2025 年 MLOps 精通路线图
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随着组织将机器学习解决方案日益融入日常运营和长期战略，对部署和维护机器学习系统的有效标准的需求变得至关重要。MLOps（机器学习运营的缩写）应运而生，以满足这些需求。它包含了将机器学习建模、软件工程和数据工程贯穿于整个机器学习系统生命周期的一系列实践。
如果您渴望在2025年涉足MLOps领域，但不确定从何开始，本文将重点介绍其构建模块和最新趋势，两者对于理解当前的MLOps格局都至关重要。
理解MLOps
MLOps的重点在于简化将训练好的机器学习模型——如图像分类器、销售预测器、降雨量预测模型等——从开发环境引入真实生产环境的过程。MLOps可以看作一个包含多个阶段的生命周期：
- 数据收集和预处理
- 模型训练
- 模型部署
- 系统监控和治理
MLOps整合了成熟的软件开发实践集：DevOps的原则。因此，它确保机器学习模型可重现、可扩展且易于维护。
第一步：先决条件
在深入研究MLOps之前，请确保您熟悉构成该领域基础的先决概念和学科。这些包括编程、机器学习基础知识和DevOps原则。
- Python编程语言和Bash脚本：这是当今两个软件开发中的必备技能，它们的重要性也延伸到常见的DevOps和MLOps流程，如自动化工作流、管理基础设施以及定义MLOps工具和组件之间的交互。在此处了解更多关于Python，在此处了解更多关于Bash。
- 机器学习基础：这听起来可能很明显，但成功掌握MLOps意味着需要熟悉机器学习算法和基本流程，如模型训练、使用评估指标，并熟悉流行的机器学习开发框架，如scikit-learn、TensorFlow或PyTorch。
- 数据工程基础：学习数据整理、ETL（提取-转换-加载）管道的基础知识，并习惯于处理结构化（表格）和非结构化数据，如文本或图像。
- DevOps和云：重点关注理解容器化（Docker）、编排（Kubernetes）和云计算平台（AWS、GCP或Azure）等流程和工具。
- 软件工程最佳实践：磨练您的软件工程技能，及时了解版本控制（Git）和相关工具、代码测试和模块化编程。
第二步：核心构建模块
与前面介绍的四个生命周期阶段一致，在掌握了先决知识后，您应该了解的MLOps核心构建模块可以总结为：
- 数据管理：学习使用DVC等工具进行数据版本控制（数据版本控制），掌握保证数据质量的原则，并在数据集上实现特征存储，以实现跨ML模型的输入复用。
- 模型开发：关注可重现性，使用MLflow等工具进行实验跟踪，并熟悉模型版本控制的原则和最佳实践。
- 持续集成和持续部署（CI/CD）：熟悉ML的CI/CD管道。为此常用的工具包括GitHub Actions、AWS Jenkins或GitLab CI/CD。
- 监控和维护：在您的ML模型部署到生产环境后，您需要学习如何跟踪其随时间的性能，检测数据漂移和概念漂移等问题，并配置自动重新训练工作流，一旦模型性能下降超过特定阈值即可更新模型，从而使其保持最新并与接收到的当前数据保持一致。
第三步：新兴趋势和高级主题
此时，您应该已经对MLOps概念、原则和最成熟的技术有了扎实的理解。为了适应现代ML和AI系统不断发展的特性，MLOps也在不断演进，涌现出新的趋势和方法。现在是时候熟悉前沿进展了：
- 自动化MLOps：探索AutoML和AI驱动的工作流自动化等最新范式如何在提高部署效率方面发挥关键作用。
- 边缘AI和设备端ML：学习和理解如何在边缘设备（如手持系统）上部署和维护ML模型，使用TensorFlow Lite、ONNX或NVIDIA Jetson等框架。
- 模型可解释性（XAI）和负责任AI：了解ML系统中可解释性的重要性，并熟悉可解释AI工具，如SHAP和LIME，以确保您已部署模型的透明度和公平性。
- 安全与合规：ML系统高度依赖真实世界的数据，通常具有敏感性。学习最新的数据隐私法规（GDPR、CCPA）和MLOps安全最佳实践，以保护您的模型及其使用的数据。
- 无服务器MLOps：这是最新的MLOps趋势之一，它探讨了如何使用云中的无服务器技术（如AWS Lambda或Google Cloud Functions）来部署ML模型。
总结
本文提供了一个路线图，帮助您规划掌握MLOps的路径。MLOps是机器学习领域的一项关键趋势，在2025年持续获得关注，并有望因其能够简化ML模型部署、促进自动化、保证可伸缩性和提高ML驱动系统的可靠性，而日益渗透到各行各业的组织和业务中。
此路线图的结构化方法指导您完成获取MLOps的先决知识、熟悉其核心基础，并探索最新和前沿趋势，以获得对该主题的高级理解。
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