管理和优化机器学习生命周期的十大MLOps平台

使他们能够在比人类更大的范围内做出更快、更准确的决策的方式。这使人类和应用程序能够采取快速和智能的行动。

随着越来越多的企业试验数据，他们意识到开发机器学习 (ML) 模型只是 ML 生命周期中的众多步骤之一。

什么是机器学习生命周期？

机器学习生命周期是针对特定应用程序的机器学习模型的开发、部署和维护。一个典型的生命周期包括：

机器学习生命周期

建立业务目标

该过程的第一步是确定实施机器学习模型的业务目标。例如，贷款公司的业务目标可能是预测一定数量的贷款申请中的信用风险。

数据收集和注释

机器学习生命周期的下一个阶段是数据收集和准备，以定义的业务目标为指导。这通常是开发过程中最长的阶段。

开发者会根据机器学习模型的类型来选择模型训练和测试的数据集。以信用风险为例。如果贷方想从扫描文件中收集信息，他们可以使用图像识别模型；对于数据分析，它将是从贷款申请人那里收集的数字或文本数据的片段。

数据收集后最关键的阶段是标记“包裹”。现代 AI（人工智能）模型需要高度具体的数据分析和指令。注释可帮助开发人员提高一致性和准确性，同时最大限度地减少偏差以避免部署后出现故障。

模型开发和训练

构建过程是机器学习生命周期中代码最密集的元素。这个阶段将主要由开发团队的程序员管理，他们将有效地设计和组装算法。

但是，开发人员必须在训练期间不断检查。尽快检测训练数据中的任何潜在偏差至关重要。假设图像模型无法识别文档，迫使它对文档进行错误分类。在这种情况下，该参数应指示模型关注图像中的图案而不是像素。

测试和验证模型

该模型应在测试阶段按计划正常运行。单独的验证数据集用于训练期间的评估。目标是查看模型如何响应它以前从未见过的数据。

模型部署

最后是在训练后部署机器学习模型的时候了。至此，开发团队已尽一切可能确保模型发挥最佳功能。该模型可以对来自真实用户的原始、低延迟数据进行操作，并且可以对其进行准确评估。

回到信用风险场景，该模型应该可靠地预测贷款违约者。开发人员应该确信该模型将满足贷款公司的期望并正常运行。

模型监控

在部署后跟踪模型的性能，以确保它随着时间的推移保持同步。例如，如果用于贷款违约预测的机器学习模型没有定期改进，它就无法检测到新的违约类型。监控模型以检测和纠正错误至关重要。监控的任何关键发现都可用于改进模型的性能。

MLOps 的兴起

正如我们在上面看到的，大规模管理整个生命周期具有挑战性。这些挑战与应用程序开发团队在创建和管理应用程序时面临的挑战相同。DevOps 是在应用程序开发周期中管理操作的行业标准。在通过机器学习应对这些挑战时，组织必须对 ML 生命周期采用 DevOps 风格的方法。这种技术称为 MLOps。

什么是 MLOps？

MLOps 是 Machinelearning+Operations 的缩写。这是一门新学科，需要结合数据科学、机器学习、DevOps 和软件开发方面的最佳实践。它有助于减少数据科学家和 IT 运营团队之间的摩擦，以改进模型开发、部署和管理。据 Congnilytica 称，到 2025 年，MLOps 解决方案市场将增长近 40 亿美元。

数据科学家花费大部分时间为训练目的准备和清理数据。此外，需要测试训练模型的准确性和稳定性。

这就是 MLOps 工具发挥作用的地方。正确的工具可以帮助您管理从数据准备到部署到市场就绪产品的一切。为了节省您的时间，我编制了一份用于管理机器学习生命周期的最佳企业和开源云平台和框架列表。

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