8、AI模型的全生命周期管理与系统开发

AI模型的全生命周期管理与系统开发

1 模型注册中心

模型注册中心贯穿模型从开发到部署和维护的整个生命周期，跟踪其元数据。其主要目标是简化模型管理并记录模型的演变。核心功能如下：
|功能|描述|
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|版本控制|跟踪模型的不同版本，使团队在需要时可轻松回滚到以前的版本，并了解随时间的变化|
|元数据管理|为每个模型版本记录全面的元数据，包括训练数据、参数、性能指标和作者信息等，有助于理解模型开发的背景和演变|
|模型阶段和生命周期管理|管理模型生命周期的各个阶段，如开发、测试、预发布和生产，确保只有经过充分测试和验证的模型才能部署|
|访问控制和安全|提供对模型的安全访问，确保只有授权人员可以修改或部署模型|

2 构建模型

训练好的模型由优化的参数（或模型权重）、定义其结构和行为的模型架构以及执行所需的配置设置组成。不过，训练好的模型本身不包含用于对新数据进行预测或分类的推理引擎，通常会部署在作为推理引擎的推理框架或系统中。推理引擎负责将训练好的模型应用于新的输入数据，实时或批量生成预测或分类等输出。

以线性回归算法为例，它是一组系数，用于乘以自变量然后求和，计算结果即为预测值。模型包含的系数可供推理引擎使用，以输入自变量进行计算并输出预测结果。

模型的包装方式有以下两种：
- 作为程序直接调用 ：模型编码的语言必须与调用者兼容。
- 作为服务部署 ：可部署在容器或虚拟机中，通过网络上的服务端点以消息形式与模型通信，编码语言不受限制，部署为服务可获得语言灵