MLOps：如何構建工具包來提高 AI 項目性能

Jessica 更新時間 2025年1月14日

快连VPN:速度和安全性最佳的VPN服务

免费试用了解更多

衆多充滿希望的人工智能項目未能起航。這通常不是因爲機器學習 (ml) 模型的質量。糟糕的實施和系統集成導致 90% 的項目失敗。組織可以挽救他們的人工智能努力。他們應該採用適當的 mlops 實踐並選擇正確的工具集。本文討論了 mlops 實踐和工具，它們可以挽救正在下沉的 ai 項目並促進穩健的項目，從而有可能使項目啓動速度加倍。

許多承諾啓動的 AI 項目未能實現啓航。這通常不是因爲機器學習 (ML) 模型的質量。糟糕的實施和系統集成會導致 90% 的項目失敗。組織可以挽救他們的人工智能努力。他們應該採用適當的 MLOps 實踐並選擇正確的工具集。本文討論了 MLOps 實踐和工具，這些實踐和工具可以挽救沉沒的 AI 項目並提高穩健的項目，從而可能使項目啓動速度加倍。

MLOps 簡而言之

MLOps 是機器學習應用程序開發的組合（ Dev）和運營活動（Ops）。它是一組有助於自動化和簡化 ML 模型部署的實踐。結果，整個 ML 生命週期變得標準化。

MLOps 很複雜。它需要數據管理、模型開發和運營之間的協調。它還可能需要組織內部技術和文化的轉變。如果順利採用，MLOps 可以讓專業人員自動執行繁瑣的任務，例如數據標記，並使部署過程透明。它有助於確保項目數據安全並符合數據隱私法。

組織通過 MLOps 實踐增強和擴展其 ML 系統。這使得數據科學家和工程師之間的協作更加有效並促進創新。

從挑戰中編織人工智能項目

MLOps 專業人士將原始業務挑戰轉化爲簡化的、可衡量的機器學習目標。他們設計和管理機器學習管道，確保在人工智能項目的整個生命週期中進行徹底的測試和問責。

在稱爲用例發現的人工智能項目的初始階段，數據科學家與企業合作來定義問題。他們將其轉化爲 ML 問題陳述，並設定明確的目標和 KPI。

MLOps 框架

接下來，數據科學家與數據工程師合作。他們從各種來源收集數據，然後清理、處理和驗證這些數據。

當數據準備好進行建模時，數據科學家會設計和部署強大的機器學習管道，並與 CI/CD 流程集成。這些管道支持測試和實驗，並幫助跟蹤所有實驗中的數據、模型沿襲和相關 KPI。

在生產部署階段，機器學習模型部署在所選環境中：雲、本地或混合環境。

數據科學家監控模型和基礎設施，使用關鍵指標來發現數據或模型性能的變化。當他們檢測到變化時，他們會更新算法、數據和超參數，創建新版本的機器學習管道。它們還管理內存和計算資源，以保持模型可擴展並平穩運行。

MLOps 工具滿足 AI 項目

想象一下數據科學家開發 AI 應用程序以增強客戶的產品設計流程。該解決方案將根據指定參數提供人工智能生成的設計替代方案，從而加速原型設計階段。

數據科學家完成各種任務，從設計框架到實時監控人工智能模型。他們需要正確的工具並掌握如何在每一步中使用它們。

更好的 LLM 性能，更智能的 AI 應用

準確且適應性強的 AI 解決方案的核心是矢量數據庫和這些提高 LLM 性能的關鍵工具：

Guardrails 是一個開源 Python 包，可幫助數據科學家向 LLM 輸出添加結構、類型和質量檢查。如果驗證失敗，它會自動處理錯誤並採取措施，例如重新查詢 LLM。它還強制執行對輸出結構和類型的保證，例如 JSON。
數據科學家需要一種工具來高效索引、搜索和分析大型數據集。這就是 LlamaIndex 發揮作用的地方。該框架提供了強大的功能來管理大量信息存儲庫並從中提取見解。
DUST 框架允許在不執行代碼的情況下創建和部署由 LLM 驅動的應用程序。它有助於自省模型輸出，支持迭代設計改進，並跟蹤不同的解決方案版本。

跟蹤實驗和管理模型元數據

數據科學家進行實驗，以便隨着時間的推移更好地理解和改進 ML 模型。他們需要工具來建立一個系統，根據實際結果提高模型的準確性和效率。

MLflow 是一個開源強大的工具，可用於監督整個 ML 生命週期。它提供實驗跟蹤、模型版本控制和部署功能等功能。該套件可讓數據科學家記錄和比較實驗、監控指標並保持 ML 模型和工件井井有條。
Comet ML 是一個用於跟蹤、比較、解釋和優化 ML 模型和工件的平臺實驗。數據科學家可以將 Comet ML 與 Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow 或 HuggingFace 結合使用，它將提供改進 ML 模型的見解。
Amazon SageMaker 涵蓋整個機器學習生命週期。它有助於標記和準備數據，以及構建、訓練和部署複雜的機器學習模型。使用此工具，數據科學家可以在各種環境中快速部署和擴展模型。
Microsoft Azure ML 是一個基於雲的平臺，有助於簡化機器學習工作流程。它支持 TensorFlow 和 PyTorch 等框架，還可以與其他 Azure 服務集成。該工具可幫助數據科學家進行實驗跟蹤、模型管理和部署。
DVC（數據版本控制）是一種開源工具，旨在處理大型數據集和機器學習實驗。該工具使數據科學工作流程更加敏捷、可重複和協作。 DVC 與 Git 等現有版本控制系統配合使用，簡化了數據科學家跟蹤更改和共享複雜 AI 項目進度的方式。

優化和管理 ML 工作流程

數據科學家需要優化工作流程，以實現人工智能項目更順暢、更有效的流程。以下工具可以提供幫助：

Prefect 是一種現代開源工具，數據科學家用它來監控和編排工作流程。它輕量且靈活，具有管理 ML 管道（Prefect Orion UI 和 Prefect Cloud）的選項。
Metaflow 是用於管理工作流程的強大工具。它適用於數據科學和機器學習。它可以讓您輕鬆專注於模型開發，而無需擔心 MLOps 的複雜性。
Kedro 是一款基於 Python 的工具，可幫助數據科學家保持項目的可重複性、模塊化且易於維護。它將關鍵的軟件工程原理應用於機器學習（模塊化、關注點分離和版本控制）。這有助於數據科學家構建高效、可擴展的項目。

管理數據和控制管道版本

機器學習工作流程需要精確的數據管理和管道完整性。藉助正確的工具，數據科學家可以掌控這些任務，並充滿信心地應對最複雜的數據挑戰。

Pachyderm 可幫助數據科學家實現數據轉換自動化，併爲數據版本控制、沿襲和端到端管道提供強大的功能。這些功能可以在 Kubernetes 上無縫運行。 Pachyderm 支持與各種數據類型集成：圖像、日誌、視頻、CSV 和多種語言（Python、R、SQL 和 C/C）。它可擴展以處理 PB 級數據和數千個作業。
LakeFS 是一款專爲可擴展性而設計的開源工具。它爲對象存儲添加了類似Git的版本控制，並支持EB級數據版本控制。該工具非常適合處理大量數據湖。數據科學家使用此工具像處理代碼一樣輕鬆地管理數據湖。

測試 ML 模型的質量和公平性

數據科學家專注於開發更可靠的模型和公平的機器學習解決方案。他們測試模型以儘量減少偏差。正確的工具可以幫助他們評估關鍵指標，例如準確性和 AUC，支持錯誤分析和版本比較、文檔流程，並無縫集成到 ML 管道中。

Deepchecks 是一個 Python 軟件包，可幫助具有 ML 模型和數據驗證。它還可以簡化模型性能檢查、數據完整性和分佈不匹配問題。
Truera 是一個現代模型智能平臺，可幫助數據科學家提高 ML 模型的信任和透明度。使用此工具，他們可以瞭解模型行爲、識別問題並減少偏差。 Truera 提供模型調試、可解釋性和公平性評估功能。
Kolena 是一個通過嚴格的測試和調試增強團隊一致性和信任的平臺。它提供了一個用於記錄結果和見解的在線環境。它的重點是大規模的 ML 單元測試和驗證，這是在不同場景下保持模型性能一致的關鍵。

將模型帶入生活

數據科學家需要可靠的工具有效部署 ML 模型並可靠地提供預測。以下工具可幫助他們實現平穩且可擴展的機器學習操作：

BentoML 是一個開放平臺，可幫助數據科學家在生產中處理機器學習操作。它有助於簡化模型打包並優化服務工作負載以提高效率。它還有助於更快地設置、部署和監控預測服務。
Kubeflow 簡化了在 Kubernetes 上（本地、本地或雲端）部署 ML 模型。有了這個工具，整個過程就變得簡單、可移植且可擴展。它支持從數據準備到預測服務的一切。

通過端到端 MLOps 平臺簡化機器學習生命週期

端到端 MLOps 平臺對於優化機器學習生命週期至關重要，提供簡化的方法有效開發、部署和管理 ML 模型。以下是該領域的一些領先平臺：

Amazon SageMaker 提供了一個全面的界面，可幫助數據科學家處理整個機器學習生命週期。它簡化了數據預處理、模型訓練和實驗，增強了數據科學家之間的協作。憑藉內置算法、自動模型調整以及與 AWS 服務緊密集成等功能，SageMaker 是開發和部署可擴展機器學習解決方案的首選。
Microsoft Azure ML Platform 創建支持各種編程語言和框架的協作環境。它允許數據科學家使用預構建的模型、自動執行 ML 任務，並與其他 Azure 服務無縫集成，使其成爲基於雲的 ML 項目的高效且可擴展的選擇。
Google Cloud Vertex AI 爲使用 AutoML 的自動化模型開發和使用流行框架的自定義模型訓練提供了無縫環境。集成工具和對 Google Cloud 服務的輕鬆訪問使 Vertex AI 成爲簡化機器學習流程的理想選擇，幫助數據科學團隊輕鬆、大規模地構建和部署模型。