MLOps是指机器学习操作（Machine Learning Operations），是一种将软件工程原则和实践应用于机器学习系统的实践。MLOps旨在自动化和管理机器学习模型的生命周期，包括数据处理、模型训练、模型部署、模型监控和模型更新等阶段。

一、什么是MLOps

MLOps是指机器学习操作（Machine Learning Operations），是一种将软件工程原则和实践应用于机器学习系统的实践。MLOps旨在自动化和管理机器学习模型的生命周期，包括数据处理、模型训练、模型部署、模型监控和模型更新等阶段。MLOps可以提高机器学习系统的可靠性、可重复性、可扩展性和安全性，从而更好地满足业务需求。MLOps是数据科学家、工程师、运营人员和其他团队成员之间合作的关键，旨在实现高效、协作的机器学习开发和部署流程。

MLOps的目标是使机器学习模型的开发和部署流程更像传统软件开发流程，强调自动化、持续集成和持续部署。通过MLOps，团队可以更快、更频繁地迭代模型并将其推向生产环境，从而加快创新速度并降低错误率。

MLOps实践需要掌握多项技术和工具，包括自动化测试、持续集成/持续部署（CI/CD）、容器化、编排、监控和日志管理等。常用的MLOps工具包括Kubernetes、Docker、Apache Airflow、TensorFlow Extended（TFX）等。

二、为什么要推动MLOps

MLOps的核心理念在于促进机器学习模型在生产中的快速迭代。然而，由于内部ML流程的孤立性和缓慢性，阻碍企业构建ML的挑战主要有：

✘ 内部流程未实现自动化。

✘ 数据科学家和运营团队合作不足。

✘ 工作流程不明确。

✘ 模型再训练不足导致的性能下降。

✘ 数据监管及合规性问题。

针对这些挑战，MLOps能够带来的益处包括：

✓结合专业知识提高效率：MLOps将运营团队的商业意识与数据科学家的ML专业知识相结合，共同循环协作的同时专注于各自的特长。

✓定义监管流程责任制：运营团队可以监管合规问题，及时了解变化并将信息更新给数据科学团队。

✓减少浪费：MLOps可充分利用每个团队的技能，使之从事各自最擅长的工作，减少重复性劳动、实现流程自动化和快速交付。

✓支持快速迭代：通过持续的集成、交付和自动化，MLOps可促进团队快速迭代，从而缩短成功部署的上市时间并扩大规模。

✓生产更丰富的产品：通过ML生命周期中的优异实践，MLOps可以确保团队使用更先进的工具和基础架构来支持部署，这使得团队拥有更多的时间进行额外的尝试，更好地提升产品准确性及用户体验。

延伸阅读

如何实施MLOps

数据阶段

▲ 数据采集：在整个ML部署的生命周期中，大量的、一致的、可靠的数据来源对于项目的成功至关重要。因此，需要设置一个可根据需要持续采集数据的流程。

▲ 数据清理：数据清理包括删除不需要或不相关的数据，或是清理散乱的数据。这其中的一些步骤可以通过自动化来实现。

▲ 数据标注：整个ML生命周期中最耗时、具挑战性、同时也最为关键的阶段可能就是标注数据的过程。然而，在企业内部进行这一步骤往往需要耗费大量的时间和资源。选择与专业的外部数据提供商合作，在提供大量且多元化的标注人员的同时，更专业的标注平台和工具亦可帮助实现流程自动化，满足大量不同的标注需求。