2025年十大必知的MLOps Python库

2025年十大必知的MLOps Python库
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MLOps，即机器学习运维，是指构建、训练、部署和维护机器学习模型的端到端过程。随着机器学习在实际应用中越来越重要，拥有合适的工具也变得前所未有的重要。2025 年已经过半，Python 仍然是机器学习和 MLOps 最受欢迎的语言。

在本文中，我们将探讨 2025 年每位机器学习专业人士都应该了解的 10 个 Python 库。这些库可以帮助数据科学家和机器学习工程师更快地工作，避免错误，并构建更可靠的系统。

1. MLflow

MLflow 帮助跟踪和管理机器学习实验和模型。它可以轻松比较结果并与团队共享模型。

主要特点

• 实验跟踪：跟踪和比较机器学习实验的多次运行。
• 模型打包：使用 MLproject 文件以标准格式打包代码。
• 模型注册表：用于管理模型生命周期阶段的中央存储库。

2. 数据版本控制 (DVC)

DVC 允许您在代码旁边对数据和机器学习模型进行版本控制。这有助于保持一切井井有条且可复现。

主要特点

• 数据版本控制：像管理代码一样，跟踪数据集和模型的不同版本。
• 管道管理：创建易于重复和更新的机器学习管道。
• 远程存储支持：将大文件存储在云端或外部存储中，同时将其与项目关联。
• Git 集成：与 Git 协同工作，您可以在一个地方统一管理代码和数据。

3. Kubeflow

Kubeflow 帮助在 Kubernetes 上运行和管理机器学习工作流。它使大规模构建、训练和部署模型更加容易。

主要特点

• 管道编排：使用 Kubeflow Pipelines 创建和管理机器学习工作流。
• 模型训练：支持使用 Kubernetes 原生自定义资源进行分布式训练。
• 超参数调整：支持网格搜索、随机搜索等自动化超参数调整引擎。

4. Apache Airflow

Apache Airflow 允许您使用工作流自动化和调度数据和机器学习任务。它还提供了一个仪表板来监控和管理这些工作流。

主要特点

• DAG（定向无环图）：将工作流定义为 Python 代码，其中每个节点是一个任务，边表示依赖关系。
• 调度：使用类似 cron 的语法或内置预设，将任务设置为按特定时间间隔运行。
• 监控和 UI 仪表板：Airflow 提供了一个基于 Web 的 UI 来查看 DAG 和监控任务状态。
• 可扩展性：具有适用于 AWS 和 Google Cloud 等服务的运算符和钩子的可插拔架构。

5. BentoML

BentoML 帮助打包机器学习模型，以便您可以将它们作为 API 提供服务。它支持 TensorFlow 和 PyTorch 等许多流行的机器学习库。

主要特点

• 模型服务：通过 REST API、gRPC 或批量推理服务模型，设置简单。
• 多框架支持：兼容 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、XGBoost、LightGBM 等。
• 模型打包：将来自多个框架的机器学习模型打包到标准化的、版本化的容器中。

6. FastAPI

FastAPI 是一个现代、高性能的 Web 框架，用于使用 Python 构建 API。它会自动创建交互式文档，方便他人理解您的 API。

主要特点

• 高性能：基于 ASGI（异步服务器网关接口）构建，FastAPI 在速度方面可与 Node.js 和 Go 相媲美。
• API 文档：FastAPI 使用 Swagger UI 和 ReDoc 自动生成交互式文档。
• Python 类型提示：使用标准的 Python 类型提示来定义请求和响应模式。
• 异步支持：为异步端点提供内置的 async 和 await 支持。

7. Prefect

Prefect 帮助您构建和运行数据和 ML 管道，并内置错误处理。即使某些任务失败，它也能确保您的工作流继续运行。

主要特点

• Pythonic 工作流设计：使用 Python 定义工作流，包含清晰、模块化且可重用的任务。
• 动态调度：支持通过 CRON、间隔或事件触发器进行灵活调度。
• 容错和重试：自动重试失败的任务，具有可自定义的重试策略和错误处理。
• 可观测性和日志记录：通过详细的日志、警报和仪表板提供对管道执行的实时可见性。

8. Great Expectations

Great Expectations 在将数据用于 ML 模型之前，会检查数据的清洁度和正确性。它会生成报告，显示哪些数据检查通过或失败。

主要特点

• 数据文档：生成人类可读的 HTML 报告，显示应用了哪些检查以及哪些通过或失败。
• 验证工作流和检查点：在机器学习或 ETL 管道中运行数据验证，以保持可靠性。
• 与数据生态系统集成：可与 Pandas、SQL 数据库、Spark 以及 Airflow 和 Prefect 等工具协同工作。

9. Optuna

Optuna 可自动查找机器学习模型的最佳设置。它通过提前停止表现不佳的测试并显示有用的调优图表来节省时间。

主要特点

• 剪枝：支持提前停止表现不佳的试验，以节省计算资源。
• 自动化超参数优化：Optuna 自动化优化超参数的搜索过程，减少手动调优工作。
• 可视化工具：提供内置可视化，用于优化历史、参数重要性以及中间值，以便更好地理解调优过程。

10. Seldon Core

Seldon Core 帮助您在 Kubernetes 上部署机器学习模型，以便它们可以实时提供预测。它还提供了用于监控模型生产性能的工具。

主要特点

• Kubernetes 原生部署：将机器学习模型无缝部署为 Kubernetes 集群上的微服务。
• 多框架支持：兼容 TensorFlow、PyTorch、XGBoost、Scikit-learn 等流行的机器学习框架。
• 监控和日志记录：与 Prometheus、Grafana 等工具集成，提供实时指标、日志记录和跟踪。
• 高级推理图：构建包含多个模型、转换器和路由器的复杂推理管道。

总结

在 2025 年，借助合适的 Python 库，管理机器学习项目变得更加容易。这些工具可以帮助您跟踪实验、版本控制数据、训练模型并将它们投入生产。使用 MLflow、DVC 和 Kubeflow 等库可以为您节省时间和减少错误。它们还可以使您的工作更加有条理，并更易于与团队共享。

无论您是刚开始接触 MLOps 还是已经拥有经验，这些库都将帮助您构建更好、更快的机器学习系统。尝试使用它们来改进您的工作流程并获得更好的结果。