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掌握MLOps的七个步骤
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了成为专业MLOps工程师的七个必要步骤，包括环境设置、实验追踪和版本控制、编排、持续集成/持续交付、模型服务和部署、模型监控以及项目实践。通过掌握这些步骤，可以自动化和优化训练、评估、部署和监控机器学习模型的流程。文章还提供了相关工具和资源供读者学习和实践。
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关键要点
- 许多公司希望将人工智能融入工作流程，特别是微调大型语言模型并将其部署到生产环境中。
- MLOps工程师的需求日益增加，企业需要能够自动化和简化模型训练、评估、版本控制、部署和监控流程的人才。
- 成为专业MLOps工程师的七个必要步骤包括：环境设置、实验追踪和版本控制、编排、持续集成/持续交付、模型服务和部署、模型监控以及项目实践。
- 第一步是设置本地和云环境，使用Docker容器化机器学习管道，并使用Kubernetes自动化管理。
- 第二步是使用MLflow进行实验追踪，DVC进行模型和数据版本控制，Git进行代码版本控制，以维护可审计和可扩展的机器学习工作流程。
- 第三步是使用Apache Airflow或Prefect等编排工具自动化和调度机器学习工作流程，确保数据到部署的高效管道。
- 第四步是将持续集成和持续部署（CI/CD）实践整合到机器学习工作流程中，使用Jenkins、GitLab CI和GitHub Actions等工具自动化测试和部署。
- 第五步是模型服务，通过使用BentoML、Kubeflow等框架将模型有效部署为微服务，确保可访问性和可扩展性。
- 第六步是实施模型监控，使用Evidently、Fiddler等工具跟踪模型性能，及时检测数据变化。
- 第七步是构建一个端到端的机器学习项目，选择数据集、训练模型、创建自动化管道、部署模型并监控性能。
- 可以报名参加MLOps工程课程，深入学习这七个步骤，获得必要的经验。
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