MLOps 简介

近年来，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 通过自动化决策技术和从海量数据中挖掘宝贵见解，正在改变各个行业。然而，尽管企业在开发机器学习模型方面已经变得熟练，但在规模化地运行这些模型仍然是一项重大挑战。这正是 MLOps（机器学习运维）发挥作用的地方。

MLOps 是一套实践，它将机器学习、软件工程和运维结合起来，以简化和自动化生产环境中 ML 模型的部署、监控和管理。它类似于传统软件开发中的 DevOps，但专门针对机器学习的独特需求和挑战进行了定制。

什么是 MLOps？

MLOps（机器学习运维的缩写）是一套实践，它将机器学习 (ML) 与 DevOps（开发和运维）理念相结合，以管理机器学习模型在生产环境中的生命周期。其目标是自动化、简化和增强部署、监控和维护 ML 模型的过程。

MLOps 指的是一套自动执行机器学习模型生命周期的实践、流程和技术，从开发到生产。它包含几个阶段，包括：

• 模型开发：数据科学家使用训练数据构建机器学习模型，进行实验，调整超参数，并评估模型性能。
• 模型部署：一旦模型训练完成，就需要将其部署到生产环境中，以便它可以提供实时预测或用于批量处理。
• 模型监控：部署后，监控模型性能、确保随时间推移的准确性并识别数据漂移或模型退化等问题至关重要。
• 模型重新训练和更新：为了保持随时间推移的准确性和相关性，可能需要使用新数据重新训练或更新机器学习模型。

MLOps 的重要性

随着组织努力将机器学习 (ML) 模型投入实际应用并将其集成到真实应用程序中，MLOps 变得越来越重要。采用 MLOps 实践有助于克服将 ML 从开发扩展到生产所带来的许多挑战，确保模型是健壮、可靠且易于维护的。以下是 MLOps 至关重要的几个关键原因：

1. 简化模型部署
   如果没有 MLOps，由于手动流程、孤立的团队和零散的工作流程，部署 ML 模型可能会变得复杂且缓慢。MLOps 自动化和标准化了部署管道，确保从开发到生产环境的过渡更快、更顺畅。这缩短了新模型和更新的上市时间。
2. 加强团队协作
   MLOps 促进数据科学家、机器学习工程师、软件开发人员和 IT 运维之间的协作。它提供了一个结构化的工作流程，弥合了通常独立工作的团队之间的差距，确保模型开发和部署是协调一致且无缝的。
3. 确保可扩展性和可靠性
   随着组织扩展其机器学习工作，管理多个模型、处理大型数据集和确保可靠性的能力变得至关重要。MLOps 提供了跨不同环境（例如，云、本地）扩展模型的架构和工具，同时确保它们始终如一且可靠地运行。
4. 自动化和加速 ML 生命周期
   从数据摄取到模型训练、测试和部署，MLOps 自动化了 ML 生命周期的各个阶段。这种自动化加速了过程，使团队能够更快地迭代、进行更多测试并更频繁地部署模型。它减少了手动干预和人为错误的风险。
5. 改进监控和性能管理
   模型部署后，实时监控其性能至关重要。MLOps 允许实时监控模型，有助于检测数据漂移、模型退化或性能变化等问题。这使得团队能够在性能大幅下降之前采取纠正措施，例如重新训练模型或调整工作流程。
6. 确保可复现性和一致性
   可复现性是机器学习中的一个重大挑战，其中数据或代码的微小变化可能导致不同的结果。MLOps 通过监控模型版本、代码更改、数据管道和配置，确保模型可以被持续地复现。这使得团队能够建立对模型的信任，并确保随时间的推移保持一致的性能。
7. 减少技术债务
   当 ML 模型被快速部署而没有适当的基础设施时，技术债务会累积，导致以后难以维护、更新或扩展它们。MLOps 通过标准化流程，确保从一开始就遵循模型开发、部署和维护的最佳实践，从而减少技术债务。

MLOps 的关键组成部分

MLOps（机器学习运维）包含几个关键组件，它们共同作用以简化在生产环境中开发、部署和管理机器学习模型的流程。这些组件确保模型在其生命周期内是可靠、可扩展且易于维护的。让我们探讨 MLOps 的主要组成部分：

1. 版本控制（代码和模型）
   MLOps 使用版本控制来跟踪代码和模型中的更改，确保团队可以复现实验并追踪模型的血缘关系。这对于随着时间的推移管理模型的不同版本至关重要，尤其是在需要更新或回滚时。
   
   • Git 通常用于代码版本控制。
   • 模型版本控制工具，如 MLflow 或 DVC（数据版本控制），用于跟踪机器学习模型和数据集的不同版本。
2. 自动化 ML 管道
   自动化管道是 MLOps 的核心组成部分，支持机器学习模型的持续集成和持续部署 (CI/CD)。这些管道自动化了从数据摄取、预处理、模型训练到部署的工作流程，最大限度地减少了手动工作和错误。
   Kubeflow、Airflow 或 Apache Beam 等工具用于创建和管理这些自动化管道。
3. 数据管理
   管理数据生命周期对于 ML 模型性能至关重要。这包括数据收集、清洗、标记、转换和验证。正确的数据管理确保用于训练和测试模型的数据是准确、一致且随时间推移相关的。
   
   • 数据版本控制可确保跟踪数据更改，从而更轻松地为将来的模型重新训练保持数据一致性。
   • 特征商店（例如 Tecton、Feast）集中管理模型可重用的特征，确保训练和提供数据之间的一致性。
4. 模型部署
   模型部署是指将机器学习模型从开发环境转移到生产环境的过程，在那里它们可以进行实时预测或用于批量处理。它涉及设置大规模提供模型的架构，同时确保低延迟和高可用性。
   
   • 容器（例如 Docker）和 Kubernetes 常用于在可扩展的环境中打包和部署模型。
   • TensorFlow Serving、Seldon 或 TorchServe 等推理框架通常用于在生产环境中提供模型。
5. 模型监控和日志记录
   模型部署后，实时监控其性能至关重要。这包括跟踪模型指标，例如准确性、延迟、吞吐量和资源利用率，以确保模型在生产环境中按预期运行。
   
   • Prometheus、Grafana 和 Seldon Core 等监控工具帮助跟踪这些指标。
   • 日志记录框架会捕获详细的日志用于调试和审计，有助于诊断模型行为异常时的问题。
6. 模型重新训练和持续学习
   模型需要定期重新训练以适应新数据、趋势或环境变化（例如，数据漂移）。MLOps 通过持续学习管道在性能下降或出现大量新数据可用时自动执行此过程。
   
   • 可以通过性能阈值触发自动化重新训练工作流程，或定期安排。
   • 主动学习策略通过选择最有价值的数据进行重新训练来帮助模型适应。
7. 机器学习的 CI/CD
   持续集成 (CI) 和持续部署 (CD) 管道确保新模型或更新能够得到无缝测试、验证和部署。在 MLOps 中，CI/CD 自动化了新代码、模型重新训练、测试和在生产环境中部署的集成。
   
   • GitLab、Jenkins 和 CircleCI 是常用于机器学习工作流程的 CI/CD 工具。
   • 测试包括传统的软件测试（单元测试、集成测试）和特定的 ML 模型验证，包括准确性测试或 A/B 测试。
8. 模型治理和合规性
   模型治理是指确保模型根据组织策略、道德标准和监管要求进行构建、部署和维护的实践。这包括监控和记录模型版本、数据集和决策逻辑，以供审计。
   
   • 审计追踪提供了关于模型如何训练、测试和部署的透明度。
   • 公平性和偏见监控工具有助于确保模型符合道德标准并避免在决策中引入偏见。
9. 安全和访问控制
   MLOps 集成了安全最佳实践，以保护敏感数据、模型和基础设施。这包括确保对数据和模型的安全访问、加密以及遵守隐私策略。
   
   • 身份和访问管理 (IAM) 工具控制谁可以访问 ML 工作流的特定部分。
   • 加密确保用于模型训练和推理的敏感数据得到保护。
10. 协作工具
    MLOps 鼓励数据科学家、开发人员和运维团队之间的协作。用于实验跟踪、文档和沟通的共享工具确保团队同步工作，并且开发与生产之间的交接是顺畅的。
    
    • Weights & Biases、MLflow 或 Neptune 等实验跟踪平台允许团队记录和共享实验结果和见解。
    • 项目管理和文档工具（例如 Jira、Confluence）有助于在团队之间进行顺畅的协调。

MLOps 工具和框架

MLOps 工具和框架旨在自动化、简化和管理机器学习模型从开发到生产的生命周期。它们使数据科学家、机器学习工程师和运维团队能够更有效地协作，并在规模化环境中有效地管理模型。以下是一些在 MLOps 中常用的工具和框架：

1. Kubeflow
   Kubeflow 是一个开源 MLOps 平台，可简化在 Kubernetes 上部署、扩展和管理机器学习模型的任务。
   主要特点
   
   • 支持端到端的 ML 工作流程：从数据预处理到模型训练和部署。
   • 可在云环境和本地基础设施中进行扩展。
   • 提供 Pipelines、Katib（用于超参数调优）和 KFServing（用于模型服务）等组件。
   • 用例：非常适合已经使用 Kubernetes 作为其基础设施并希望管理复杂 ML 管道的组织。
2. MLflow
   MLflow 是一个开源平台，用于管理 ML 生命周期，包括实验跟踪、模型版本控制、部署和可复现性。
   主要特点
   
   • 实验跟踪：记录和跟踪实验、超参数和指标。
   • 模型注册表：用于管理和版本化模型的集中存储库。
   • 部署：支持模型部署到各种环境（本地、云或容器化）。
   • 用例：适合需要灵活、模块化工具来端到端管理机器学习项目的团队。
3. TensorFlow 扩展 (TFX)
   TensorFlow 扩展 (TFX) 是一个使用 TensorFlow 部署生产 ML 管道的端到端平台。
   主要特点
   
   • 专为生产规模工作流程而设计。
   • 组件：数据摄取 (TFX Data Validation)、模型训练 (TFX Trainer)、模型验证 (TFX Evaluator) 和模型服务 (TF Serving)。
   • 与 TensorFlow 模型和 TensorFlow 环境紧密集成。
   • 用例：最适合那些在其模型开发中大量使用 TensorFlow 并需要生产级管道管理的企业。
4. Seldon
   Seldon 是一个开源平台，专注于在生产环境中部署、扩展和监控机器学习模型。
   主要特点
   
   • 支持各种模型类型和框架（例如，TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn）。
   • 提供基于 Kubernetes 的部署的 Seldon Core 和用于模型解释和监控的 Alibi。
   • 可用于高级模型服务场景，例如 A/B 测试和金丝雀部署。
   • 用例：非常适合希望使用 Kubernetes 规模化部署模型，同时整合监控和可解释性的公司。
5. Airflow
   Apache Airflow 是一个用于以编程方式创建、调度和监控工作流的平台，通常用于构建 ML 管道。
   主要特点
   
   • 使用有向无环图 (DAG) 来定义复杂的工作流。
   • 灵活且可扩展，具有用于 ML 任务（例如，数据提取、模型训练）的插件和集成。
   • 适用于调度和自动化批处理 ML 管道。
   • 用例：最适合需要灵活、计划好的批处理用于数据管道和 ML 工作流的团队。
6. 数据版本控制 (DVC)
   DVC 是一个用于机器学习项目的开源版本控制系统，可用于跟踪数据集、模型和实验。
   主要特点
   
   • 数据版本控制：跟踪数据集、模型和实验的版本，就像 Git 用于代码一样。
   • 管道管理：通过以可复现的方式连接数据、代码和模型来自动化 ML 工作流程。
   • 与 Git 无缝集成，使管理大型数据集与源代码更加容易。
   • 用例：非常适合需要在大型数据集和模型上实现可复现性和模型控制的团队，尤其是在协作环境中工作时。
7. Tecton
   Tecton 是一个用于管理和提供生产机器学习特征的特征商店平台。
   主要特点
   
   • 用于可在不同 ML 模型中重用的特征的集中存储。
   • 确保在模型训练期间使用的特征在生产提供期间可用。
   • 支持实时和批量特征工程。
   • 用例：非常适合致力于通过集中特征管理来提高多个模型之间数据一致性、可扩展性和可重用性的团队。
8. Metaflow
   Metaflow 是一个以人为本的框架，使数据科学家和 ML 工程师能够轻松构建和管理真实世界的 ML 应用程序。
   主要特点
   
   • 旨在使数据科学家更容易编写、执行和管理大规模 ML 任务。
   • 与云服务集成以扩展基础设施（例如，AWS）。
   • 提供无缝的模型版本控制、调度和管道编排。
   • 用例：适合需要简单、可扩展的工具来管理复杂 ML 工作流且 DevOps 开销最小的团队。

MLOps 的优势

• 改进的协作：通过促进数据科学家、工程师和运维团队之间更好的沟通，MLOps 减少了摩擦，并确保了开发和生产阶段之间的顺畅交接。
• 更快的上市时间：通过自动化管道和持续集成，组织可以更快地部署模型，快速迭代，并在竞争中保持领先地位。
• 可扩展性：MLOps 框架旨在扩展 ML 模型以处理大量数据和复杂的部署，从而更容易地跨多个环境管理模型。
• 一致性和可复现性：MLOps 确保模型结果在开发和生产环境中保持一致，从而更容易复现实验并保持随时间的准确性。
• 监控和问责制：持续监控使组织能够及早发现性能下降并进行调整，而审计追踪则提供了对模型和数据更改的问责。

实施 MLOps 的挑战

尽管 MLOps 有许多优点，但实施 MLOps 可能很困难，尤其是对于刚开始机器学习之旅的组织。

• 基础设施复杂性：为 MLOps 设置所需的基础设施——尤其是在云或混合环境中——可能既复杂又昂贵。
• 文化转变：实施 MLOps 通常需要在组织内部进行文化转变，鼓励可能不熟悉合作的部门之间的协作。
• 技能差距：MLOps 需要机器学习和 DevOps 方面的专业知识，因此组建拥有多元化技能组合的团队至关重要。

结论

MLOps 正在重塑组织使用机器学习模型的方式。IT、软件工程和运维团队可以计划、跟踪、监控和安排自动化系统，从而更快、更可靠地交付。采用 MLOPS 实践以获得成果至关重要。