MLOps：如何构建工具包来提高 AI 项目性能

Jessica 更新时间 2025年1月14日

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众多充满希望的人工智能项目未能起航。这通常不是因为机器学习 (ml) 模型的质量。糟糕的实施和系统集成导致 90% 的项目失败。组织可以挽救他们的人工智能努力。他们应该采用适当的 mlops 实践并选择正确的工具集。本文讨论了 mlops 实践和工具，它们可以挽救正在下沉的 ai 项目并促进稳健的项目，从而有可能使项目启动速度加倍。

许多承诺启动的 AI 项目未能实现启航。这通常不是因为机器学习 (ML) 模型的质量。糟糕的实施和系统集成会导致 90% 的项目失败。组织可以挽救他们的人工智能努力。他们应该采用适当的 MLOps 实践并选择正确的工具集。本文讨论了 MLOps 实践和工具，这些实践和工具可以挽救沉没的 AI 项目并提高稳健的项目，从而可能使项目启动速度加倍。

MLOps 简而言之

MLOps 是机器学习应用程序开发的组合（ Dev）和运营活动（Ops）。它是一组有助于自动化和简化 ML 模型部署的实践。结果，整个 ML 生命周期变得标准化。

MLOps 很复杂。它需要数据管理、模型开发和运营之间的协调。它还可能需要组织内部技术和文化的转变。如果顺利采用，MLOps 可以让专业人员自动执行繁琐的任务，例如数据标记，并使部署过程透明。它有助于确保项目数据安全并符合数据隐私法。

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更加有效并促进创新。

从挑战中编织人工智能项目

MLOps 专业人士将原始业务挑战转化为简化的、可衡量的机器学习目标。他们设计和管理机器学习管道，确保在人工智能项目的整个生命周期中进行彻底的测试和问责。

在称为用例发现的人工智能项目的初始阶段，数据科学家与企业合作来定义问题。他们将其转化为 ML 问题陈述，并设定明确的目标和 KPI。

MLOps 框架

接下来，数据科学家与数据工程师合作。他们从各种来源收集数据，然后清理、处理和验证这些数据。

当数据准备好进行建模时，数据科学家会设计和部署强大的机器学习管道，并与 CI/CD 流程集成。这些管道支持测试和实验，并帮助跟踪所有实验中的数据、模型沿袭和相关 KPI。

在生产部署阶段，机器学习模型部署在所选环境中：云、本地或混合环境。

数据科学家监控模型和基础设施，使用关键指标来发现数据或模型性能的变化。当他们检测到变化时，他们会更新算法、数据和超参数，创建新版本的机器学习管道。它们还管理内存和计算资源，以保持模型可扩展并平稳运行。

MLOps 工具满足 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。该解决方案将根据指定参数提供人工智能生成的设计替代方案，从而加速原型设计阶段。

数据科学家完成各种任务，从设计框架到实时监控人工智能模型。他们需要正确的工具并掌握如何在每一步中使用它们。

更好的 LLM 性能，更智能的 AI 应用

准确且适应性强的 AI 解决方案的核心是矢量数据库和这些提高 LLM 性能的关键工具：

Guardrails 是一个开源 Python 包，可帮助数据科学家向 LLM 输出添加结构、类型和质量检查。如果验证失败，它会自动处理错误并采取措施，例如重新查询 LLM。它还强制执行对输出结构和类型的保证，例如 JSON。
数据科学家需要一种工具来高效索引、搜索和分析大型数据集。这就是 LlamaIndex 发挥作用的地方。该框架提供了强大的功能来管理大量信息存储库并从中提取见解。
DUST 框架允许在不执行代码的情况下创建和部署由 LLM 驱动的应用程序。它有助于自省模型输出，支持迭代设计改进，并跟踪不同的解决方案版本。

跟踪实验和管理模型元数据

数据科学家进行实验，以便随着时间的推移更好地理解和改进 ML 模型。他们需要工具来建立一个系统，根据实际结果提高模型的准确性和效率。

MLflow 是一个开源强大的工具，可用于监督整个 ML 生命周期。它提供实验跟踪、模型版本控制和部署功能等功能。该套件可让数据科学家记录和比较实验、监控指标并保持 ML 模型和工件井井有条。
Comet ML 是一个用于跟踪、比较、解释和优化 ML 模型和工件的平台实验。数据科学家可以将 Comet ML 与 Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow 或 HuggingFace 结合使用，它将提供改进 ML 模型的见解。
Amazon SageMaker 涵盖整个机器学习生命周期。它有助于标记和准备数据，以及构建、训练和部署复杂的机器学习模型。使用此工具，数据科学家可以在各种环境中快速部署和扩展模型。
Microsoft Azure ML 是一个基于云的平台，有助于简化机器学习工作流程。它支持 TensorFlow 和 PyTorch 等框架，还可以与其他 Azure 服务集成。该工具可帮助数据科学家进行实验跟踪、模型管理和部署。
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器学习实验。该工具使数据科学工作流程更加敏捷、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复杂 AI 项目进度的方式。

优化和管理 ML 工作流程

数据科学家需要优化工作流程，以实现人工智能项目更顺畅、更有效的流程。以下工具可以提供帮助：

Prefect 是一种现代开源工具，数据科学家用它来监控和编排工作流程。它轻量且灵活，具有管理 ML 管道（Prefect Orion UI 和 Prefect Cloud）的选项。
Metaflow 是用于管理工作流程的强大工具。它适用于数据科学和机器学习。它可以让您轻松专注于模型开发，而无需担心 MLOps 的复杂性。
Kedro 是一款基于 Python 的工具，可帮助数据科学家保持项目的可重复性、模块化且易于维护。它将关键的软件工程原理应用于机器学习（模块化、关注点分离和版本控制）。这有助于数据科学家构建高效、可扩展的项目。

管理数据和控制管道版本

机器学习工作流程需要精确的数据管理和管道完整性。借助正确的工具，数据科学家可以掌控这些任务，并充满信心地应对最复杂的数据挑战。

Pachyderm 可帮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大的功能。这些功能可以在 Kubernetes 上无缝运行。 Pachyderm 支持与各种数据类型集成：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。它为对象存储添加了类似Git的版本控制，并支持EB级数据版本控制。该工具非常适合处理大量数据湖。数据科学家使用此工具像处理代码一样轻松地管理数据湖。

测试 ML 模型的质量和公平性

数据科学家专注于开发更可靠的模型和公平的机器学习解决方案。他们测试模型以尽量减少偏差。正确的工具可以帮助他们评估关键指标，例如准确性和 AUC，支持错误分析和版本比较、文档流程，并无缝集成到 ML 管道中。

Deepchecks 是一个 Python 软件包，可帮助具有 ML 模型和数据验证。它还可以简化模型性能检查、数据完整性和分布不匹配问题。
Truera 是一个现代模型智能平台，可帮助数据科学家提高 ML 模型的信任和透明度。使用此工具，他们可以了解模型行为、识别问题并减少偏差。 Truera 提供模型调试、可解释性和公平性评估功能。
Kolena 是一个通过严格的测试和调试增强团队一致性和信任的平台。它提供了一个用于记录结果和见解的在线环境。它的重点是大规模的 ML 单元测试和验证，这是在不同场景下保持模型性能一致的关键。

将模型带入生活

数据科学家需要可靠的工具有效部署 ML 模型并可靠地提供预测。以下工具可帮助他们实现平稳且可扩展的机器学习操作：

BentoML 是一个开放平台，可帮助数据科学家在生产中处理机器学习操作。它有助于简化模型打包并优化服务工作负载以提高效率。它还有助于更快地设置、部署和监控预测服务。
Kubeflow 简化了在 Kubernetes 上（本地、本地或云端）部署 ML 模型。有了这个工具，整个过程就变得简单、可移植且可扩展。它支持从数据准备到预测服务的一切。

通过端到端 MLOps 平台简化机器学习生命周期

端到端 MLOps 平台对于优化机器学习生命周期至关重要，提供简化的方法有效开发、部署和管理 ML 模型。以下是该领域的一些领先平台：

Amazon SageMaker 提供了一个全面的界面，可帮助数据科学家处理整个机器学习生命周期。它简化了数据预处理、模型训练和实验，增强了数据科学家之间的协作。凭借内置算法、自动模型调整以及与 AWS 服务紧密集成等功能，SageMaker 是开发和部署可扩展机器学习解决方案的首选。
Microsoft Azure ML Platform 创建支持各种编程语言和框架的协作环境。它允许数据科学家使用预构建的模型、自动执行 ML 任务，并与其他 Azure 服务无缝集成，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 的自动化模型开发和使用流行框架的自定义模型训练提供了无缝环境。集成工具和对 Google Cloud 服务的轻松访问使 Vertex AI 成为简化机器学习流程的理想选择，帮助数据科学团队轻松、大规模地构建和部署模型。