采纳 MLOps 思维

面向生产环境的机器学习模型开发

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

MLOps

  • 将 ML 流程从试验到上线实现自动化并优化
  • 确保 ML 实验经过充分测试,准备好部署与扩展

mlops

面向生产环境的机器学习模型开发

ML 实验

ML 实验包含测试模型并确定最佳方案

  • MLOps 涵盖模型试验
  • 在不同数据集上评估模型
  • 谨慎进行模型选择至关重要
  • 选择过程可能耗时
  • 有助于项目成功
面向生产环境的机器学习模型开发

从实验到生产

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何为可投产的 ML 实验?

  • 使用合适指标完成测试与验证
  • 文档完善
  • 已就绪的监控
  • 生产环境安全且可扩展
面向生产环境的机器学习模型开发

为何多数 ML 实验失败

原因可能包括:

  • 目标不清
  • 数据质量差
  • 模型架构过于复杂
  • 训练数据不足
  • 过拟合或欠拟合
面向生产环境的机器学习模型开发

技术债务

匆忙编写且缺少充分测试、验证或文档(缺失/不完整/过时)的代码

  • 若不及早处理,可能导致代价高昂的错误或缺陷。
  • 从一开始就编写规范代码与文档,避免技术债务。

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面向生产环境的机器学习模型开发

Passons à la pratique !

面向生产环境的机器学习模型开发

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