5、MLOps全流程解析：从数据到模型的生产路径

MLOps全流程解析：从数据到模型的生产路径

在机器学习（ML）项目的实践中，我们面临着诸多挑战，如对领域专业知识的需求、数据不一致的风险以及流程中的易出错性等。下面我们将深入探讨数据标注、特征存储、模型开发与训练等关键环节。

数据标注的挑战与应对

数据标注是ML项目的基础工作，但不同类型的数据需要不同的标注策略。
- 静态数据标注 ：当历史数据集是静态的，标注工作只需进行一次。例如，将图像分类为猫或狗的问题，其标注在一段时间内基本不会改变。
- 动态数据标注 ：在动态数据场景下，如人脸识别或指纹识别应用，新的数据会不断加入。此时，标注解决方案必须成为应用的一部分。例如，新用户可以拍摄照片并附上ID，供应用验证身份。若图像未分类，应发出警报或进入手动识别流程。当有新图片添加时，需触发模型训练过程，并刷新在线模型以纳入新图像。
- 数据关联标注 ：数据在摄入时可与标签和标记关联。例如，汽车图像会附带元数据（如汽车ID、型号、驾驶员）和遥测数据（如地理位置、时间戳、速度、天气、传感器指标等），这些信息应存储并与图像关联，用于生成标签。
- 自动化标注机制 ：在考虑具有自动化（重新）训练流程的MLOps时，应考虑自动化标注机制。在某些应用中，标签可能会延迟到达，因此训练数据集应进行相应调整以适应延迟。

特征存储的重要性与优势

特征存储是解决ML项目中数据复杂性的关键架构。
- 数据复杂性问题 ：大多数ML项目的复杂性源于数据，