1、机器学习运维（MLOps）入门

机器学习运维（MLOps）入门

1. 机器学习的崛起与挑战

机器学习（ML）已成为从数据中学习和提取模式的强大工具。过去十年，大量数据的生成、存储和处理能力的提升，以及便捷的计算资源获取，推动了机器学习领域的诸多进步，如图像识别、语言翻译和大型语言模型（LLMs）等。如今，机器学习已走出学术实验室，被商业世界广泛接纳，用于解决实际业务问题、改善客户体验、降低成本、提高业务效率并增强企业竞争力。

然而，如何将机器学习高效地融入企业业务流程或产品，以实现其商业价值，成为了当前AI/ML领导团队面临的紧迫问题。众多调查显示，许多组织在从机器学习项目中获得投资回报（ROI）方面并不成功，主要原因在于将机器学习模型快速、高效且一致地投入生产运营面临诸多挑战。

2. MLOps概述

在软件开发中，DevOps方法已被广泛采用，用于可靠地开发和部署大规模软件到生产环境。它通过缩小开发和运营之间的差距，促进协作、沟通和知识共享，强调自动化的持续集成、持续交付和持续部署，实现快速、频繁且可靠的软件发布。

同样，机器学习项目旨在为企业、组织或团队带来价值。但机器学习项目的投资回报只有在将机器学习工件（模型和特征）部署到生产环境并进行适当监控后才会开始显现。与软件开发项目不同，机器学习项目的投资回报实现时间因项目复杂性、数据质量和具体目标而异。企业可能在部署初期就看到一些回报，而全面的投资回报通常需要模型成功集成到业务流程中，并在较长时间内持续提供可衡量的价值。

那么，机器学习项目与软件工程有何不同？DevOps方法能否应用于机器学习项目？深入探讨这些问题有助于我们理解MLOps及其带来的好处。

3. 机器学习项目特