机器学习系统的构建：考虑 MLOps 的端到端概述
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内容提要
本文概述了机器学习项目的生命周期，包括问题定义、数据收集、清洗、模型训练与评估、部署和监控。MLOps 确保机器学习系统的可重复性、版本控制和自动化，促进开发者与数据科学家的协作。作者计划构建一个简单的机器学习管道，并记录每个步骤。
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关键要点
- 机器学习项目的生命周期包括问题定义、数据收集、清洗、模型训练与评估、部署和监控。
- 问题定义阶段需要明确目标，如预测流失、图像分类或欺诈检测。
- 数据收集阶段涉及从日志、API、传感器和数据库获取原始数据，通常数据会存在杂乱、不完整或偏见。
- 数据清洗与预处理阶段需要处理缺失值、异常值、编码和归一化等问题，并进行特征工程。
- 模型训练阶段需要选择算法并使用框架，如Scikit-learn、TensorFlow或PyTorch，并将数据分为训练、验证和测试集。
- 模型评估阶段不仅关注准确率，还需考虑精确率、召回率、F1分数和AUC等指标。
- 模型部署阶段将模型转化为服务，使用Flask、FastAPI等工具或平台，如SageMaker和Vertex AI。
- 监控与维护阶段需要检测模型性能，监控延迟，并在必要时触发重新训练。
- MLOps确保机器学习系统的可重复性、版本控制和自动化，促进开发者与数据科学家的协作。
- 常用的MLOps工具包括MLflow、DVC、Airflow、Prefect、Kubeflow、TFX、Docker和Kubernetes。
- 作者计划构建一个简单的机器学习管道，并记录每个步骤。
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