MLOps 成熟度级别

引言

MLOps（机器学习运维）是指从创建到部署和保护人工智能模型的生命周期的自动化和优化过程。它结合了机器学习（ML）、软件开发（DevOps）和数据工程的领域，为可靠且高效的生产级 ML 系统提供支持。

DevOps 允许开发和运维团队在传统软件开发中实现轻松沟通，通过持续集成和持续部署（CI/CD）。MLOps 将这些理念应用于机器学习领域，通过处理机器学习特有的挑战，例如数据变化、模型训练、测试和监控。

MLOps 实现了自动化，以应对 ML 模型因新数据而持续变化的需求。这减少了手动干预的需要，并实现了更快、更可靠的部署。这确保了模型随着时间的推移保持可靠和准确。MLOps 对于正在发展其人工智能能力的组织至关重要，因为它还解决了模型版本控制、一致性、可扩展性和治理等关键问题。

了解 MLOps 成熟度

MLOps 成熟度是指一个组织在人工智能（ML）运维流程中达到的自动化和复杂程度。它反映了一个企业能够以一致且有效的方式大规模创建、部署、监控和维护机器学习模型的能力。采用 MLOps 方法的组织在从完全自动化、可扩展和适应性强的管道转向手动、临时性方法时，会经历不同的成熟度阶段。

MLOps 成熟度的关键理念

• 自动化
  随着成熟度的提高，组织从手动模型创建和部署转向完全自动化的工作流程，这些工作流程在很少的人工干预下即可处理数据、模型训练、版本和部署。
• 可复现性
  更高的成熟度确保了模型及其在多种环境下的结果的可复现性，从而方便将模型输出追溯到特定的数据和代码版本。
• 可扩展性
  成熟的 MLOps 流程可以促进机器学习模型在不同团队、应用程序和地理位置之间的轻松扩展，有效地处理更大的数据集和更复杂的模型。
• 监控和反馈循环
  MLOps 成熟度包括用于根据传入的输入快速重新训练和部署模型的工具，以及对已部署算法的实时监控，以检测性能漂移或数据质量问题。

MLOps 成熟度级别

• 级别 0：手动流程
  在此级别，机器学习（ML）流程完全手动。数据工程师和科学家经常在孤立的环境中工作并使用脚本来训练、测试和部署模型。工作流程是零散的，自动化程度非常低甚至不存在。由于缺乏有效的流程，模型部署缓慢、容易出错且难以复现。因此，将机器学习操作扩展到多个团队或项目变得效率低下。团队之间，包括数据科学家和运维人员，之间的协作很少，导致结果不一致。
• 级别 1：灵活调度
  临时自动化为机器学习流程带来了一定程度的自动化，例如通过脚本自动进行模型测试或训练。然而，其他关键环节，如部署、监控和数据处理，仍然主要手动完成。由于缺乏端到端自动化，瓶颈仍然存在，团队协作可能仍然困难。尽管有使用持续集成/持续开发（CI/CD）策略的初步迹象，但它们往往是不规律的，并且通常不完全集成到机器学习操作中。
• 级别 2：机器学习的 CI/CD
  在这一点上，通过为 ML 模型实施 CI/CD 管道，组织可以实现跨环境的自动化测试、验证和部署。这提高了可靠性，加快了模型部署速度，并促进了更好的团队协作。即使模型部署过程是自动化的，在其他流程环节，例如数据收集和模型再训练，可能仍然需要手动操作。尽管在此阶段效率已显著提高，但完全自动化和可扩展性仍未实现。
• 级别 3：完整管道自动化
  在此级别 3，整个机器学习管道——从数据训练到模型开发、测试和部署——完全自动化。这个过程变得极其高效，只需要很少的人工干预。组织可以通过自动化的数据管道、持续的模型再训练和实时性能监控，快速响应不断变化的数据或性能指标。这种程度的自动化极大地降低了人为错误的风险，同时实现了更快的迭代和更高的可扩展性。由于效率的提高，模型可以更容易地大规模部署。
• 级别 4：可复现和可扩展的管道
  在这一点上，组织已经拥有可复现且完全可扩展的机器学习流程。可以在不同的环境和团队中复制模型创建、测试和部署，而不会牺牲一致性或质量。基础设施和工具支持可扩展性，使团队能够有效地管理多个模型。可复现性确保了模型的一致性，这对于满足法律和监管要求至关重要。当数据、模型和代码都处于集中版本控制下时，协作得到了改善，并且可以根据需要重现和测试模型。
• 级别 5：自适应系统和持续学习
  自适应系统和持续学习是 MLOps 成熟度的最高级别。在这一点上，系统可以在没有人工干预的情况下适应不断变化的环境，并且机器学习模型能够根据新数据自主地重新训练。反馈循环和监控的完全自动化使得实时更新和个性化训练成为可能。通过减少停机时间和保持最佳性能，这个发展阶段使组织能够大规模运行机器学习（ML），不断升级模型并提供持续价值。

评估 MLOps 成熟度的重要指标

• 数据管道自动化
  此指标评估了特征工程、数据转换、清理和摄取的自动化程度。高级 MLOps 系统会自动执行这些流程，以最大程度地减少人工参与，降低错误率，并加速数据管道的流动。数据管道的高度自动化对于构建可扩展且有效的模型至关重要。
• 模型可复现性
  模型可复现性是指组织在不同环境（开发、测试和生产）中可靠地复制机器学习模型及其结果的能力。为了进行调试、审计和合规性检查，模型必须能够使用相同的输入、数据和配置进行重现，而高成熟度级别确保了这一点。
• 部署频率和速度
  部署速度是指组织能够将模型从实验阶段过渡到生产阶段的速度。部署频率衡量模型更新和部署的频率。成熟的 MLOps 流程提供定期自动化的模型部署，停机时间极少，使企业能够快速响应新数据或模型性能的变化。
• 监控和反馈循环
  此指标评估已部署模型的监控情况以及是否存在用于模型更新或再训练的反馈循环。成熟的 MLOps 系统实时监控模型的漂移、性能和准确性，以确保模型随着时间的推移保持准确和相关。通过自动化的反馈循环，可以根据不断变化的数据或性能指标进行快速再训练。
• 模型溯源和版本控制
  模型版本控制是跟踪不同模型迭代的过程，同时确保所有迭代都可追溯和有记录。模型溯源监控模型从数据源到训练阶段再到最终部署的模型，全程生命周期。自动化的版本管理是高 MLOps 成熟度的关键组成部分，可确保模型可以追溯到特定的数据和代码版本，以进行审计和可重复性。
• 再训练时间
  此度量标准评估了组织根据模型漂移或数据变化重新部署和再训练模型的速度。由于再训练通常是自动化的并集成到持续交付管道中，从而减少了对生产系统的干扰，因此更短的再训练间隔表明 MLOps 成熟度更高。
• 管道可扩展性
  可扩展性衡量 ML 管道处理不断增长的数据量、更复杂的模型或日益分布式的模型的能力。由于成熟的 MLOps 解决方案具有良好的可扩展性，因此企业可以处理大量数据集并同时运行多个模型，而不会出现性能问题或运营复杂性增加。
• 协作和集成
  此度量标准监控运维、工程和数据科学团队之间的协作和集成程度。当不同部门的团队能够在单一平台上有效协作并共享代码、数据和模型时，MLOps 成熟度就会提高。提供无缝集成和协作的工具对于推进 MLOps 实践至关重要。
• 错误和停机率
  MLOps 系统的弹性可以通过监控性能问题、管道故障以及模型部署过程中的错误频率来评估。更少的错误和更少的停机时间表明 MLOps 成熟度更高，因为自动化流程降低了人为错误的风险，并确保模型保持在线和运行。
• 成本效益
  成本效益衡量了在创建、部署和维护机器学习模型过程中资源的使用效率。这包括最大化基础设施的使用，减少不必要的再训练周期，以及实施自动化以节省劳动力和时间。有效的资源管理是成熟 MLOps 实践的关键组成部分，可确保在不牺牲模型质量的情况下将运营成本降至最低。

不同 MLOps 成熟度级别的挑战

• 级别 0：手动流程
  此级别的首要障碍是缺乏自动化，因为包括部署、训练模型和数据收集在内的大部分流程都是手动完成的。这导致了效率低下、错误率升高和模型输出不一致。由于目前没有标准化协议或文档，团队通常在可复现性方面遇到困难，这使得模型难以始终如一地重现。此外，所需的手动干预量使得将机器学习（ML）流程扩展到多个项目几乎不可行。最后，由于缺乏协调，数据工程、科学和运维团队之间经常存在沟通瓶颈。
• 级别 1：灵活调度
  尽管临时自动化已经加快了 ML 管道中的一些任务，例如测试和模型训练，但数据预处理、部署和监控等其他任务仍然是手动的。由于这种部分自动化，工作流程变得零散，可能导致延迟和效率低下。模型部署通常是不均匀的，这是由于流程集成不完整，尤其是在从开发过渡到生产时。由于每个团队只能自动化其任务的一部分，因此团队很难协作和简化端到端管道。
• 级别 2：机器学习的 CI/CD
  在这一点上，团队通过为机器学习模型的开发实施持续集成/持续部署（CI/CD）管道，自动化了大部分的测试、验证和部署过程。然而，自动化数据管道——这在准备用于模型的数据方面仍然可能是一个障碍——是最主要的障碍之一。模型可以更频繁地部署，但由于模型漂移检测通常仍然是手动的，因此模型性能下降可能会被更慢地处理。此外，再训练模型通常仍需要手动干预，这降低了 ML 过程的整体敏捷性。
• 级别 3：完整管道自动化
  当整个 ML 过程完全自动化时，组织可以从更高效且手动干预更少的流程中受益，但它们也面临挑战，因为管理必要的基础设施很复杂。使用先进的工具和技术，如云编排或 Kubernetes 至关重要，但维护这些系统可能成本高昂且技术复杂。在这一点上，自动检测和管理模型漂移变得越来越重要，但完全集成此活动仍然是一个挑战。此外，以规模化运作很困难，但实时监控管道的每个方面——从数据到模型性能——至关重要。另一个挑战是缺乏合格的人员来监督这些复杂的系统。
• 级别 4：可复现和可扩展的管道
  在这一点上，组织已经使其 ML 管道在团队和环境中可复现且可扩展。然而，当在不同上下文中使用了更多的模型时，治理和合规性会带来严重问题。确保这些管道可以接受审查并符合监管标准至关重要，尤其是在高度管制的组织中。管理大型、分布式数据库并维护数据治理，包括确保遵守 GDPR 等法规，也变得困难。此外，由于多个团队共享同一基础设施，因此协调和执行团队之间的统一标准以维护可扩展性和可重复性可能会很困难。
• 自适应系统和持续学习
  持续学习系统，其中模型不断根据新数据自我再训练并适应其环境的变化，代表了最高的成熟度。尽管这有很多好处，但它也带来了额外的挑战，例如确保系统可以处理实时更新和维护持续再训练。组织如果维护完全自动化的系统，可能会发现其运营更加复杂，因为它们必须确保自动化随着时间的推移保持有效和高效。在这一点上，偏见和道德问题变得至关重要，因为必须仔细监控那些从新数据持续学习的模型，以避免意外偏见。最后，需要先进的可观察性技术来监控那些在没有直接人工干预的情况下演变的自适应系统，以确保模型保持其预期的性能。

实际案例研究

• Uber：扩展机器学习
  Uber 使用 Michelangelo，一个简化 ML 生命周期的一体化系统，来处理各种用例的数百个模型，包括路线优化和行程定价。Michelangelo 的数据管道、模型部署和监控自动化使团队能够协同工作。结果，Uber 的模型部署时间从几个月缩短到几个小时，大大提高了效率和可扩展性。
• Facebook：使用 FBLearner Flow 自动化模型生命周期
  为了简化 ML 模型生命周期——这对于内容排名和个性化广告等应用至关重要——Facebook 构建了 FBLearner Flow。该平台在自动化模型训练、测试和部署的同时，集成了持续再训练的反馈循环。因此，Facebook 能够处理数百个模型并加快部署速度，从而提高了效率和准确性。
• Airbnb：使用 Bighead 简化模型部署
  Bighead 是 Airbnb 开发的一个机器学习平台，旨在标准化模型开发和部署流程。通过自动化数据处理、模型版本控制和监控操作，它使得团队的模型部署更加高效。Bighead 将研究到生产的时间从数天缩短到数小时，使 Airbnb 能够更频繁地更改其模型并提高性能。