7、MLOps实践：从项目启动到业务价值实现

MLOps实践：从项目启动到业务价值实现

1. MLOps中的项目部署与自动化流程

1.1 项目推送与构建

在项目部署过程中，需要将代码推送到指定的仓库。以下是一个示例配置：

- name: Push to hub
  env:
    HF: ${
  
  { secrets.HF }}
  run: git push --force <your account>

当代码推送到GitHub时，项目会进行构建。这里使用了Hugging Face的认证令牌，在构建过程完成后，就可以看到运行的应用程序。例如，任何输入到提交框中的文本都会使用Hugging Face的预训练模型进行总结。而且，只需更改一行代码，就可以替换不同的模型，整个应用程序和模型将立即生效。通过这种MLOps方式部署预训练模型，可以快速进行原型设计，为后续更复杂的MLOps系统奠定基础。

1.2 CI/CD在ML中的应用

CI/CD是一种敏捷开发方法，用于管理软件的生命周期，并将健壮的代码更新持续部署到生产环境。在ML领域，使用CI/CD可以让多个开发人员为共享项目仓库贡献代码更新，进行自动化测试，并实现可控的持续部署过程。这样做的好处是可以更快地将产品推向市场，使用更少的资源，同时降低软件故障率。

然而，ML模型和应用程序的开发带来了一些传统软件开发中不存在的挑战：
- 多人参与开发，包括数据科学家、数据工程师、软件开发人员和ML工程师等，每个人都有不同的开发技能、工具和实践。
- 版本定义不仅包括代码，还包