21、机器学习模型部署与监控全解析

机器学习模型部署与监控全解析

1. 模型部署概述

模型训练完成后，就需要将其部署到生产环境中。不同类型的公司，部署过程可能差异很大。以下是从最简单到最复杂的部署示例列表：
1. 临时运行并本地保存结果 ：机器学习模型存储在某个地方，临时运行，结果保存在本地。
2. 临时运行并写入中央位置 ：模型存储并临时运行，但结果写入中央位置。
3. 批量自动运行并输出结果 ：模型存储在某个地方，作为批量过程自动运行，并输出结果。
4. 封装在简单 Web 应用中 ：模型封装在简单的 Web 应用（如 Flask）中，并通过 Docker 容器启动。
5. 通过云函数调用 ：模型封装在简单应用中，通过 Google Cloud Functions 或 AWS Lambda 调用。
6. 由 Kubernetes 编排管理 ：模型在某个地方提供服务，由 Kubernetes 编排和管理，几乎一切都是自动化的。

不同公司对面试者的期望不同。如果面试的公司有成熟的技术或机器学习团队，可能期望面试者了解上述列表中第 5 和第 6 级相关的工具。技术栈的成熟度比公司规模更重要。

对于负责平台、部署和生产生命周期部分工作的机器学习岗位，如果没有相关技术和工具的工作经验，就需要花更多时间学习。在成熟度较低的机器学习团队（如 1 - 4 级），可能需要同时承担模型训练和部署的工作。随着团队成熟度提高，让同一个人既训练模型又构建