什么是 MLOps？

原创 已于 2024-09-09 15:17:33 修改 · 777 阅读 · 27 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#MLOps #devops #机器学习 #人工智能 #数据挖掘

于 2024-08-23 07:30:00 首次发布

DevOps 与数据和机器学习相遇

可直接在橱窗里购买，或者到文末领取优惠后购买：

你是否曾经在微博上点赞某件事，然后几乎立刻在动态中看到相关内容？或者在 Google 上搜索某件事，然后几分钟后就会收到大量与该事相关的广告？这些都是日益自动化的世界的症状。在幕后，它们是先进的 MLOps 管道的结果。我们来看看 MLOps 以及有效部署机器学习模型需要什么。

img

我们首先讨论 DevOps 的一些关键方面。然后我们解释引入数据和模型如何颠覆标准实践。这导致了 MLOps 的出现。现有实践（如 CI/CD 管道）需要调整。引入新实践（如持续训练）。最后，我们讨论受监管环境中的 MLOps 以及它与模型可解释性的关系。

DevOps

DevOps 是一套最佳实践、工具和公司文化，旨在提高软件开发、测试、部署和监控的效率。你可以拥有一个专门的 DevOps 团队来实施最佳实践。然而，它需要许多团队之间的参与和有效沟通。每家公司对 DevOps 的方法都不同。目标始终是相同的 - 快速部署优质软件。

CI/CD 管道

所有软件在使用之前都需要开发、彻底测试和部署。DevOps 试图通过构建和自动化 CI/CD 管道来提高此过程的效率。持续集成 (CI) 涉及开发软件的流程。持续部署/交付 (CD) 涉及将软件转移到生产环境的流程。最佳实践和文化嵌入在这些管道的管理中。

让我们考虑如何处理第一个方面，即持续集成。通常，这要求开发人员定期将代码更改推送到远程存储库。然后，运行自动单元和集成测试以立即识别代码中的任何问题。 DevOps 将定义实施这些步骤的最佳实践。我们使用 git 等工具来推送更改或使用 junit 来运行单元测试来实现它们。要做到这一点，需要形成定期提交代码的文化。这对大多数人来说并不自然。

监控

一旦软件投入使用，我们就需要确保它运行良好。这涉及根据系统延迟数据创建指标。DevOps 旨在自动化此过程，并使开发人员可以轻松访问这些指标。它还可以涉及使用预定义的指标截止值创建自动警告。最终目标是建立一个持续的监控系统。这将实时提供所有应用程序的指标。

img

沟通

传统上，开发人员和运营团队是孤立的。在这种情况下，开发人员将合作开发软件。完成后，他们会将其交给运营团队进行部署。开发和生产环境并不相同。这可能会导致交接过程中出现大量问题。最糟糕的情况是，你可能会发现软件根本无法部署。Dev

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
什么是MLOps？为什么要使用MLOps进行机器学习实践
MJ18154325481的博客
06-25 336
MLOps（Machine Learning Operations）是一种将机器学习（ML）模型整合到生产环境中的实践，目的是确保模型在生产过程中的有效性和可靠性。通过采用 MLOps 方法，数据科学家和机器学习工程师可以协作并加快模型开发和生产的步伐，方法是实施持续集成和部署 (CI/CD) 实践，并对 ML 模型进行适当的监控、验证和治理。使得机器学习模型从实验室走向生产环境，加速了机器学习的落地和商业化。
什么是AI管道和MLOps？
hongcloudtech的博客
08-29 927
2018年在Google举办的一场演讲之后，业内专业人士首次公开谈及工业运行（生产）中机器学习生命周期集成化管理的必要性。之后各大公司都开始尝试建立MLOps系统，商业化、开源产品也丰富起来。本文将详细讲解什么是AI管道和MLOps。...
mlops
03-17
op 它使用mlops的晶圆项目 项目组织 ├── LICENSE ├── Makefile <- Makefile with commands like `make data` or `make train` ├── README.md <- The top-level README for developers using this project. ├── data │   ├── external <- Data from third party sources. │   ├── interim <- Intermediate data that has been transformed. │   ├── processed <- The final, canonical data sets for mod
MLOPS:MLOPS
03-21
page_type 语言 产品 描述 样本 Python 天蓝色 天蓝色机器学习服务 天蓝色的人 该代码演示如何利用Azure机器学习和Azure DevOps设置和操作MLOps流。 使用Azure ML的MLOps CI： 光盘： MLOps将帮助您了解如何为ML / AI项目建立持续集成和持续交付管道。我们将使用Azure DevOps项目来构建和发布/部署管道，并使用Azure ML服务来进行模型再培训管道，模型管理和运营。 该模板包含用于机器学习项目的代码和管道定义，演示了如何自动化端到端ML / AI工作流。 架构和功能 体系结构参考： 此参考体系结构展示了如何使用Azure DevOps和为AI应用程序实现持续集成（CI），持续交付（CD）和再培训管道。该解决方案基于scikit学习型糖尿病数据集，但可以轻松地适用于任何AI场景和其他流行的构建系统，例如Jenkin
一文读懂【MLOps】机器学习自动化技术及私有化部署实施（含大模型LLMOps）
caoyuan666的博客
06-07 1105
一文读懂【MLOps】机器学习自动化技术及私有化部署实施（含大模型LLMOps）
MLOps：机器学习工程化新纪元
XianxinMao的博客
03-02 743
MLOps通过将DevOps原则引入机器学习领域，显著提升了机器学习的工程化水平。它通过自动化、监控和协作的深度融合，优化了从数据预处理到模型部署的整个生命周期。MLOps不仅加速了模型的迭代和部署，还通过实时监控和版本控制确保了模型的稳定性和可追溯性。此外，MLOps促进了跨团队协作，打破了数据科学家、工程师和运维团队之间的壁垒，推动了机器学习在企业中的广泛应用。未来，MLOps将朝着云原生架构、自动化工具、负责任的人工智能等方向发展，进一步扩大其应用范围，为各行各业带来更多创新和价值
mlops_电影在mlops上
weixin_26640581的博客
10-12 446
mlops介绍(Introduction) Classifying movies is always super cool and useful. I, myself, have built at least five successful business around it, so I wanted to share an end-to-end example of how you can g...
什么是 MLOps
2301_79280137的博客
08-29 457
是一组方法和技术，用于在生产环境中可靠高效地部署和维护机器学习 （ML） 模型。因此，MLOps 是机器学习、DevOps 和数据工程的交集（图 1）。图 1：显示 MLOps 相关字段之间关系的维恩图 [维基百科]。
MLOps 详解
bsklhao的博客
05-10 808
MLOps（Machine Learning Operations）是机器学习运维的实践框架，旨在通过结合机器学习（ML）、软件开发（DevOps）和数据工程，实现机器学习模型的高效开发、部署、监控和维护。MLOps通过系统化的流程和工具，解决了机器学习模型从开发到部署的“最后一公里”问题，是企业实现AI规模化应用的关键。随着技术发展，MLOps将进一步推动机器学习从实验走向生产，成为AI工程化的核心支柱。
mlops:用于mlops项目
04-02
op 适用于mlops项目适用于mlops项目Docker，Jenkins，Git，Github，Rhel8的自动化。 通过查看行业中的开发人员和操作人员所面临的问题来开发该项目。 问题-开发人员创建了机器学习模型，但是为了获得更高的准确性，他们需要一次又一次地手动更新模型，然后进一步检查准确性。 此过程需要花费大量时间和精力来减少此项目创建的时间和精力。 在该项目中，开发人员手动完成的工作可以通过Docker和Jenkins的自动化来完成，Jenkins首先自动从Github中提取代码，检查准确性条件，调整代码并将代码上传到Github。 这个过程一直持续到模型没有达到要求的精度为止。
什么是 MLOps?
qq_41081716的博客
12-31 1394
什么是 MLOps? - 知乎ML（机器学习）系统开发生命周期和 MLOps 需求的完整演练 ML 系统工程和运营及其利益相关者 直到最近，我们所有人都在学习软件开发生命周期 (SDLC) 以及它如何从需求获取→设计→开发→测试→部署→一直到维护。 …https://zhuanlan.zhihu.com/p/392216271 ...
什么是MLOps？
qq_41527980的博客
04-21 890
MLOps是用于数据科学家和专业运维人员之间协作和交流的一系列实践。应用这些实践可以提高质量，简化管理流程，并在大规模生产环境中自动部署机器学习和深度学习模型，更容易使模型与业务需求以及监管要求保持一致。MLOps正在慢慢演变成一种独立的机器学习生命周期管理方法，它适用于整个生命周期——数据收集、模型创建（软件开发生命周期、持续集成/持续交付）、编排、部署、健康、诊断、治理和业务指标。
MLOps——部署到生产
vanilla698的博客
12-18 1120
1、引言 在ML项目生命周期的更大背景下强调生产部署 2、CI/CD管道 2.1、概念 CI 持续集成 工具：Jenkins CD 持续交付 2.2、目的 以更频繁、更快速地发布应用程序，同时更好地控制质量和风险 2.3、目标 避免将工作合并的不必要努力 尽快发现错误或开发冲突 2.4、案例 （1）构建模型 构建模型工件 将工件发送到长期储存库 运行基本检查 冒烟测试 健全性检查 生成公平性和可解释性报告（评估） （2）部署到测试
机器学习运维（MLOps）
Chujun123528的博客
10-21 1435
机器学习系统本质上是实验性的，并且具有更多的组件，这些组件的构建和操作相对复杂。MLOps是用于数据科学家和专业运维人员之间协作和交流的一系列实践，应用这些实践可以提高质量，简化管理流程，并在大规模生产环境中自动部署机器学习和深度学习模型，更容易使模型与业务需求以及监管要求保持一致。MLOps正在慢慢演变成一种独立的机器学习生命周期管理方法，它适用于整个生命周期，包括数据收集、模型创建（软件开发生命周期、持续集成/持续交付）、编排、部署、健康、诊断、治理和业务指标。
算法工程化是什么意思？
最新发布
07-12
<think>嗯，用户这次问的是“算法工程化是什么意思”，看来ta对算法在实际应用中的落地过程感兴趣。结合对话历史，用户之前询问过“做亏做多”的金融术语，但这次转向了完全不同的技术领域，可能是从事或学习算法相关工作的从业者/学生。 用户特意提到参考站内引用，但引用内容其实和当前问题关联度不高：引用[1]讲算法工程师薪资，引用[2]解释MATLAB，引用[3]涉及排序算法优化。需要忽略这些干扰信息，专注核心问题。考虑到用户要求“理解算法工程化的含义”，说明ta需要基础概念解析而非技术细节。 算法工程化这个概念确实容易混淆，很多人以为写好算法代码就结束了。其实关键点在于“桥梁”特性——它连接理论算法和实际产品。用户可能正面临这样的困惑：为什么实验室效果很好的算法上线就崩？或者好奇算法工程师和研究员的工作差异。 准备从三个维度展开：首先是定义对比（学术vs工业场景），这是用户最需要的概念锚点；然后必须强调工程约束（延迟/资源等），这是新手最容易忽视的部分；最后补充流程工具链，因为用户若想入行需要知道具体工作内容。要避免堆砌术语，用“翻译”这种比喻帮助理解。 特别要注意的是，用户身份可能是转行者或应届生，所以补充了薪资引用[1]作为职业前景的佐证——虽然引用本身不直接相关，但能间接说明工程化能力对求职的价值。最后生成的问题要覆盖职业发展和技能树两个实用方向。</think>算法工程化是指**将理论算法转化为稳定、高效、可大规模应用的工业级解决方案的系统过程**。它不仅是算法的代码实现，更是解决算法在真实场景中面临的工程挑战，确保其可靠性、可维护性和业务价值。以下是关键解析： --- ### 一、算法工程化的核心目标 | **对比维度** | **学术/实验室算法** | **工程化算法** | |--------------------|---------------------------|------------------------------| | **目标** | 追求理论最优性能 | 平衡性能、效率与稳定性 | | **输入数据** | 标准数据集（如MNIST） | 带噪声、缺失的真实业务数据 | | **运行环境** | 单机GPU/CPU | 分布式集群、边缘设备 | | **输出要求** | 精度指标（如准确率） | 低延迟、高并发、可解释性 | --- ### 二、算法工程化的关键环节 1. **算法适配与优化** - **场景适配**：修改模型结构适应业务约束（如移动端模型剪枝[^3]） - **性能加速**：使用TensorRT优化推理速度，满足$P99 \leq 100ms$的线上要求 - **鲁棒性增强**：处理数据漂移（Data Drift）和异常输入 2. **系统工程架构** ```mermaid graph LR A[数据管道] --> B[特征工程] B --> C[分布式模型推理] C --> D[实时监控告警] D --> E[AB测试平台] ``` - **数据链路**：构建实时特征管道（如Flink流处理） - **服务化**：通过gRPC/RESTful封装模型API - **资源管理**：Kubernetes动态扩缩容应对流量峰值 3. **全链路监控** - 模型性能衰减检测（如精度下降$>5\%$自动触发告警） - 资源消耗监控（GPU利用率/内存泄漏） - 业务指标追踪（如推荐算法的人均点击率CTR） --- ### 三、典型挑战与解决方案 | **工程挑战** | **解决方案** | |----------------------|----------------------------------| | 线上推理延迟高 | 模型量化（FP32→INT8） | | 数据分布偏移 | 在线主动学习+增量更新 | | 模型迭代成本高 | 特征仓库+MLOps自动化流水线 | | 多算法协同 | 统一服务框架（如TF Serving） | > **案例**：推荐系统工程化需整合召回（召回率$Recall@K$）、排序（NDCG优化[^3]）、重排模块，同时保障<200ms端到端延迟。 --- ### 四、能力要求与职业发展 算法工程师需兼具： - **算法基础**：掌握经典模型（如BERT、XGBoost）的数学原理 - **工程能力**：熟练使用Spark/Kafka/Docker等工具链 - **业务洞察**：将业务问题转化为数学问题（如用$CTR$预估优化电商GMV） 据行业统计，具备工程化能力的算法工程师薪资可达纯科研岗位的1.5倍以上[^1]。 --- ### 五、工程化 vs 学术研究 $$ \text{价值产出} = \frac{\text{算法性能} \times \text{系统稳定性}}{\text{资源成本}} $$ 学术研究聚焦分子优化，工程化需**同步优化分母项**（资源与稳定性），这是本质区别。 --- **总结**：算法工程化是算法落地为产品的“最后一公里”，核心在于解决**理论到实践的Gap**。随着AI工业化进程加速，该能力已成为大厂算法工程师的核心竞争力[^1]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

茶桁

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值