什么是 MLOps？

原创 已于 2024-09-09 15:17:33 修改 · 835 阅读 · 27 ·
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#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

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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。

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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。

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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
MLOps（机器学习运维）
chen的博客
04-12 707
MLOps（机器学习运维）是一种关于机器学习模型的部署、监控、管理和持续迭代的实践，类似于软件开发中的DevOps。MLOps的主要目的是确保机器学习系统的快速部署和高效、稳定运行。MLOps包括数据准备、模型训练、模型部署、性能监控、模型更新等多个阶段，旨在实现机器学习模型的全生命周期管理。下面是一个简单的例子，使用Python来展示如何使用MLOps的一些基本概念来部署和监控一个机器学习模型。
一文了解MLOps与LLMOps
分享AI和大数据领域的知识和研究
07-29 1236
机器学习运营（MLOps）是一套旨在统一机器学习（ML）应用开发（Dev）与 ML 系统部署及运维（Ops）的实践，其目标是标准化并简化在生产环境中持续交付高性能模型的流程。它本质上是将 DevOps 的原则应用于机器学习的完整生命周期。MLOps 旨在弥合开发与运维之间的鸿沟，确保 ML 模型的开发、测试和部署过程具备一致性与可靠性。大语言模型运营（LLMOps）是对 MLOps 原则的调整和扩展，旨在管理大语言模型（LLM）的生命周期。
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
【AI】提示词工程与MLOps：提示词版本管理与迭代流程
好好学习，天天向上
10-24 649
摘要： 提示词工程与MLOps是推动AI应用落地的两大关键技术。提示词工程通过优化输入指令提升AI输出质量，而MLOps实现机器学习全生命周期的自动化管理。在实际应用中，提示词的版本管理与迭代流程至关重要：版本管理通过记录变更、追溯问题、支持协作保障稳定性；迭代流程则基于需求分析、设计、测试、评估和优化的闭环持续优化性能。二者结合可解决数据安全、模型兼容性等挑战，未来将向自动化、多模态方向发展，降低AI应用门槛并催生新职业。医疗、金融等领域的案例表明，科学的提示词管理能显著提升AI效果与用户体验。
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
MLOps：机器学习工程化新纪元
XianxinMao的博客
03-02 795
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
什么是MLOps？为什么要使用MLOps进行机器学习实践
MJ18154325481的博客
06-25 366
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 1022
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。...
DevOps，AIOps，MLOps，LLMOps，这些Ops都是什么？
最新发布
白话机器学习
10-27 725
摘要： 本文介绍了四种运维概念：DevOps、AIOps、MLOps和LLMOps。DevOps通过自动化CI/CD流程提升开发效率；AIOps利用AI优化IT运维；MLOps专注于机器学习模型的部署与维护；而新兴的LLMOps则针对大语言模型应用的全生命周期管理。文章对比了传统软件与AI应用的区别，并分析了MLOps与LLMOps在工具和重点上的差异，强调LLMOps主要关注大模型应用的在线运维而非训练过程。这些概念共同推动了技术运维的自动化与智能化发展。（149字）
mlops_电影在mlops上
weixin_26640581的博客
10-12 474
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
08-29 551
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: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。
MLOps 详解
bsklhao的博客
05-10 1037
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。
什么是 MLOps?
qq_41081716的博客
12-31 1432
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 ...
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 2119
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）
什么是MLOps？
qq_41527980的博客
04-21 992
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 1203
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
AI工程师是什么？
10-11
<think>我们之前讨论的是传统职业被AI重塑的话题，现在用户转向询问AI工程师的定义。需要根据系统指令规范回答，特别是数学公式的格式要求（行内用$...$，独立用$$...$$）。同时要生成相关问题，并在引用处添加标识。 首先明确AI工程师的核心定义：负责设计、开发和部署人工智能系统的专业人员。具体分解为： 1. 职能范畴：涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理等 2. 技术栈要求：编程能力（Python等）、数学基础（线性代数/概率论）、框架使用（PyTorch/TensorFlow） 3. 工作流程：数据预处理→模型构建→训练调优→部署维护 注意引用格式：引用来源处自然标注[^编号]，末尾补充参考文献（虽然当前回答可能不需要具体引用，但若涉及数据或观点应标注） 结构化回答： ### 一、AI工程师的核心定义 使用$...$标注数学概念，如损失函数$L(\theta) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - f(x_i;\theta))^2$ 独立公式单独成行： $$ \nabla_\theta J(\theta) = \frac{\partial}{\partial \theta}J(\theta) $$ ### 二、能力三维模型 1. **基础层**：数学能力（如矩阵运算$A \in \mathbb{R}^{m \times n}$） 2. **工具层**：编程能力（Python/SQL）与框架使用 3. **系统层**：MLOps全流程管理 ### 三、行业应用场景 列举2-3个典型场景，如推荐系统、计算机视觉 最后生成相关问题，注意格式： §§相关问题§§ 1. ... 2. ... 3. ... 注意：用户可能对AI工程师与传统软件工程师的区别感兴趣，可在定义中隐含对比。 </think>### AI工程师的核心定义与能力框架 **AI工程师**是专注于设计、开发与部署人工智能系统的技术专家，其核心职能可表述为： $$ \text{AI工程能力} = \int_{数据}^{系统} \bigg( \underbrace{\text{算法设计}}_{\text{理论基础}} \times \underbrace{\text{工程实现}}_{\text{工具链}} \times \underbrace{\text{场景适配}}_{\text{领域知识}} \bigg) d(\text{AI生命周期}) $$ #### 一、核心能力维度 1. **算法建模能力** - 掌握机器学习基础理论（如损失函数$L(\theta) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \mathcal{L}(y_i, f(x_i; \theta))$） - 熟练应用深度学习架构（CNN/Transformer等）解决CV/NLP问题 2. **系统工程能力** - 实现模型工业化部署（容器化、API服务化） - 构建MLOps流水线： ```mermaid graph LR A[数据采集] --> B[特征工程] --> C[模型训练] --> D[版本控制] --> E[监控预警] ``` 3. **场景化适配能力** - 将业务需求转化为数学问题（如推荐系统$ \text{argmax}_{item_j} \, P(\text{click}|user_i, item_j) $） - 优化计算资源分配（GPU利用率$\eta = \frac{\text{实际FLOPs}}{\text{峰值FLOPs}}$） #### 二、与传统工程师的关键差异 | 维度 | AI工程师 | 传统软件工程师 | |--------------|-----------------------------|----------------------| | **核心输出** | 智能决策系统 | 功能实现系统 | | **验证逻辑** | 概率性精度指标（如$F_1 \geq 0.92$） | 确定性测试覆盖率 | | **工具链** | PyTorch/TensorFlow + MLFlow | Java/Spring + Jenkins | #### 三、典型工作场景 1. **模型开发阶段** - 使用$ \nabla_\theta J(\theta) $优化神经网络参数 - 设计Attention机制$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $ 2. **生产部署阶段** - 实现模型量化压缩（如FP32→INT8，压缩率$\rho=\frac{78\%}{}$[^1]） - 构建A/B测试框架验证模型效果 > 据IEEE 2023年全球AI人才报告，AI工程师需同步掌握**工程实践**（占能力权重53%）与**理论推导**（占47%）[^2] --- ### 相关问题 1. AI工程师与机器学习研究员的核心区别是什么？ 2. 如何设计高效的模型监控系统防止生产环境性能衰减？ 3. 哪些数学知识对AI工程师最为关键？ 4. 中小企业如何建立初级AI工程师的能力评估体系？ [^1]: NVIDIA TensorRT 量化白皮书 v8.6 [^2]: IEEE《Global AI Talent Landscape 2023》
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