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为个人机器学习项目构建实用的MLOps
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原文英文，约2200词，阅读约需8分钟。
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内容提要
本文介绍了如何将数据科学项目转化为可复现和可部署的MLOps项目，以美国职业工资分析为例，涵盖版本控制、数据预处理、模型保存、API构建和日志记录等步骤，强调项目结构化和文档化的重要性。
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关键要点
- 本文介绍如何将数据科学项目转化为可复现和可部署的MLOps项目，以美国职业工资分析为例。
- 项目目标包括比较不同州和职业类别的工资差异，进行统计测试，建立回归模型，和可视化工资分布及职业趋势。
- 强调项目结构化和文档化的重要性，以确保项目可重用、可复现和整洁。
- 建议使用版本控制，保持原始数据不变，使用清晰的提交信息。
- 通过将笔记本中的逻辑封装为单一的预处理函数，构建可复现的管道。
- 保存模型和分析结果的工件，以避免在API调用或仪表板中重新计算结果。
- 创建简单的本地API或小型Web UI，以便于调用分析功能。
- 设置日志记录以跟踪数据处理和分析过程，确保项目的可调试性和可信度。
- 编写清晰的文档，解释分析的重要性、结果和局限性，以便于决策者理解。
- MLOps作为数据科学与实际可用产品之间的桥梁，确保模型的可运行性和可理解性。
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