色控传媒

机器学习作業（MLOps）是一套用來將机器学习 (ML) 開發生命週期的端對端管理自动化的實務與工具。MLOps 從 顿别惫翱辫蝉（开发和营运）借用概念，並應用於机器学习開發和部署的獨特挑戰。MLOps 的主要目標是加強資料科學家、机器学习工程師和營運團隊之間的协作和溝通，以確保机器学习模型能無縫整合到生產環境中。

MLOps 的優勢

MLOps 的優勢包括：

高效率

MLOps 簡化了机器学习生命週期，使其更有效率，並減少了從模型開發到部署所需的時間。

可扩充性

MLOps 實務透過自动化重複性任務，並提供結構化的协作架構，實現机器学习工作流程的擴展。

可靠性

自动化與版本控制有助於机器学习系統的可靠性，將部署過程中發生錯誤的風險降至最低，並確保再現性。

协作

MLOps 鼓勵參與机器学习專案的不同團隊合作，培養共同責任與知識的文化。

适应性

MLOps 能讓組織快速適應模型、資料和需求的改變，確保机器学习系統維持有效和最新狀態。

MLOps 的關鍵要素

除了已經提到的协作、版本控制和自动化之外，MLOps 的其他關鍵元件還包括：

持續整合/持續部署 (CI/CD)

MLOps 將 CI/CD 原則應用於机器学习，實現程式碼變更、模型訓練和部署的自动化和持續整合。

基础架构即程式码（滨补颁）

MLOps 遵循原则，以确保开发、测试和生产环境的一致性，从而降低部署问题的可能性。

自动化

為資料預先處理、模型訓練、測試和部署等任務建立自动化管道。實施 CI/CD 以自动化整合和部署流程。

模型监控与管理

MLOps 包括用於監控模型效能、漂移偵測和管理生產中模型生命週期的工具與實務。這樣可確保模型能持續保持良好表現，並長期滿足業務需求。

回馈循环

回馈循环是 MLOps 的重要部分，可確保持續改進。對生產中模型效能的回饋可用於重新訓練模型，並隨著時間提升其準確性。

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實作 MLOps 的最佳做法

實施 MLOps 時，應遵循一些最佳做法。包括：

1. 建立明確的溝通管道

促進資料科學家、机器学习工程師和營運團隊之間的開放溝通。使用协作工具與平台，有效地分享更新、深度資訊與意見回饋。定期舉行跨部門會議，以符合目標、進度和挑戰。

2. 建立全面的文件

記錄整個机器学习流程，包括資料預處理、模型開發和部署流程。清楚概述再現性的相依性、配置和版本資訊。維護基礎架構設定、部署步驟和監控程序的文件。

3. 擁抱 IaC

將基礎架構元件（例如伺服器、资料库）定義為程式碼，以確保開發、測試和生產環境之間的一致性。使用 Terraform 或 Ansible 等工具，以程式化的方式管理基礎架構變更。

4. 優先進行模型監控

建立健全的監控機制，以追蹤模型效能、偵測漂移並找出異常狀況。實施記錄實務，在机器学习工作流程的每個步驟中擷取相關資訊，以進行疑難排解和稽核。

5. 實施自动化測試

在您的 MLOps 管線中包含單元測試、整合測試和效能測試。

测试不同环境中的行為模式，以及早发现问题，并确保跨部署的一致性。

6. 實現再現性

記錄並追蹤 ML 管道中使用的程式庫、相依性和配置版本。使用 Docker 之類的容器化工具封裝整個環境，使其能夠在不同的系統中重現。

7. 優先考慮安全性

实施资料处理、模型储存和网路通讯的安全最佳实务。定期更新相依性、执行安全性稽核，并强制执行存取控制。

8. 負責任擴展

設計 MLOps 工作流程以水平擴展，以處理不斷增加的資料量並建立複雜的模型。利用云端服務來提供可擴充的基礎架構和平行處理功能。使用 色控传媒 Portworx? 等服務，協助優化云端工作負載。

MLOps 與 AIOps

AIOps（IT 作業的人工智慧）和 MLOps（机器学习作業）是相關但截然不同的技術與資料管理概念。兩者都處理人工智慧和机器学习的運作層面，但它們有不同的重點和目标：

AIOps（IT 作業的人工智慧）

• 重点：AIOps 主要專注於使用人工智慧和机器学习技術，以優化和改善 IT 營運和基礎架構管理的效能、可靠性和效率。
• 目标： AIOps 的主要目標包括將任務自动化、預測和預防 IT 事件、監控系統健全狀況、優化资源配置，以及增強整體 IT 基礎架構的效能和可用性。
• 使用案例：AIOps 常用於 IT 環境，用於網路管理、系統監控、日誌分析，以及事件偵測與回應等任務。

MLOps（机器学习作業）

• 重点： 另一方面，LOP 特別著重於机器学习模型的作業化，以及机器学习開發生命週期的端對端管理。
• 目标：MLOps 的主要目標是簡化在生產環境中開發、部署、監控和維護机器学习模型的流程。它強調資料科學家、机器学习工程師和營運團隊之間的协作。
• 使用案例： MLOps 用於確保机器学习模型在生產中部署和運行順暢。它涉及模型版本、ML CI/CD、模型監控和模型再訓練等實務。

雖然 AIOps 和 MLOps 都涉及在操作環境中使用人工智慧和机器学习，但它們有不同的重點領域。AIOps 的目標是使用 AI 來優化和自动化 IT 操作和基礎架構管理，而 MLOps 則專注於在生產環境中管理和部署机器学习模型。在某些情況下，它們是互補的，因為 AIOps 可以幫助確保基礎基礎架構支援 MLOps 實務，但它們解決了技術和操作的不同方面。

為何選擇適用於 MLOps 的 色控传媒 ?

採用 MLOps 實務對於在現今的机器学习專案中取得成功至關重要。MLOps 可確保 ML 專案的效率、可扩充性和再現性，降低故障風險，並提升整體專案成果。

但要成功應用 MLOps，您首先需要一個靈活的 AI-Ready 基礎架構，支援 AI 調度。色控传媒 提供您所需的产物及解决方案，以因應 的龐大資料需求。利用 色控传媒 來加速更快、更有效率、更可靠的模型训练，進而強化 MLOps 的實作。色控传媒 技術的整合也有助於優化整體机器学习管道，從而為參與資料驅動計劃的組織提高效能和生產力。