AI工程化实践：MLflow模型管理与Kubernetes+Airflow调度系统设计

（技术架构图：数据湖→特征工程→模型训练→MLflow管理→K8s部署→Airflow调度）

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一、项目背景与技术痛点

1.1 AI研发现状

• 数据支撑：某金融风控团队日均处理10TB用户行为数据
• 团队规模：20人算法团队+5人工程运维
• 现存问题：
• 模型版本混乱：同一业务线存在v1.0/v1.1/v1.1a等12个版本
• 资源浪费：GPU集群空闲率高达45%
• 交付延迟：从模型训练到线上部署平均耗时72小时

1.2 技术方案对比

功能需求	传统Git管理	MLflow	Kubernetes+Airflow
模型版本控制	文件路径标记	SQL数据库+UI可视化	Docker镜像标签管理
实验跟踪	手动记录Excel表格	自动记录超参数/性能指标	Kubernetes事件日志
自动化部署	脚本手动拷贝	MLflow Deploy API	Airflow任务调度
资源动态调配	固定GPU分配	自动扩缩容	根据负载调整Pod数量
团队协作	邮件沟通	实时实验共享	任务依赖关系可视化

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二、MLflow模型管理最佳实践

2.1 实验追踪体系

# MLflow实验记录代码
import mlflow
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

with mlflow.start_run():
    mlflow.log_params({
   
   
        "n_estimators": 100,
        "max_depth": 5,
        "learning_rate": 0.1
    })
    
    model = RandomForestClassifier(**params)
    model.fit(X_train, y_train)
    
    mlflow.log_metric("accuracy", model.score(X_test, y_test))
    mlflow.log_artifact("model.pkl", model)
    
# 查询实验记录
results = mlflow.search_experiments(
    max_results=10,
    filter_string="accuracy > 0.92"
)
print(f"Top 3 models:\n{
     
     results[['run_id', 'accuracy']]}")

最佳实践：
• 使用mlflow.start_run()自动创建实验记录
• 关键指标通过log_metric()持久化存储
• 模型文件通过log_artifact()关联版本

2.2 模型部署流水线

# MLflow部署配置文件
apiVersion: mlflow.serving.v1
kind: MLFlowDeployment
metadata:
  name: credit-risk-model
spec:
  modelUri: "s3://mlflow-models/credit-risk/1.2"
  environment:
    image: pytorch/mlflow:2.6
    resources:
      limits:
        cpu: "1"
        memory: "2Gi"
  endpoints:
    - name: prediction
      port