3、MLOps：机器学习运维的层级需求与实践

MLOps：机器学习运维的层级需求与实践

在机器学习项目中，实现高效的运维和自动化是关键。MLOps（Machine Learning Operations）作为一种将DevOps原则应用于机器学习的方法，涵盖了从基础的开发运维到数据自动化、平台自动化，最终实现真正的机器学习自动化的多个层级。本文将深入探讨MLOps的层级需求，并详细介绍每个层级的实践方法。

1. MLOps层级概述

MLOps的层级需求可以分为四个主要阶段：DevOps基础、数据自动化、平台自动化和MLOps。每个阶段都是后续阶段的基础，逐步实现机器学习系统的自动化和高效运维。

graph LR
    A[DevOps基础] --> B[数据自动化]
    B --> C[平台自动化]
    C --> D[MLOps]

2. 实施DevOps

DevOps的基础是持续集成（Continuous Integration），它通过自动化测试确保代码的质量和稳定性。对于Python项目，使用现代工具可以相对轻松地实现持续集成。

2.1 Python项目脚手架搭建

为了实现持续集成，首先需要搭建一个Python项目的脚手架。这个脚手架包括以下几个关键部分：

2.1.1 Makefile

Makefile是Unix系统中用于自动化构建和管理项目的工具。它可以简化持续集成中的复杂步骤，例如安装依赖、代码检查和测试。以下是一个示例Makefile：