MLOps 是一种有助于扩展、构建和部署多种算法以保持生产一致性的技术。它还旨在加强组织内运营部门和数据科学家之间的协作。
它提供了一种多学科方法来管理整个生命周期内正在进行的产品中的 ML 算法。
MLOps 的理念涵盖了机器学习模型生命中涉及的一切，包括准备训练数据、开发、训练和部署模型，以及基础设施监控和维护生产中的模型。
上图展示了 MLOps 在 ML 模型生命周期的每个阶段的使用方式。MLOps 优势和主要功能
MLOps 的关键组件
涉及机器学习的项目通常从定义业务用例开始。定义用例后，下一步包括将机器学习解决方案部署到生产中。
数据提取：从不同来源获取数据
探索性数据分析：分析数据及其特征
数据准备：为成功的机器学习解决方案组织数据
开发 ML 模型/解决方案：使用 ML 技术构建和训练 ML 模型
模型评估和验证：用数据测试模型以检查其性能
模型部署：在生产中部署 ML 模型
构建和处理 ML 系统是一个动手过程，而且大规模管理此类系统并不容易。许多团队发现手动部署和管理 ML 解决方案具有挑战性。这就是 MLOps 可以提供帮助的地方！
如上所述，使用MLOps 最佳实践和循序渐进的方法可 记者电子邮件列表 以使构建、部署、管理甚至监控 ML 系统成为一个简化的过程。
MLOps 的优势
MLOps 是一种专注于开发可扩展机器学习系统的先进方法。它为企业提供了多种优势，有助于实现项目成功。
管理机器学习生命周期
ML 生命周期由各种步骤组成，使用传统方法组织和管理所有这些步骤可能具有挑战性。MLOps 通过在生产中快速优化和部署机器学习模型来提供竞争优势。
多管道编排
ML 模型开发涉及各种管道的组合，包括预处理、模型验证和特征工程模型。它有助于协调这些管道以自动更新模型。
持续集成和部署
MLOps 具有多种工具和技术，可以使用 CI/CD 成功部署 ML 系统。
扩展 ML 应用程序
由于应用程序的数据和使用量会随着时间的推移而增加，这可能会导致 ML 应用程序出现故障。但是，借助 MLOps，可以随着业务需求的增加而扩展 ML 应用程序。
监控机器学习系统
监控 ML 系统对于确保平稳运行至关重要。通过识别模型和数据漂移来提供监控方法。
更好的治理和更快的验证流程
MLOps 解决方案使用允许可追溯性的严格治理框架生成自动报告。
更高的创新力和生产力
MLOps 工具专为数据专家、IT 专业人员和数据团队打造。它们提供易于使用的系统和精心挑选的数据资源。这可以加快开发和部署流程，同时加快工作流程。
可监控性
MLOps 解决方案会不断重新训练模型，以保持准确性，并在性能下降时发出信号。这确保了遵守法规并提供高质量的信息。
加快上市时间
企业可以通过使用MLOps 服务来加快新机器学习产品和服务的开发和部署，从而使流程更加高效。
MLOps 服务
MLOP 的用例
用于预测分析和人工智能的机器学习 (ML) 和数据科学项目。
MLOps 的实际用例
Coinbase 和 AT&T 采用 MLOps 进行网络分析。
彭博利用 MLOps 的功能进行股票市场分析。
ESPN 和 Sky Sports 使用 MLOps 进行体育分析。