机器学习（ML）通过实现数据驱动的决策以及某些任务的自动化，已经彻底改变了各种行业。例如，许多银行机构部署了先进的机器学习模型来检测欺诈性交易。这些模型需要不断发展，否则误报率会急剧上升。
然而，在生产中部署新的机器学习模型可能是一个挑战。在生产数据上训练模型，部署它，并维护它并不容易。很多时候，生产中的机器学习模型不能适应不断变化的数据和环境。而手动完成所有这些工作并不高效。
MLOps或机器学习运营通过自动化机器学习开发和部署的整个生命周期来帮助解决这些挑战。在这篇文章中，我们将讨论MLOps，它是如何工作的，它的好处和挑战，以及你可以使用的各种工具。
但在我们深入了解什么是MLOps之前，让我们回过头来看看现有模型或与机器学习模型合作的挑战。
机器学习的发展：现有的挑战
虽然我们在人工智能（AI）和机器学习领域一直在进步，但当涉及到与之相关的流程时，进化的速度很慢。今天，许多组织为各种用例部署了机器学习模型，然而，这些过程大多是手动的，带来了多种挑战。
- **数据质量和管理：**不完整或不正确的数据会影响机器学习模型的性能。手动处理多个数据源和格式容易出错，而且会减慢进程的速度。
- **模型的复杂性：**随着数据和环境的变化，机器学习模型会随着时间的推移变得复杂。部署、扩展和处理复杂的模型是一种挑战。
- **可重复性：**由于数据、环境、基础设施等方面的变化，很难手动复制机器学习模型并跟踪其随时间的变化。
- **部署的复杂性：**在不同的环境和系统上部署机器学习模型可能很复杂，可能需要对你的基础设施进行重大改变。
- **协作：**机器学习开发团队通常有具有不同专长的人--数据科学家、开发人员和运营人员。而如果没有一个精简的流程，这三个人将在孤岛上工作，创造他们自己的一套流程，导致误解。
这些是阻碍机器学习模型的开发和部署的几个挑战。为了克服这些挑战，引入了MLOps，使各种流程自动化和简化。
什么是机器学习？
众所周知，机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够学习并进行预测，而无需实际编程。
机器学习被应用于不同行业。从为你提供观看电影的建议（YouTube/Netflix）到理解你的声音并打开风扇（Alexa），机器学习在我们的日常生活中被广泛使用。甚至像银行业这样的行业部门也使用它来检测信用卡上的欺诈活动，并部署聊天机器人以使客户服务更快。这些只是机器学习在现实生活中的一小部分应用。
机器学习的类型
就像我们人类以不同的方式学习一样，算法也有其学习的方式。以下是机器学习的三种主要形式。有三种类型的机器学习：
- **有监督的：**监督式学习是机器学习的一种类型，所提供的输入数据是有标签的。这意味着有些数据已经被贴上了正确答案的标签。例如，如果你提供的输入是水果的图片，你也会给每张图片贴上相应的水果标签。模型将从中学习，并能够根据标记的数据为新数据产生正确的输出。回归和分类是监督学习模型的两种类型。
- **无监督的：**无监督学习是指所提供的输入数据既没有标记也没有分类。该算法必须在没有任何信息的情况下对其采取行动。在这里，该模型必须根据模式和相似性对未分类的输入进行分组。例如，你可以提供算法从未遇到过的、没有任何标签的水果图像的输入。该算法将根据它所识别的模式对这些水果进行分组/分类。聚类和关联是两种类型的无监督学习模型。
- **强化：**强化学习是指算法根据反馈进行学习。它学习在一个环境中的行为，并根据其行动获得反馈。它使用这种试错法执行行动，并随着时间的推移进行学习。
机器学习模型
机器学习的核心是机器学习模型。这些算法在数据集上进行训练，并进行优化，以便对新数据进行准确预测。这个过程的输出是一个机器学习模型。
根据这些模型的预测方式，有不同类型的机器学习模型：
- **回归模型：**这些模型用于预测数值。他们找到因变量和自变量之间的关系，从而得出预测结果。例如，根据历史数据预测股票价格就是一种回归模型。线性回归是最广泛使用的回归模型之一。
线性回归。礼貌性的：Spiceworks。
- **分类模型：**这些模型有助于预测一个类别的值。这些在数据中找到模式，并帮助将它们归入特定的类别。例如，将电子邮件分类为垃圾邮件与否是由分类模型完成的。决策树和随机森林是流行的分类模型。
分类模型。提供：Spiceworks。
- **聚类模型：**这些模型根据数据点的相似性将其分组。这些模型通过识别模式和将类似的数据点分组来工作。K-Means是一个流行的聚类模型。例如，根据客户的购买历史进行分组就是使用聚类模型。
聚类模型。提供：GeeksForGeeks。
- **神经网络模型：**受到人脑的启发，这些模型被用于包括语音和视觉在内的复杂任务。它们通过使用人工神经元层来识别数据中的复杂模式。卷积神经网络是最流行的神经网络模型之一，被广泛用于图像识别。
神经网络模型。提供：Otexts。
什么是MLOps？
MLOps，即机器学习操作，提供了一个框架，用于创建一个一致的、可重复的机器学习管道。它有助于简化开发、部署和管理机器学习模型的过程。MLOps是将DevOps原则和实践应用于机器学习工作流程的做法。
MLOps。提供：mlops。
在MLOps的帮助下，数据科学家、工程师和运营团队可以更有效地协作--导致更好的工作流程管理，提高生产力，并加快上市时间。这是未来的方向，事实上，IDC的一份报告说，到2024年，60%的企业将使用MLOps功能来操作其MLOps流程。
MLOps工作流程
MLOps管道指的是用于管理、部署、监控和维护生产环境中的机器学习模型的端到端流程和工具。一个强大的MLOps管道可以确保机器学习模型可以有效地更新、扩展和维护，同时也可以满足业务对准确性、可靠性和速度的要求。
MLOps管道通常包括数据摄入、数据预处理、模型训练、模型测试、模型部署和模型监控等步骤。
MLOps管道。提供：iqt。
1.数据准备和管理
任何机器学习过程中的第一阶段是收集数据。没有干净和准确的数据，模型是没有用的。因此，数据准备和管理是MLOps工作流程中的一个关键阶段。
它涉及收集、清理、转换和管理数据，以便我们有正确的数据来训练ML模型。最终的目标是拥有完整和准确的数据。
让我们深入了解数据准备和管理阶段所涉及的子流程的更多细节：
- **数据收集：**这一步涉及从多个来源收集数据。传入的数据可以是结构化的，非结构化的，或半结构化的。它可以从API、数据库或任何其他来源进来。
- **数据清理：**一旦收集到数据，下一步就是清理数据。传入的数据中可能存在缺失值、重复值、异常值等。这个过程的目的是确保只有高质量的数据被输入到模型中以获得更好的准确性。
- **数据转换：**然后，干净的数据被转化或整合。像归一化、聚合、特征提取等过程被应用，使其适合机器学习模型。
- **数据版本化：**由于数据是不断发展的，所以保持对它的跟踪是很重要的。这就是在数据版本管理阶段发生的事情。数据在这里被版本化，这样它就可以被追踪，机器学习模型就可以被重现。
- **数据可视化：**数据可视化包括从数据中生成有意义的可视化。这有助于识别模式和洞察力，有助于使机器学习模型变得更好。它还有助于将模型的输出传达给各利益相关者。
- **数据治理：**数据治理的过程有助于确保数据符合GDPR和HIPAA等各种准则和法律。它还确保数据以正确的方式遵循最佳实践和安全准则进行处理。
2.模型培训和验证
一旦你准备好了数据，你就可以把它送入你的机器学习模型来训练它们。这时，你要确保你的模型训练有素，并进行验证，以确保它们在生产中准确地执行。
模型训练和验证的步骤包括
- **数据拆分：**在训练任何机器学习模型之前，将数据分成三个子集很重要：训练、验证和测试数据。训练数据将用于训练模型，验证数据用于测试模型的性能，测试数据将用于验证模型的性能。
- **模型选择：**这一步涉及选择正确的机器学习算法，以解决手头的问题。算法的选择是根据问题、类型和数据量以及所需的精确度来进行的。
- **模型训练：**这一步涉及到用训练数据来训练所选择的模型。所涉及的各种参数被修改以获得一个准确的结果。
- **模型验证：**一旦模型训练完成，就是验证它的时候了。使用验证数据集，对模型的性能和准确性进行验证。各种指标，如准确率、F1得分、混淆矩阵等，被用来确定模型的性能。
- **模型优化：**这一步包括通过调整模型的超参数来优化模型的性能。超参数是指在训练模型之前设置的变量值。这被用来控制模型的学习行为。
3.模型的部署
在模型训练完毕，性能得到验证后，是时候将其部署到生产中了。模型部署阶段涉及到把在前面几个阶段训练、测试和验证过的模型，提供给其他应用程序或系统使用。
部署的过程包括以下几个步骤：
- **模型打包：**第一步是将模型转换成其他应用程序和系统可以使用的格式。在这个阶段，模型被打包成序列化的格式，可以是pickle或JSON以及依赖关系。
- **容器化：**打包后的模型与依赖关系一起被添加到一个容器中。容器化的模型很容易在多个环境和系统中部署和管理。
- **部署到生产中：**容器化的模型随后被部署到生产系统中。这可以是基于云的平台，如AWS、Azure或GCP，或在内部设置。
- **模型的扩展：**一旦模型被部署到生产中，可能有必要对模型进行扩展，以处理大量的数据并提高使用率。这可能涉及到将模型部署到额外的节点和使用负载平衡器。
4.4.持续的模型监控和再训练
机器学习模型并不是部署和忘记的东西。人们需要不断监测模型的性能和准确性。因为现实世界会发生变化，可能会影响模型的效率和准确性。
涉及到模型监控的各种子过程有：
- **数据收集：**第一步涉及从生产中收集真实世界的数据。这可以是系统指标、用户互动，或任何对评估模型性能有用的数据。
- **模型性能评估：**然后，生产数据被用来评估机器学习模型的性能。再一次，像准确率、F1得分、混淆矩阵等指标被用来评估性能。
- **异常情况检测：**基于上述步骤获得的结果，人们需要检测是否存在任何异常情况。可以将以前使用的历史数据的结果与当前的数据进行比较，并注意其中的偏差。
- **模型更新：**一旦检测到异常情况，下一步就是更新机器学习模型。这将涉及在模型训练和验证阶段讨论的所有步骤。
上面提到的每个过程都有可用的工具。你可以选择专有工具或开源的工具。为了使你的生活更轻松，这里有一个令人敬畏的MLOps资源库，其中有一个为每个步骤分类的开源MLOps工具清单。
我们看到了一个典型的MLOps工作流程中所涉及的各种过程。每个阶段都有助于简化模型部署的过程。采用MLOps可能具有挑战性，但在释放机器学习的潜力以推动创新和业务成果方面，其好处是巨大的。
MLOps的好处
到目前为止，我们知道MLOps有助于简化机器学习的开发过程。然而，它也带来了一系列的好处。
实施MLOps的一些优势是：
- **提高效率：**MLOps消除了不必要的手动步骤和自动化重复性任务，使整个过程更加高效和可靠。这有助于减少开发时间和成本。
- **版本控制：**MLOps为机器学习模型和数据提供版本控制。这有助于企业跟踪变化，甚至在需要时复制模型。
- **自动部署：**企业可以通过实施MLOps更快地部署机器学习模型，并减少部署时间。
- **增强安全性：**整个MLOps过程可以通过访问控制、数据和模型加密技术来保障安全。
- **改进协作：**它可以实现与不同团队的无缝沟通，从而改善协作。
- **更快的价值实现时间：**有了MLOps，企业可以更快地部署他们的机器学习项目--为他们的客户带来更快的价值实现时间。
总结
在生成性人工智能蓬勃发展的时代，机器学习的前景是光明的。它有巨大的潜力来提供巨大的商业价值。然而，这不可能仅仅通过建立较新的机器学习模型来实现。你需要一个全面的端到端流程，照顾到从数据准备到模型部署和监控的整个机器学习生命周期。通过采用MLOps，企业可以更快地提供价值，优化成本，并提高效率。
现在，你会对什么是MLOps和它的好处有一些了解。请关注我们即将发表的文章，我们将讨论Kubernetes上的MLOps和相关工具。
