什么是MLOps？

MLOps（机器学习运维）是一门融合了机器学习（ML）、DevOps和数据工程的学科，旨在简化模型的构建、测试、部署和监控流程。它为机器学习创建了一条“装配线”——自动化数据准备、训练、部署和监控——使数据科学家、工程师和IT团队能够顺畅协作，持续改进模型。

MLOps是一套“旨在为构建和运行机器学习模型创建装配线的实践”，确保所有参与者能够快速部署模型并在生产环境中进行调优。

— IBM

MLOps本质上是弥合机器学习开发与运维之间的鸿沟，确保模型稳健、可扩展且符合业务目标。通过将DevOps工作流程引入机器学习，MLOps确保新模型和数据在统一流水线中持续测试、版本管理和发布。

在实际操作中，数据和模型代码会被保存在版本控制系统中（如Git或DVC），以实现完整的审计追踪，数据或代码的变更会触发自动训练和部署步骤。MLOps使得机器学习项目能够像软件开发一样严谨和自动化，推动模型快速从原型走向生产。

MLOps连接机器学习开发与运维部署

关键组成部分与实践

实施MLOps需要明确的机器学习流水线和能够端到端管理代码、数据及模型的工具。团队使用开发环境和编排工具来对所有资产进行版本控制——从数据集到训练脚本——确保实验可复现。他们搭建CI/CD流水线，在每次变更时自动运行训练、测试和部署，并使用基础设施即代码（如Terraform、Kubernetes）确保开发、测试和生产环境的一致性。

MLOps流水线是一个持续反馈循环：数据科学家构建和验证模型，工程师自动化交付，运维团队监控模型并将新数据反馈回系统。

典型的MLOps流水线阶段

在实践中，团队通常使用MLflow或Kubeflow等工具来管理实验跟踪和模型注册，使用容器编排（Docker/Kubernetes）来服务模型。关键是每个步骤都实现自动化和集成：例如，新模型版本会自动通过测试并通过CI/CD流水线部署。

MLOps流水线阶段，从数据准备到监控与再训练

为什么MLOps对企业AI至关重要

在大型组织中，MLOps是将孤立的机器学习项目转变为可扩展AI产品的基础。没有它，机器学习项目常常停滞不前：模型无法可靠部署，团队各自为政，宝贵的数据洞察无法进入生产。相比之下，MLOps为AI带来一致性、可靠性和可扩展性，使团队能够高效、可靠且大规模地创建、部署和管理模型。

MLOps的主要优势

这些优势共同为企业带来强劲的AI投资回报率。通过自动化常规工作、及早发现问题和标准化环境，MLOps让企业能够可靠地扩展AI项目。掌握MLOps的组织能够超越一次性概念验证，构建为客户和利益相关者带来可衡量价值的生产系统。

MLOps为企业AI带来一致性、可扩展性和可衡量的业务价值

高效MLOps的最佳实践

为了获得这些优势，企业在构建MLOps流水线时应遵循若干最佳实践：

实施MLOps最佳实践，实现可靠且可扩展的AI系统

结论

在当今数据驱动的世界，MLOps是实现企业AI实用性和可持续性的关键。它将机器学习从孤立的实验转变为可靠的生产级系统。通过自动化机器学习生命周期、执行最佳实践和促进协作，MLOps帮助组织更快、更大规模且更低风险地部署AI。