MLOps 之于机器学习就像 DevOps 之于软件工程：使部署可靠、可重复和可扩展的一组实践。不同之处在于，机器学习模型会随着时间的推移而退化，而软件则不会，这使得监控和再训练变得必不可少，而不是可选的。
MLOps 管道
生产 MLOps 管道： (1) 数据验证 — 检查输入数据的模式更改和质量。 (2) 训练——表现下降时自动再训练。 (3) 评估——自动质量、偏差和延迟检查。 (4) 注册表——使用元数据对每个模型进行版本控制。 (5) 部署——金丝雀或蓝绿部署。 (6) 监控——跟踪生产中的预测质量、偏差和延迟。
模型注册表：真理之源
生产中的每个模型都应注册：版本号、训练数据哈希、评估指标、所有者和部署状态。当出现问题时，注册表会准确地告诉您正在运行的模型版本、它所训练的数据以及与谁联系。
监控：超越正常运行时间
软件监控检查系统是否正常运行。机器学习监控还必须检查：模型仍然准确吗？输入数据分布是否发生变化？预测有偏差吗？延迟是否增加？这些特定于机器学习的指标需要专用的仪表板和警报——而不仅仅是基础设施监控。
自动再培训
模型退化。问题是何时重新训练：按计划（每周/每月）、当准确性低于阈值时或当检测到数据漂移时。带有评估门的自动再训练——仅在新模型优于当前模型时才部署新模型——是黄金标准。
要点
- MLOps 管道
- 模型注册表：真理之源
- 监控：超越正常运行时间
- 自动再培训
结论
模型退化。问题是何时重新训练：按计划（每周/每月）、当准确性低于阈值时或当检测到数据漂移时。带有评估门的自动再训练——仅...
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