引入全自动化与MLOps最佳实践

Fully Automated MLOps

Arturo Opsetmoen Amador

Senior Consultant - Machine Learning

MLOps生命周期

MLOps生命周期图。三个相连的圆，名称从左到右为：Design、Development、Deployment。

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MLOps的成熟度级别

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成熟度级别包括：

  • 手动ML工作流

  • 半自动化ML工作流

  • 全自动化ML工作流

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手动ML工作流——临时试验

一幅图展示模型如何通过手动流程从开发交付到生产。

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半自动化ML工作流

数据被送入编排的实验流水线的示意图。

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半自动化ML工作流

在上一图基础上扩展，加入推送到源代码库的代码和为系统提供数据的特征库。

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半自动化ML工作流

在上一张图的基础上加入部署组件。它在架构中部署自动化ML流水线。此外，ML元数据存储接收由自动化流水线生成的元数据。

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半自动化ML工作流

在此前架构上扩展。自动化流水线产出的模型被推送到模型注册表，再由其交付给模型服务模块。模型服务模块连接到架构中的预测服务。

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半自动化ML工作流

架构中的预测服务模块连接到性能监控组件，后者连接到自动触发器。自动触发器可启动系统中的自动化流水线。

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全自动化ML工作流

展示全自动化MLOps参考架构的高层概览。

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ML生命周期中的自动化——设计

一张表格，说明设计与规划阶段的活动不可自动化。

最佳实践：

  • 采用可复现流程
  • 撰写详尽文档
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ML生命周期中的自动化——开发

一张表格，说明开发阶段的活动并非都可自动化。

最佳实践：

  • 牢记我们在开发软件
  • 使用版本控制
  • 使用编排工具
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ML生命周期中的自动化——运维

一张表格，说明运维阶段的大多数活动可自动化。

使用：

  • 自动化测试
  • CI/CD/CT/CM
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Vamos praticar!

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