MLOps：怎样构建工具包来提高 AI 项目性能
众多充满希望的人工智能项目未能起航。这通常不是由于机械学习 (ml) 模子的质量。糟糕的实验和系统集成导致 90% 的项目失败。组织可以拯救他们的人工智能起劲。他们应该接纳适当的 mlops 实践并选择准确的工具集。本文讨论了 mlops 实践和工具，它们可以拯救正在下沉的 ai 项目并增进稳健的项目，从而有可能使项目启动速率加倍。
许多允许启动的 AI 项目未能实现启航。这通常不是由于机械学习 (ML) 模子的质量。糟糕的实验和系统集成会导致 90% 的项目失败。组织可以拯救他们的人工智能起劲。他们应该接纳适当的 MLOps 实践并选择准确的工具集。本文讨论了 MLOps 实践和工具，这些实践和工具可以拯救淹没的 AI 项目并提高稳健的项目，从而可能使项目启动速率加倍。
MLOps 简而言之
MLOps 是机械学习应用程序开发的组合（ Dev）和运营运动（Ops）。它是一组有助于自动化和简化 ML 模子安排的实践。效果，整个 ML 生命周期变得标准化。
MLOps 很重大。它需要数据治理、模子开发和运营之间的协调。它还可能需要组织内部手艺和文化的转变。若是顺遂接纳，MLOps 可以让专业职员自动执行繁琐的使命，例如数据标记，并使安排历程透明。它有助于确保项目数据清静并切合数据隐私法。
组织通过 MLOps 实践增强和扩展其 ML 系统。这使得数据科学家和工程师之间的协作越发有用并增进立异。
从挑战中编织人工智能项目
MLOps 专业人士将原始营业挑战转化为简化的、可权衡的机械学习目的。他们设计和治理机械学习管道，确保在人工智能项目的整个生命周期中举行彻底的测试和问责。
在称为用例发明的人工智能项目的初始阶段，数据科学家与企业相助来界说问题。他们将其转化为 ML 问题陈述，并设定明确的目的和 KPI。
MLOps 框架
接下来，数据科学家与数据工程师相助。他们从种种泉源网络数据，然后整理、处理和验证这些数据。
当数据准备好举行建模时，数据科学家会设计和安排强盛的机械学习管道，并与 CI/CD 流程集成。这些管道支持测试和实验，并资助跟踪所有实验中的数据、模子沿袭和相关 KPI。
在生产安排阶段，机械学习模子安排在所选情形中：云、外地或混淆情形。
数据科学家监控模子和基础设施，使用要害指标来发明数据或模子性能的转变。当他们检测到转变时，他们会更新算法、数据和超参数，建设新版本的机械学习管道。它们还治理内存和盘算资源，以坚持模子可扩展并平稳运行。
MLOps 工具知足 AI 项目
想象一下数据科学家开发 AI 应用程序以增强客户的产品设计流程。该解决计划将凭证指定参数提供人工智能天生的设计替换计划，从而加速原型设计阶段。
数据科学家完成种种使命，从设计框架到实时监控人工智能模子。他们需要准确的工具并掌握怎样在每一步中使用它们。
更好的 LLM 性能，更智能的 AI 应用
准确且顺应性强的 AI 解决计划的焦点是矢量数据库和这些提高 LLM 性能的要害工具：
Guardrails 是一个开源 Python 包，可资助数据科学家向 LLM 输出添加结构、类型和质量检查。若是验证失败，它会自动处理过失并接纳步伐，例如重新盘问 LLM。它还强制执行对输出结构和类型的包管，例如 JSON。
数据科学家需要一种工具来高效索引、搜索和剖析大型数据集。这就是 LlamaIndex 施展作用的地方。该框架提供了强盛的功效来治理大宗信息存储库并从中提取看法。
DUST 框架允许在不执行代码的情形下建设和安排由 LLM 驱动的应用程序。它有助于自省模子输出，支持迭代设计刷新，并跟踪差别的解决计划版本。
跟踪实验和治理模子元数据
数据科学家举行实验，以便随着时间的推移更好地明确和刷新 ML 模子。他们需要工具来建设一个系统，凭证现实效果提高模子的准确性和效率。
MLflow 是一个开源强盛的工具，可用于监视整个 ML 生命周期。它提供实验跟踪、模子版本控制和安排功效等功效。该套件可让数据科学家纪录和较量实验、监控指标并坚持 ML 模子和工件井然有序。
Comet ML 是一个用于跟踪、较量、诠释和优化 ML 模子和工件的平台实验。数据科学家可以将 Comet ML 与 Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow 或 HuggingFace 团结使用，它将提供刷新 ML 模子的看法。
Amazon SageMaker 涵盖整个机械学习生命周期。它有助于标记和准备数据，以及构建、训练和安排重大的机械学习模子。使用此工具，数据科学家可以在种种情形中快速安排和扩展模子。
Microsoft Azure ML 是一个基于云的平台，有助于简化机械学习事情流程。它支持 TensorFlow 和 PyTorch 等框架，还可以与其他 Azure 效劳集成。该工具可资助数据科学家举行实验跟踪、模子治理和安排。
DVC（数据版本控制）是一种开源工具，旨在处理大型数据集和机械学习实验。该工具使数据科学事情流程越发迅速、可重复和协作。 DVC 与 Git 等现有版本控制系统配合使用，简化了数据科学家跟踪更改和共享重大 AI 项目进度的方法。
优化和治理 ML 事情流程
数据科学家需要优化事情流程，以实现人工智能项目更顺畅、更有用的流程。以下工具可以提供资助：
Prefect 是一种现代开源工具，数据科学家用它来监控和编排事情流程。它轻量且无邪，具有治理 ML 管道（Prefect Orion UI 和 Prefect Cloud）的选项。
Metaflow 是用于治理事情流程的强盛工具。它适用于数据科学和机械学习。它可以让您轻松专注于模子开发，而无需担心 MLOps 的重大性。
Kedro 是一款基于 Python 的工具，可资助数据科学家坚持项目的可重复性、� ？榛乙子谖�。它将要害的软件工程原理应用于机械学习（� ？榛⒐刈⒌闶枭⒑桶姹究刂疲�。这有助于数据科学家构建高效、可扩展的项目。
治理数据和控制管道版本
机械学习事情流程需要准确的数据治理和管道完整性。借助准确的工具，数据科学家可以掌控这些使命，并充满信心地应对最重大的数据挑战。
Pachyderm 可资助数据科学家实现数据转换自动化，并为数据版本控制、沿袭和端到端管道提供强盛的功效。这些功效可以在 Kubernetes 上无缝运行。 Pachyderm 支持与种种数据类型集成：图像、日志、视频、CSV 和多种语言（Python、R、SQL 和 C/C）。它可扩展以处理 PB 级数据和数千个作业。
LakeFS 是一款专为可扩展性而设计的开源工具。它为工具存储添加了类似Git的版本控制，并支持EB级数据版本控制。该工具很是适合处理大宗数据湖。数据科学家使用此工具像处理代码一样轻松地治理数据湖。
测试 ML 模子的质量和公正性
数据科学家专注于开发更可靠的模子和公正的机械学习解决计划。他们测试模子以只管镌汰误差。准确的工具可以资助他们评估要害指标，例如准确性和 AUC，支持过失剖析和版本较量、文档流程，并无缝集成到 ML 管道中。
Deepchecks 是一个 Python 软件包，可资助具有 ML 模子和数据验证。它还可以简化模子性能检查、数据完整性和漫衍不匹配问题。
Truera 是一个现代模子智能平台，可资助数据科学家提高 ML 模子的信托和透明度。使用此工具，他们可以相识模子行为、识别问题并镌汰误差。 Truera 提供模子调试、可诠释性和公正性评估功效。
Kolena 是一个通过严酷的测试和调试增强团队一致性和信托的平台。它提供了一个用于纪录效果和看法的在线情形。它的重点是大规模的 ML 单位测试和验证，这是在差别场景下坚持模子性能一致的要害。
将模子带入生涯
数据科学家需要可靠的工具有用安排 ML 模子并可靠地提供展望。以下工具可资助他们实现平稳且可扩展的机械学习操作：
BentoML 是一个开放平台，可资助数据科学家在生产中处理机械学习操作。它有助于简化模子打包并优化效劳事情负载以提高效率。它尚有助于更快地设置、安排和监控展望效劳。
Kubeflow 简化了在 Kubernetes 上（外地、外地或云端）安排 ML 模子。有了这个工具，整个历程就变得简朴、可移植且可扩展。它支持从数据准备到展望效劳的一切。
通过端到端 MLOps 平台简化机械学习生命周期
端到端 MLOps 平台关于优化机械学习生命周期至关主要，提供简化的要领有用开发、安排和治理 ML 模子。以下是该领域的一些领先平台：
Amazon SageMaker 提供了一个周全的界面，可资助数据科学家处理整个机械学习生命周期。它简化了数据预处理、模子训练和实验，增强了数据科学家之间的协作。依附内置算法、自动模子调解以及与 AWS 效劳细麋集成等功效，SageMaker 是开发和安排可扩展机械学习解决计划的首选。
Microsoft Azure ML Platform 建设支持种种编程语言和框架的协作情形。它允许数据科学家使用预构建的模子、自动执行 ML 使命，并与其他 Azure 效劳无缝集成，使其成为基于云的 ML 项目的高效且可扩展的选择。
Google Cloud Vertex AI 为使用 AutoML 的自动化模子开发和使用盛行框架的自界说模子训练提供了无缝情形。集成工具和对 Google Cloud 效劳的轻松会见使 Vertex AI 成为简化机械学习流程的理想选择，资助数据科学团队轻松、大规模地构建和安排模子。
签署
MLOps 不但仅是另一种炒作。这是一个主要的领域，可以资助专业职员更快、更准确、更轻松地训练和剖析大宗数据。我们只能想象未来十年这将怎样生长，但很显着人工智能、大数据和自动化才刚刚最先获得动力。
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