MLOps

mlops横幅

MLOps是什么?

MLOps代表机器学习操作。MLOps是机器学习的核心功能工程,集中在简化过程中机器学习模型来生产,然后维护和监控。MLOps是协作功能,通常由数据科学家,devops工程师,。

MLOps周期

使用MLOps是什么?

MLOps是一个有用的方法来创建和机器学习和人工智能解决方案的质量。通过采用一个MLOps方法,机器学习数据科学家和工程师可以合作开发和生产,增加的速度模型,通过实施持续集成和部署(CI / CD)与适当的监控实践,验证和ML的治理模型。

为什么我们需要MLOps吗?

Productionizing机器学习是很困难的。机器学习生命周期包括许多复杂的组件(如数据摄取、数据准备、模型训练、优化模型,模型部署监视模型,explainability等等。它还需要跨团队协作和交接,从工程科学数据毫升工程数据。自然,它需要严格的操作严格保持所有这些进程同步和同步工作。MLOps包含了实验、迭代和机器学习生命周期的持续改进。

MLOps的好处是什么?

MLOps的主要好处是效率、可伸缩性和降低风险。效率:MLOps允许数据团队更快地实现模型开发、交付更高质量的ML模型,和更快的部署和生产。可伸缩性:MLOps还使巨大的可扩展性和管理成千上万的模型可以监督,控制,管理,持续集成和监控,持续交付和持续部署。特别是MLOps提供毫升的再现性管道,使更紧耦合的数据团队间的协作,与devops,减少冲突,加速释放速度。降低风险:机器学习模型通常需要监管审查和drift-check和MLOps允许更高的透明度和更快的响应请求并确保更符合组织或行业的政策。

MLOps的组件是什么?

MLOps组件

MLOps张成的空间在机器学习项目可以集中或膨胀随着项目的要求。在某些情况下,MLOps可以包含从数据管道模型生产,而其他项目可能需要MLOps只有模式部署过程的实现。大多数企业部署MLOps原则在以下几点:

  • 探索性数据分析(EDA)
  • 数据准备和工程特性
  • 模型训练和调优
  • 模型评估与治理
  • 模型推理和服务
  • 模型的监控
  • 自动模式培训

MLOps的最佳实践是什么?

的最佳实践可以划定MLOps MLOps原则被应用的阶段。

  • 探索性数据分析(EDA)——反复探索、分享和准备数据机器学习生命周期通过创建复制,编辑,和共享数据集,表和可视化。
  • 数据准备和工程特性——迭代变换,聚合,减少重复数据创造精致的特性。最重要的是,使功能可见和可共享的数据团队,利用存储功能。
  • 模型训练和调优——使用流行的开源库,比如sbob下载地址cikit-learn hyperopt训练和提高模型性能。作为一个简单的选择,使用自动化的机器学习工具,如AutoML自动执行测试运行和创建可检查的和可部署的代码。
  • 模型评估与治理血统——跟踪模型,模型版本,并通过他们的生命周期管理模型构件和转换。发现、共享和跨毫升协作模型的帮助下一个开放源码MLOps MLflow等平台。bob下载地址bob体育客户端下载
  • 模型推理和服务——管理模型的频率刷新,推理请求时间和类似production-specifics测试和QA。使用CI / CD工具,如回购和协调器(借贷devops原则)自动预生产管道。
  • 模型部署和监控——自动化权限和集群创建productionize注册模型。使REST API端点模型。
  • 自动模式培训——创建警报和自动化采取纠正行动的模式漂移由于培训和推理数据的差异。

MLOps和DevOps的区别是什么?

MLOps是一组特定于机器学习项目,工程实践借鉴更广泛适用的DevOps原则在软件工程。虽然DevOps带来快速、连续运输应用迭代方法,MLOps借同样的原则采取机器学习模型来生产。在这两种情况下,结果是软件质量更高,更快的修补和版本,和更高的客户满意度。

并培训大型语言模型(LLMOps)与传统MLOps有何不同?

虽然许多概念MLOps仍然适用,训练时的还有其他考虑大型语言模型多莉。让我们通过一些培训的要点llm可能不同于传统MLOps方法:

  • 计算资源:培训和微调大型语言模型一般包括对大型数据集进行数量级更多的计算。加速这个过程,专门的硬件像gpu用于更快的方式来表述数据并行处理操作。这些专门的计算资源变得有必要进行训练和部署大型语言模型。推理也会使模型的成本压缩和蒸馏技术重要。
  • 转移学习:与许多传统ML模型创建或从头开始训练,许多大型语言模型从基础模型和调整与新数据在一个更具体的领域以提高性能。微调允许最先进的性能为特定应用程序使用数据和计算资源更少。
  • 人类的反馈:培训的一个主要改善大型语言模型已经通过强化学习人类反馈(RLHF)。更一般的,因为LLM任务往往非常开放,人类来自应用程序的最终用户的反馈评估LLM性能往往是至关重要的。集成这个反馈回路内LLMOps管道通常可以增加训练的大型语言模型的性能。
  • Hyperparameter调优:在经典ML, hyperparameter调优通常围绕着提高精度或其他指标。llm,调优也成为重要的降低培训的成本和计算能力需求和推理。例如,利率调整批量大小和学习可以极大地改变的速度和成本的培训。因此,古典毫升和llm受益于跟踪和优化调优过程,但有不同的重点。
  • 性能指标:传统ML模型有非常明确的性能指标,如准确性、AUC, F1得分,等等。这些指标是相当简单的计算。然而,当谈到评估llm一整套不同的指标和评分标准的运用,如双语评价替补(蓝色)和Recall-Oriented替补依据评估(流氓)实施时,需要一些额外的考虑。

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