什么是 MLOps？

面向业务的 MLOps

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

课程大纲

第 1 章

  • 什么是 MLOps？
  • 商业动因与先决条件

第 2 章

  • MLOps 生命周期

第 3 章

  • 从理论到实践
    • 如：业务风险
    • 让 MLOps 团队发光

第 4 章

  • 最佳实践
  • 易犯错误
  • 案例研究
面向业务的 MLOps

先修要求

$$ DataCamp 的《Machine Learning for Business》课程

$$

建议先学习 DataCamp 的以下课程：

再开始本课程。

面向业务的 MLOps

什么是 MLOps？

"MLOps"即 Machine Learning Operations。

源自 DevOps，其将

  • 软件开发（Dev）与

  • IT 运维（Ops）

整合为一体

MLOps 将成功的 DevOps 原则应用于数据科学与机器学习

DevOps

面向业务的 MLOps

什么是 MLOps（续）？

一组新兴的概念、工具与最佳实践，用于

  • 标准化，
  • 精简流程，
  • 实现自动化

覆盖机器学习开发与运维。

使企业可并行运行数百个 ML 模型

面向业务的 MLOps

供应链预测

设想每月的关键产品预测：

  • 标准化

    • 为每个产品运行所有可用模型

  • 扩展与精简

    • 覆盖所有产品
    • 频率提升到每周或每日
  • 自动化
    • 自动化全部预测与测试

$$

超市货架

面向业务的 MLOps

MLOps 的应用场景

应用包括：

  • 机器翻译自动化
  • 自动驾驶
  • 个性化推荐引擎
  • 预测性维护
  • 搜索引擎优化

面向业务的 MLOps

MLOps 的收益

良好设计的 MLOps 应用应具备：

  • 可扩展性
  • （高度）自动化
  • 稳定性
  • 易维护与可适应性
面向业务的 MLOps

¡Vamos a practicar!

面向业务的 MLOps

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