机器学习运营（MLOps）

机器学习运营（MLOps）是一门专注于简化和自动化机器学习（ML）模型生命周期的学科，包括从开发到部署以及在生产环境中的监控。MLOps 结合了软件工程、数据工程和 DevOps 的原则，以确保 ML 系统的稳健性、可扩展性和可维护性。

MLOps 的主要组成部分

MLOps 包括几个关键组件，可支持 ML 模型的高效开发和部署：

• 模型开发：这一步骤包括数据预处理、特征工程和模型训练。这一阶段通常使用 PyTorch和TensorFlow 等工具通常用于这一阶段。了解更多有关训练数据和超参数调整的信息，以优化性能。

• 模型部署：模型训练完成后，需要将其部署到生产环境中。这可能需要将模型导出为以下格式 ONNX等格式，并将其部署到云平台或边缘设备上。探索模型部署，了解最佳实践。

• 监控和维护：MLOps 强调持续监控，以发现数据漂移或性能下降等问题。Weights & Biases 等工具可协助进行模型监控和性能跟踪。

• 自动化和 CI/CD 管道：MLOps 整合了持续集成（CI）和持续交付（CD）实践，以实现测试、部署和更新的自动化。这确保了 ML 模型快速可靠的迭代。

MLOps 的重要性

生产中管理 ML 系统的复杂性使得 MLOps 对现代人工智能和 ML 工作流程至关重要。主要优势包括

• 可扩展性：MLOps 允许企业大规模部署和管理 ML 模型，确保在不同环境中实现一致的性能。
• 效率：自动化工作流程减少了人工操作的时间，加快了新模型和更新的部署速度。
• 可靠性：持续监测可及早发现问题，如过度拟合或拟合不足，从而有助于保持模型的准确性。

实际应用

各行各业都在使用 MLOps，以便将人工智能/ML 无缝集成到业务运营中。下面是两个具体例子：

1. 零售库存管理：MLOps 管道可自动部署模型，利用计算机视觉实时跟踪库存水平。例如 Ultralytics YOLO模型可以部署在边缘设备上，对货架上的产品进行计数和分类，这在人工智能实现更智能的零售库存管理博客中已有论述。

2. 医疗诊断：在医疗保健领域，MLOps 可确保分析医疗图像（如脑肿瘤检测数据集）的模型不断更新并监控其可靠性。随着新数据的出现，这对于保持诊断准确性至关重要。

与相关概念的区别

虽然 MLOps 与 DevOps 有相似之处，但由于其关注 ML 系统所面临的独特挑战，因此与 DevOps 截然不同：

• 数据依赖性：与传统软件不同，ML 模型在很大程度上依赖于数据质量。MLOps 可解决数据预处理和数据集偏差等问题。

• 模型生命周期：MLOps 不局限于软件部署，还包括模型再训练和微调等持续性任务。

工具和框架

通过各种工具可以实现有效的 MLOps 实践：

• Ultralytics HUB：通过无代码平台简化模型训练、验证和部署。了解Ultralytics HUB 如何帮助企业高效管理 ML 工作流。

• Docker：实现容器化，提供一致的开发和部署环境。进一步了解Docker在 ML 工作流中的应用。

• ClearML:促进实验跟踪和 MLOps 自动化。探索ClearML 集成如何增强 ML 管道。

结论

MLOps 是现代人工智能和 ML 应用程序不可或缺的一部分，它不仅能确保模型的有效开发，还能确保模型的无缝部署和维护。通过采用 MLOps，企业可以释放机器学习的全部潜力，为各行各业提供稳健、可扩展的解决方案。进一步了解机器学习及其对企业的变革性影响。