打造 MLOps 基礎

商務 MLOps

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

議程

 

本影片重點

• 技能
• 技術
• 文化

MLOps 所需技能

MLOps 需要多種角色

• 商務／領域專家

以及

• 資料工程師
• 資料科學家／ML 工程師
• 軟體／DevOps 工程師

還有

• 解決方案／ML 架構師

MLOps 架構

¹ Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems

MLOps 平台要放哪裡？

MLOps 的部署選項

• 透過大型雲端服務商
• 全託管 MLOps 平台
• 自建工具堆疊

MLOps 平台需求

此類平台的重要元素

• 共通標準
• 模組化元件
• 自動化流程
• 持續測試

MLOps 的文化面向

MLOps 的關鍵要素

• 高階管理的策略指引
• 跨部門合作與共同責任
• 持續、漸進式改進
• 自主性與回饋文化
• 持續（跨團隊）訓練

如何達成

確保帶來商業影響

• 以商業目標為起點
• 找到合適人才與協作誘因
• 審慎設計 中央 MLOps 架構

一起來練習吧！

商務 MLOps