15、使用LightGBM构建机器学习管道与MLOps实践

使用LightGBM构建机器学习管道与MLOps实践

1. 理解MLOps

MLOps（机器学习运维）是将机器学习和系统运维领域相结合的实践。它旨在标准化和简化机器学习模型开发与部署的生命周期，从而提高企业环境中机器学习解决方案的效率和效果。

MLOps的重要性体现在以下几个方面：
- 协作促进 ：将专注于模型创建、实验和评估的数据科学家与负责部署、监控和维护的运维专业人员聚集在一起，促进他们之间的协作，实现更快、更稳健的模型部署。
- 应对挑战 ：机器学习系统比传统软件系统更具动态性和不可预测性，在快速变化的生产环境中，可靠性和健壮性面临挑战，MLOps有助于应对这些挑战。
- 加速生命周期 ：通过自动化机器学习管道，涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、模型验证和部署等各个阶段，加速机器学习生命周期，实现更快的实验和部署。
- 确保可重复性 ：强调对代码、数据和模型配置进行版本控制，确保每个实验都能精确重现，这对于调试和审计至关重要。
- 监控与测试 ：重视模型部署后的性能监控和预测验证，使用强大的监控工具跟踪模型性能、输入数据质量等关键指标。同时鼓励采用稳健的机器学习测试实践，包括传统软件测试和特定于机器学习的测试。
- 管理与扩展 ：关注机器学习部署的管理和扩展，利用容器化和无服务器计算平台等DevOps实践，实现部署和扩展的自动化。

2. 客户流失预测的机器学习管道部署

<