恭喜您！

面向生产环境的机器学习模型开发

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

从实验到生产

• 识别使 ML 实验可推向生产的要素
• 识别技术债的成因

• 编写高效文档与可维护代码
• 良好文档与可维护代码可减少技术债

确保可复现性

• 确保机器学习的可复现性
• 进行特征工程以优化 ML 流水线性能

• 设计可复现实验
• 实施数据与模型版本化以跟踪变更

部署 ML 模型

• 打包 ML 模型与环境，以便在不同框架中部署
• 确保模型可扩展以处理更大负载

• 四大 MLOps 原则：持续集成、持续交付、持续训练、持续监控

测试与评估

• 各类测试：单元测试、集成测试、冒烟测试

• 评估模型可靠性，确保结果准确
• 测试模型以发现问题并提升性能

继续前进！

• 将本课程所学应用于真实项目
• 确保可复现性、可扩展性、可靠性，并监控数据漂移
• 搭建 A/B 实验框架以测试模型
• 定期再训练并更新模型，保持长期有效与准确
• 持续关注机器学习前沿
• 不断提升您的技能与专业度

出发吧！

面向生产环境的机器学习模型开发