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什么是 MLOps？ 机器学习运维详解

什么是 MLOps？

MLOps，即机器学习运维，是一套旨在简化机器学习（ML）模型从构思到生产整个生命周期的动态实践。

受 DevOps 原则的启发，MLOps 将这些实践应用于开发、部署和维护机器学习解决方案的独特挑战。 通过融合数据科学家、ML工程师和IT专业人士的专业知识，MLOps 确保机器学习系统强大、可扩展且能够带来切实的商业价值。

MLOps 核心解决了数据科学的探索性质与企业 IT 和 DevOps 工作流的系统化要求之间的鸿沟。 随着人工智能（AI）成为现代企业的重要驱动力，MLOps 在高效推广 AI 解决方案中发挥着关键作用。 了解 F5 如何凭借强大的 AI 基础设施助力您的 MLOps 策略。

为什么 MLOps 很重要？

开发机器学习模型只是完成战斗的一半；将这些模型投入实际生产环境才是真正的挑战所在。 缺乏MLOps管理机制，机器学习模型的运维将变得混乱，容易遇到诸多阻碍，比如： 

  • 模型漂移： 由于基础数据的变化，模型性能随着时间的推移而下降。 
  • 缺乏自动化： 部署和重新训练模型的手动流程既缓慢又容易出错。 
  • 扩展难题： 没有合适的系统，您很难将 ML 工作流程扩展以应对不断增长的数据量和用户需求。 

MLOps 通过自动化可重复的工作流程、实现强大的监控、改进 ML 模型的版本控制以及确保可扩展性以处理企业级工作负载来解决这些问题。 

此外，人工智能驱动的系统正快速演变为支持下一代应用的“人工智能工厂”。 通过采用MLOps，您可以优化AI开发流程，并提升运营效率。 在我们相关的博客中，深入了解人工智能工厂如何重塑业务流程。

MLOps 关键组成部分

模型训练与版本管理

训练机器学习模型是一个不断迭代的过程，我们会根据新数据和见解持续优化。 MLOps通过版本管理确保每次迭代都有详细记录，帮助团队追踪、比较并重现模型的变化。 MLOps为机器学习实验提供清晰的传承路径，避免混淆，同时促进团队间的高效协作。

机器学习的 CI/CD

持续集成和持续部署 (CI/CD) 管道是传统 DevOps 的核心，通过 MLOps 进行了重新设计，以适应 ML 工作流。 部署管道不仅整合代码变更，还会用验证数据集测试训练模型，以确保在发布新版本到生产环境前达到性能指标。 这加快了交付速度，推动了创新，同时确保模型质量。

source":"Data management and pipelines","target":"数据管理与流程

机器学习系统依赖数据，管理数据管道往往是一项艰巨的工作。 我们通过MLOps提供的工具和方法，高效管理数据准备、清洗与转换，确保为模型训练输入高质量数据。 重要的数据工程实践，如数据溯源和特征仓库，帮助您构建稳定可靠的数据管道。

监控与可观察性

没有有效监控，机器学习模型的行为难以预测。 MLOps 引入了实时性能追踪、漂移检测和安全监测工具，以确保模型在环境变化时仍能如预期般运行。 主动可观察性最大限度减少停机时间，并在法规严格的行业中确保合规。

MLOps 与 DevOps： 主要区别

MLOps 虽然借鉴了 DevOps，但因机器学习工作流的特殊性，我们的关注重点有所不同。 我们共同采用持续集成、自动化测试和持续交付等实践。 不过： 

  • 以数据为中心 vs. 以代码为中心： MLOps 重视训练数据集和模型性能的管理，而 DevOps 主要关注代码。 
  • 协作团队： MLOps 需要开发人员、数据科学家、ML 工程师和 IT 团队密切合作。 
  • 模型迭代： 与 DevOps 中的软件版本管理不同，MLOps 还需对数据集、模型权重和工作流程进行版本控制，以应对输入数据和算法的变动。 

MLOps 如何增强 AI 的可扩展性与安全性

扩展 AI 解决方案不仅是将模型投入生产，更是确保在用户需求增加时运营依然可持续。 MLOps 利用 Kubernetes 和云服务等平台，帮助你搭建可扩展的基础设施。 同时，MLOps 通过减少数据偏差和整合坚固的安全措施，维护敏感机器学习系统，防止被利用或数据泄露，保障公平与治理。 了解 F5 如何通过其技术套件助力安全、可扩展的 AI 部署。

实施 MLOps： 最佳实践

实施 MLOps 需要制定一套融合自动化、治理和云原生环境的策略。 以下步骤可以帮助团队采纳最佳实践： 

  1. 网络无"间"，力量不"断"： 实现模型训练、验证和部署的端到端自动化流程。 
  2. 治理： 在执行合规标准的同时，为模型和数据集建立版本控制。 
  3. 云原生和容器化工作流程： 运用 Kubernetes 等技术，实现可扩展且高可靠的部署。 
  4. 跨职能协作： 通过协调工作流程和工具，促进数据科学团队与 DevOps 团队之间的合作。 

source":"MLOps tools and technologies","target":"MLOps 工具和技术

MLOps 的成功取决于使用合适的工具。 您可以选择以下一些流行的框架和平台：  

  • Kubernetes： 为部署机器学习系统提供可扩展的基础设施。 
  • MLflow： 跟踪实验、管理模型并将其部署到生产环境。 
  • TensorFlow Extended（TFX）： 为您提供全面的平台，助力机器学习流水线的高效部署。 

借助这些工具，团队能够高效精准地构建、部署与监控机器学习系统。 

MLOps的未来

快速的人工智能和自动化创新正在推动 MLOps 的未来发展。 新兴趋势显示，您将更广泛地采用 AutoML（自动化机器学习）和无服务器架构来部署轻量级模型。 随着生成式 AI 应用的增长，MLOps 必须调整以应对更复杂的决策管道和数据集管理。

source":"How F5 helps with MLOps","target":"F5 如何助力 MLOps

F5 助力企业实现 AI 大规模运营，提供安全、可扩展且自动化的 MLOps 基础设施。 凭借先进的流量管理、多云网络和 AI 驱动的可观察能力，F5 保证模型无缝部署、性能全面监控，并有效防护数据泄露和模型漂移等威胁。 通过优化流程并支持面向未来的架构，F5 加快创新步伐，将 MLOps 转变为企业的竞争利器。

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