20、机器学习模型生产与数据运营组织架构

机器学习模型生产与数据运营组织架构

1. 机器学习模型生产

在机器学习领域，模型的快速发布和重新训练至关重要。模型发布和重新训练的速度越快，组织就能越快收到反馈，从而更好地实现目标。然而，从模型开发到投入生产的快速流程存在一些重大障碍。

1.1 模型训练与生产的挑战

• 训练过程 ：数据科学家通常在本地机器上使用R或Python等语言的库和包进行离线模型训练。他们会不断迭代模型训练流程，尝试新的数据源、数据预处理技术、特征和算法。当对训练好的模型的准确性满意后，模型就可以在生产环境中进行推理。
• 代码与版本控制 ：模型训练流程的输出包括模型代码（基于机器学习算法训练数据将输入转换为输出的逻辑）以及预处理输入和特征工程所需的代码。由于模型训练流程具有探索性和迭代性，会产生许多训练数据集和模型，再加上数据科学家缺乏软件开发技能，使得向生产环境的过渡变得困难。此外，在生产环境中重现模型和相关代码依赖于配置项的版本控制，因为模型代码通常依赖于创建它的框架来运行。数据科学家可能会忽视版本控制和配置管理，或者使用不利于版本控制的开发工具。
• 部署与测试 ：将模型部署到生产环境需要工程师重构临时的探索性代码，使其在生产环境中高效运行，有时甚至需要用更适合快速可靠生产操作的语言（如Java）重写模型代码。生产推理模型的输出必须与训练模型的输出进行对比测试，以确保使用相同的测试数据集时能按预期进行预测。如果没有数据集的版本控制，就无法确定测试数据集是否与模型训练时使用的版本相同。

1.2 模型