以下是MLOps的一些核心概念:
机器学习生命周期管理
- 涵盖阶段:包括从最初的数据收集、整理,到模型的开发、训练、评估,再到模型部署、监控以及后续的持续优化等完整的流程阶段管理。例如在一个电商推荐系统的开发中,要先收集用户浏览、购买等行为数据,接着开发并训练推荐模型,将其部署到线上后,持续关注其表现并不断优化,这整个过程都在机器学习生命周期管理范畴内。
- 目的:确保机器学习项目各个环节衔接紧密、有序推进,保障模型能从开发环境顺利过渡到生产环境,并在实际业务中持续发挥作用。
自动化
- 持续集成(CI):
- 含义:类似于传统软件开发中的CI,在MLOps里是指将数据科学家、算法工程师等开发的...