29、MLOps：从入门到实践的全面指南

MLOps：从入门到实践的全面指南

1. MLOps职业成功的关键要点

想要在MLOps领域取得职业成功，可从以下几个关键方面入手：
1. 创建可重现的ML管道 ：确保机器学习流程的可重复性，有助于提高效率和结果的一致性。
2. 捕获端到端ML生命周期的治理数据 ：对整个机器学习过程的数据进行有效管理和监控。
3. 监控ML应用的操作和ML相关问题 ：及时发现并解决应用运行过程中出现的问题。

2. 联系信息与工作分享

若想与相关专家取得联系，可通过以下渠道：在Twitter（@frlazzeri）、LinkedIn和Medium上关注。近期还出版了《Machine Learning for Time Series Forecasting with Python》（Wiley，2020），书中包含了实际案例、资源和具体策略，有助于探索和转换数据，开发实用的时间序列预测。此外，在微软领导着一个国际团队，负责在Azure上构建技术内容和智能自动化解决方案，运用的技术涵盖物联网、时间序列预测、计算机视觉、自然语言处理和开源框架等。同时，还在哥伦比亚大学教授“Introduction to AI with Python”课程。

3. 实施MLOps的最终建议

在组织中实施MLOps，可参考以下建议：
- 从小胜利开始 ：逐步推进项目，积累经验和信心。
- 利用云服务 ：借助云平台的强大功能，避免与云技术对抗