MLOps

mlops橫幅

MLOps是什麼?

MLOps代表機器學習操作。MLOps是機器學習的核心功能工程,集中在簡化過程中機器學習模型來生產,然後維護和監控。MLOps是協作功能,beplay娱乐ios通常由數據科學家,devops工程師,。

MLOps周期

使用MLOps是什麼?

MLOps是一個有用的方法來創建和機器學習和人工智能解決方案的質量。通過采用一個MLOps方法,機器學習數據科學家和工程師可以合作開發和生產,增加的速度模型,通過實施持續集成和部署(CI / CD)與適當的監控實踐,驗證和ML的治理模型。

為什麼我們需要MLOps嗎?

Productionizing機器學習是很困難的。機器學習生命周期包括許多複雜的組件(如數據攝取、數據準備、模型訓練、優化模型,模型部署監視模型,explainability等等。它還需要跨團隊協作和交接,從工程科學數據毫升工程數據。自然,它需要嚴格的操作嚴格保持所有這些進程同步和同步工作。MLOps包含了實驗、迭代和機器學習生命周期的持續改進。

MLOps的好處是什麼?

MLOps的主要好處是效率、可伸縮性和降低風險。效率:MLOps允許數據團隊更快地實現模型開發、交付更高質量的ML模型,和更快的部署和生產。可伸縮性:MLOps還使巨大的可擴展性和管理成千上萬的模型可以監督,控製,管理,持續集成和監控,持續交付和持續部署。特別是MLOps提供毫升的再現性管道,使更緊耦合的數據團隊間的協作,與devops,減少衝突,加速釋放速度。降低風險:機器學習模型通常需要監管審查和drift-check和MLOps允許更高的透明度和更快的響應請求並確保更符合組織或行業的政策。

MLOps的組件是什麼?

MLOps組件

MLOps張成的空間在機器學習項目可以集中或膨脹隨著項目的要求。在某些情況下,MLOps可以包含從數據管道模型生產,而其他項目可能需要MLOps隻有模式部署過程的實現。大多數企業部署MLOps原則在以下幾點:

  • 探索性數據分析(EDA)
  • 數據準備和工程特性
  • 模型訓練和調優
  • 模型評估與治理
  • 模型推理和服務
  • 模型的監控
  • 自動模式培訓

MLOps的最佳實踐是什麼?

的最佳實踐可以劃定MLOps MLOps原則被應用的階段。

  • 探索性數據分析(EDA)——反複探索、分享和準備數據機器學習生命周期通過創建複製,編輯,和共享數據集,表和可視化。
  • 數據準備和工程特性——迭代變換,聚合,減少重複數據創造精致的特性。最重要的是,使功能可見和可共享的數據團隊,利用存儲功能。
  • 模型訓練和調優——使用流行的開源庫,比如scikit-learn hyperopt訓練和提高模型性能。作為一個簡單的選擇,使用自動化的機器學習工具,如AutoML自動執行測試運行和創建可檢查的和可部署的代碼。
  • 模型評估與治理血統——跟蹤模型,模型版本,並通過他們的生命周期管理模型構件和轉換。發現、共享和跨毫升協作模型的幫助下一個開放源碼MLOps MLflow等平台。Beplay体育安卓版本
  • 模型推理和服務——管理模型的頻率刷新,推理請求時間和類似production-specifics測試和QA。使用CI / CD工具,如回購和協調器(借貸devops原則)自動預生產管道。
  • 模型部署和監控——自動化權限和集群創建productionize注冊模型。使REST API端點模型。
  • 自動模式培訓——創建警報和自動化采取糾正行動的模式漂移由於培訓和推理數據的差異。

MLOps和DevOps的區別是什麼?

MLOps是一組特定於機器學習項目,工程實踐借鑒更廣泛適用的DevOps原則在軟件工程。雖然DevOps帶來快速、連續運輸應用迭代方法,MLOps借同樣的原則采取機器學習模型來生產。在這兩種情況下,結果是軟件質量更高,更快的修補和版本,和更高的客戶滿意度。

並培訓大型語言模型(LLMOps)與傳統MLOps有何不同?

雖然許多概念MLOps仍然適用,訓練時的還有其他考慮大型語言模型多莉。讓我們通過一些培訓的要點llm可能不同於傳統MLOps方法:

  • 計算資源:培訓和微調大型語言模型一般包括對大型數據集進行數量級更多的計算。加速這個過程,專門的硬件像gpu用於更快的方式來表述數據並行處理操作。這些專門的計算資源變得有必要進行訓練和部署大型語言模型。推理也會使模型的成本壓縮和蒸餾技術重要。
  • 轉移學習:與許多傳統ML模型創建或從頭開始訓練,許多大型語言模型從基礎模型和調整與新數據在一個更具體的領域以提高性能。微調允許最先進的性能為特定應用程序使用數據和計算資源更少。
  • 人類的反饋:培訓的一個主要改善大型語言模型已經通過強化學習人類反饋(RLHF)。更一般的,因為LLM任務往往非常開放,人類來自應用程序的最終用戶的反饋評估LLM性能往往是至關重要的。集成這個反饋回路內LLMOps管道通常可以增加訓練的大型語言模型的性能。
  • Hyperparameter調優:在經典ML, hyperparameter調優通常圍繞著提高精度或其他指標。llm,調優也成為重要的降低培訓的成本和計算能力需求和推理。例如,利率調整批量大小和學習可以極大地改變的速度和成本的培訓。因此,古典毫升和llm受益於跟蹤和優化調優過程,但有不同的重點。
  • 性能指標:傳統ML模型有非常明確的性能指標,如準確性、AUC, F1得分,等等。這些指標是相當簡單的計算。然而,當談到評估llm一整套不同的指標和評分標準的運用,如雙語評價替補(藍色)和Recall-Oriented替補依據評估(流氓)實施時,需要一些額外的考慮。

一個MLOps平台是什麼?Beplay体育安卓版本

MLOps平台提供Beplay体育安卓版本數據科學家和軟件工程師協作環境,探索促進迭代數據,實時聯合辦公的功能試驗跟蹤、工程特點、模型管理,以及控製模式轉變,部署和監控。beplay娱乐ios一個MLOps自動化操作和同步方麵的機器學習生命周期。

MLFlow

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