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作为计算机科学领域的一个关键分支#xff0c;机器学习在当今人工智能领域中占据着至关重要的地位#xff0c;广受瞩目。机器学习通过深入分析大规模数据并总结其中的规律#xff0c;为我们提供了解决许多… 文章目录 写在前面面临的挑战MlOps简介好书推荐 写作末尾 写在前面
作为计算机科学领域的一个关键分支机器学习在当今人工智能领域中占据着至关重要的地位广受瞩目。机器学习通过深入分析大规模数据并总结其中的规律为我们提供了解决许多实际问题的强大工具。这一领域的发展已经在各行各业带来了深刻的变革和创新。
机器学习的应用范围广泛涵盖了自然语言处理、计算机视觉、数据分析、预测建模等众多领域。它已经在医疗保健、金融、制造业、零售等行业中催生了创新帮助企业更好地理解其数据、提高效率、优化决策并提供个性化的产品和服务。
随着机器学习技术的不断演进越来越多的企业已经认识到其价值并将其纳入到战略规划中将其视为核心竞争力的一部分。这些企业已经成功地将机器学习技术应用于各种实际业务场景中从而取得了巨大的竞争优势。 面临的挑战
但是机器学习应用落地并非一件轻松的事情AI开发者往往需要面对各个环节的挑战。这些环节包括目标定义、数据收集、数据清洗、特征提取、模型选择、模型训练、模型部署和模型监控等其中任何一个环节出现失误都可能影响算法和策略在最终业务中落地的效果造成成倍的损失。反过来看利用工程化技术去优化模型的自学习能力能让模型保持持续更新、迭代和演进随着数据和业务的变化不断进行自适应避免衰退始终保持在最佳状态为业务场景带来更好的效果、更多的价值。
除了效果之外机器学习应用的开发效率也是阻碍落地的关键因素。像Google这样的互联网领头羊企业其AI科学家与AI工程师也常常会遇到“开发一周上线三月”的情况。因此需要针对每个模型花费数月时间进行正确性排查覆盖模型鲁棒性、数据时序穿越、线上线下一致性、数据完整性等各个维度。
从团队协作角度来看数据、模型、算法的开发和部署需要不同的技能和知识需要团队敏捷地进行沟通和协作。因此建设一种可以在任何时间、任何环境被信任的团队合作模式、沟通渠道以及反馈机制形成一个如敏捷迭代、Kubernetes一样的事实标准可方便AI工程师敏捷、快速地上线AI应用。
除了效果和效率两个AI开发者所关注的维度外成本、人才、安全也是机器学习应用开发落地时需要权衡的。 成本无论软件、硬件成本还是人力成本企业需要在落地AI应用的效益和成本之间进行权衡确保投入产出比是可行的而这要求开发者对成本和产出有更加精准的预测和判断。 人才人才短缺是一个普遍问题哪怕是在硅谷、中关村等科技人才聚集地具备机器学习和软件开发能力的人也是供不应求的。开发者需要更好地精进技能规划好AI工程化的技能树和学习路径把自己变成有竞争力的人才。 安全几乎所有的企业都会要求AI应用背后的数据、算法和模型符合法规和标准。开发者需要确保AI应用和系统不会向企业外部泄露数据不让非法的攻击侵入并影响业务系统。
MlOps简介
MLOps是一种结合机器学习ML和运维Ops的方法旨在将机器学习模型成功部署到生产环境中并持续监控、维护和优化这些模型。在MLOps工程实践中使用各种工具和技术来实现这一目标并确保机器学习应用在企业级环境中运行良好。以下是一些与MLOps相关的工具、技术和企业级应用
1. 版本控制工具
Git用于跟踪和管理机器学习项目的代码版本。GitHub、GitLab、Bitbucket这些平台提供了托管代码、协作开发和持续集成/持续交付CI/CD的功能有助于团队合作。
2. 自动化构建和部署
Docker用于容器化机器学习应用确保在不同环境中一致运行。Kubernetes用于自动化部署、扩展和管理容器化应用包括机器学习模型。Jenkins、Travis CI、CircleCI用于自动化构建、测试和部署机器学习模型。
3. 模型管理
MLflow用于跟踪、管理和部署机器学习模型的开源平台。Kubeflow用于在Kubernetes上管理端到端的机器学习工作流程和模型部署。
4. 持续监控和日志记录
Prometheus、Grafana用于监控机器学习应用的性能和健康状况。ELK StackElasticsearch、Logstash、Kibana用于日志记录、分析和可视化。
5. 自动化测试和验证
Unit测试和集成测试确保机器学习代码的准确性和稳定性。模型验证和验证验证模型的性能、准确性和鲁棒性。
6. 持续集成/持续交付CI/CD
CI/CD管道将机器学习模型从训练到部署的自动化流程。Argo用于定义、运行和维护复杂的机器学习工作流程。
7. 安全性和合规性
模型安全性确保模型不受恶意攻击。合规性确保机器学习应用符合法规和隐私政策。
8. 模型解释和可解释性
SHAPSHapley Additive exPlanations用于解释模型预测的开源库。LIMELocal Interpretable Model-agnostic Explanations提供对模型预测的局部解释。
9. 管理和协作工具
项目管理工具如JIRA、Trello用于跟踪任务和进度。协作平台如Slack、Microsoft Teams用于团队沟通和协作。
10. 云服务提供商
.AWS、Azure、Google Cloud提供了丰富的云基础设施和机器学习服务用于托管和部署机器学习模型。
在企业级应用中MLOps实践需要综合运用这些工具和技术以确保机器学习项目能够顺利地从开发到部署并保持高可用性和性能。这需要一个跨职能的团队包括数据科学家、工程师、运维人员和安全专家共同协作以实现成功的MLOps实践。
好书推荐
正是在这样的背景下MLOps快速成为机器学习生产落地中不可或缺的关键能力。构建一个靠谱、永远可以信任、从容应对新技术演进的机器学习系统匹配让AI开发者高效且省心省力的机器学习应用开发流程成为当前机器学习领域面临的极为关键的问题之一。 1. 目标
作为当今企业和研究人员关注的热点领域MLOps相关的知识和实践仍然相对分散因此迫切需要一本系统化介绍MLOps实践方法的书籍。希望本书能够 梳理MLOps的核心概念和方法帮助读者全面了解MLOps的基本原理 提供实用的案例分析和操作指南使读者能够在实际项目中应用MLOps提高工作效率 针对不同规模的企业和团队给出相应的MLOps最佳实践帮助它们量身定制MLOps策略 探讨MLOps的未来发展趋势以及如何将新技术方向如人工智能伦理、可解释性等融入MLOps实践。
MLOps实践的推广和普及需要时间和努力希望本书可以为研究人员提供全面、系统和实用的指南以便他们在实际应用中构建可靠、高效和稳健的机器学习模型实现业务价值最大化。
2. 内容简介
这是一本能指导企业利用MLOps技术构建可靠、高效、可复用、可扩展的机器学习模型从而实现AI工程化落地的著作。本书由国内AI领域的独角兽企业第四范式的联合创始人领衔撰写从工具、技术、企业级应用、成熟度评估4个维度对MLOps进行了全面的讲解。
本书的主要内容包括如下9个方面
MLOps的核心概念和方法可以帮助读者全面了解MLOps的基本原理MLOps涉及的几种角色以及这些角色之间如何协作机器学习项目的基础知识和全流程是学习和应用MLOps的基础MLOps中的数据处理、主要流水线工具Airflow和MLflow、特征平台和实时特征平台OpenMLDB、推理工具链Adlik为读者系统讲解MLOps的技术和工具云服务供应商的端到端MLOps解决方案第四范式、网易、小米、腾讯、众安金融等企业的MLOps工程实践案例和经验MLOps的成熟度模型以及微软、谷歌和信通院对MLOps成熟度模型的划分针对不同规模的企业和团队的MLOps最佳实践帮助他们量身定做MLOps策略MLOps的未来发展趋势以及如何将新技术融入MLOps实践。
本书深入浅出、循序渐进地讲解了如何在实际项目中利用MLOps进行机器学习模型的部署、监控与优化以及如何利用MLOps实现持续集成与持续交付等高效的工作流程。同时本书通过企业级的MLOps案例和解决方案帮助读者轻松掌握MLOps的设计思路以及学会应用MLOps解决实际问题。
3. 读者对象
本书旨在帮助读者掌握MLOps技术从而构建可靠、可重复使用和可扩展的机器学习工作流程。我们更加强调实践和操作通过示例来帮助读者更好地理解并应用这些技术和工具。
本书适用的读者对象如下。 数据科学家和AI研究人员希望了解如何将自己的模型和算法更有效地部署到实际生产环境提高工作效率和质量。 机器学习工程师和DevOps工程师想要掌握MLOps的最佳实践以便在组织内更好地支持AI和ML项目的开发、部署与维护。 产品经理和业务负责人希望了解MLOps的概念和实践以便更好地推动组织内AI和ML项目的落地提高项目成功率和产出价值。 教育者和学者在教学和研究过程中需要掌握MLOps的理论和实践知识以便为学生和咨询者提供指导。
专家推荐 本书作者根据自己多年在软件研发、运维、DevOps和机器学习等领域的从业经验对MLOps这一新生事物的原理和工具进行了全面系统的介绍并结合多家企业的实践案例总结整理出一系列MLOps最佳实践覆盖端到端机器学习全生命周期涉及AI科学家和AI工程师在内的多个角色知识新颖内容丰富极具参考价值。相信大部分AI从业人员会从中受益强烈推荐 —— 崔宝秋 小米集团前副总裁 这是一本业界真正需要的书。它全面介绍了AI工程化落地的全过程包括面对的挑战、要解决的问题、常用工具和平台以及企业的实践案例。这样一本内容全面、翔实的工具书能让读者对AI技术在企业落地方面有比较深的认识。希望它能帮助更多企业AI的应用者、工程师跨越AI工程化的鸿沟。 —— 堵俊平 LFAI DATA基金会前董事主席 本书介绍了MLOps的完整流程、方法论、开源工具并包含了网易云音乐、众安保险、小米商城、腾讯金融等的一手实践案例对行业内外的工程师都有很高的学习和参考价值。 —— 戈君 字节跳动架构师 bRPC项目创始人/Apache VP MLOps可以使得人工智能应用从低效能的手工制作模式逐渐演变成自动化的、高效的流水线生产模式将有力地促进人工智能规模化应用。盼此关于MLOps的书也能为大家学习人工智能指明方向。 —— 孟伟 中兴通讯开源战略总监 本书不仅从原理上阐述了MLOps的基本概念、方法、核心技术更从实践角度给出了MLOps全流程搭建工具并提供了丰富的互联网大厂典型MLOps平台搭建案例以飨读者。内容专业翔实极具可操作性。强烈推荐给AI算法和平台工程师常读常新大有裨益。 —— 陶阳宇 腾讯机器学习平台部总监 MLOps是现代软件工程理念下的机器学习系统构建方法论指导企业在智能化升级中构建AI中台。本书全面介绍了MLOps的核心技术结合丰富的业界实践向读者展示了AI原生时代下的AI中台技术全貌 —— 王耀 百度智能云技术委员会主席 MLOps可以降低人工智能应用开发和维护的技术门槛和成本是人工智能走进各行各业的关键技术。本书介绍了业界多家领先企业在MLOps方面的实践经验具有非常高的参考价值。 —— 汪源 网易副总裁 本书作者长期工作在业务或咨询第一线从工程师视角介绍机器学习在企业实践中的落地系统阐述机器学习在实际工作中的困难和解决方案是一本很好的实践指南。 —— 于洋 众安保险首席风险官 MLOps最重要的任务是保证机器学习应用生命周期中各个环节紧密协作让应用的智能程度不断提高真正解决用户在现实世界中的问题。感谢谭中意等专家的长期努力让我们在CSDN中文社区中能看到高质量的经验和智慧结晶。期待这本书能帮助我们的研究员和工程师跨越各式各样的AI应用大峡谷。 —— 邹欣 CSDN副总裁 购买链接: https://item.m.jd.com/product/14141114.html 写作末尾
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