器学习（ML）领域，MLOps（机器学习运维）对于优化ML工作流程、提升团队协作以及确保模型的安全性、可扩展性和良好维护起着至关重要的作用。Google的Vertex AI平台提供了一套全面的工具和服务，助力组织实现MLOps，充分挖掘ML解决方案的潜力。

MLOps的不同成熟度级别

大多数新的ML团队和组织在构建和完善MLOps策略时，都会经历一个分阶段的过程。通常，他们从完全手动的逐步流程开始，数据科学和数据工程团队以极其手动、临时的方式构建和部署模型。随着模型在生产环境中部署并稳定运行，手动流程的可扩展性问题逐渐显现，团队需要引入一些流程和自动化机制。

以下是典型的MLOps成熟度级别：
1. MLOps成熟度级别0
- 组织刚开始尝试ML解决方案，尚未制定完善的MLOps策略。
- 每个业务单元在生产环境中仅部署1 - 2个模型。
- AI/ML开发由一个小型的集中式数据科学家团队负责。
- 关注部署速度而非一致的流程。
- ML工具的选择不明确，领导层希望在确定特定ML平台之前，了解哪些工具适用。
- 大多数步骤为手动操作。

在这个阶段，MLOps解决方案的关键组件之间的交接大多是手动的，这虽然能在需要时快速部署到生产环境，但每次运行管道都需要团队花费大量时间。因此，ML工程团队需要制定路线图，逐步引入自动化。

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    A[数据收集] -->|手动| B[特征工程]