4、MLOps成熟度级别与Vertex AI助力机器学习全生命周期管理

MLOps成熟度级别与Vertex AI助力机器学习全生命周期管理

1. MLOps简介及重要性

MLOps在简化机器学习（ML）工作流程、加强协作以及确保模型的安全性、可扩展性和良好维护方面发挥着至关重要的作用。它能帮助ML团队更高效地开发、部署和管理模型，提升整体效率和质量。

2. MLOps成熟度级别

大多数新的ML团队和组织在构建和完善MLOps策略时，会经历分阶段的过程。以下是常见的MLOps成熟度级别：

2.1 MLOps成熟度级别0

此阶段组织刚开始尝试ML解决方案，尚未制定完善的MLOps策略。具体情况如下：
- 每个业务部门仅有1 - 2个模型部署到生产环境。
- AI/ML开发由小型集中的数据科学家团队负责。
- 重点在于部署速度，而非一致的流程。
- ML工具的选择不明确，领导层希望在确定特定ML平台之前，了解哪些工具可行，哪些不可行。
- 大部分步骤为手动操作。

在成熟度级别0，各流程之间的交接大多是手动的，这确保了在需要时能快速部署到生产环境，但缺点是每次运行管道时团队都需要花费大量时间。因此，ML工程团队需要制定路线图或策略，逐步引入自动化。

2.2 MLOps成熟度级别1 - 自动化基本ML步骤

此级别的关键特征是数据和ML模型训练管道完全自动化。只需点击一个按钮或调用API，即可触发完整的数据采集和模型再训练。

数据采集和模型训练过程是最明显的瓶颈。在成熟度级别0，数据摄取和模型构建的大部分步骤都是手动的，即使重复类似步骤，也容易出错。因此，数据和ML模型训练管道成为首