MLOps 個案研究：用 MLOps 提升利潤

商務 MLOps

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

真實個案研究

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個案研究

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• 真實情境
• 串起全章重點

個案：冷卻水需求與供給

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商業問題：

預測未來兩週所需與可用的冷卻水量。

為可能的產能瓶頸預作準備。

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冷卻水建模

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冷卻水預測涵蓋：

• 逐小時
• 未來兩週

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24 小時 * 14 天 = 336 筆逐時預測

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以儀表板呈現

• 給管理層與工程師

冷卻水建模

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預測依據：

• 內部資料
  • 感測器
  • 生產規劃

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• 外部資料
  • 天氣預報

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團隊

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團隊組成：

• 資料科學家
• 資料工程師
• 資料架構師
• 後端工程師（偶爾參與）

無軟體工程師

協作

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協作

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• 開發與營運不再切割
• 自主運作
• 快速應對突發事件

專案推進

1. 最初幾週
   • 目標明確
   • 建置資料管線
   • 基準模型

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1. 中期
   • 更佳的資料
   • 更好的模型

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專案推進－基礎設施

1. 最初幾週
   • 目標明確
   • 資料管線
   • 基準模型
   • 初步基礎設施

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1. 中期
   • 更佳的資料
   • 更好的模型
   • 更好的基礎設施

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結論

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專案成功：

• 達成商業目標
• 關鍵時刻提供有用資訊

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但

• 發生少數停機
• 未能將應用流程順暢化

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MLOps 成熟度

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Level	Description	Highlights
0	無 MLOps	團隊各自為政，流程手動
1	有 DevOps 無 MLOps	團隊各自為政，自動蒐集資料，初步自動化測試
2	自動化訓練	更佳協作、可重現、較易部署
3	自動化部署	良好協作、完全可重現、可追溯、自動化測試
4	自動化再訓練	完整協作、營運成熟、幾乎無停機

¹ https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/example-scenario/mlops/mlops-maturity-model

一起來練習吧！

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