該技術不斷發展。人們更容易在不斷出現的新術語中迷失方向。其一，MLOps技術性很強，即使對於經驗豐富的企業主來說也可能會感到相當困惑。
然而，由於它目前在大多數企業中發揮著重要作用，您應該了解 MLOps 的含義以及整個技術的工作原理。從提高生產力到提高所有團隊操作的準確性，這項創新的好處據說是無限的。
什麼是 MLOps？
機器學習運維簡稱MLOps，是指透過 韓國電報數據 機器學習模型的實作來實現開發運維（DevOps）的想法。其他人將其定義為資料科學家和營運團隊之間的溝通過程。這兩個定義都顯示了一件事：增強的通訊和資料傳輸。 MLOps 的主要目標是促進自動化系統並確保最小的時間浪費。
您可能還想詞的意思。如同前面所提到的，技術名稱在商業世界中被左右為中心。 DevOps 和 MLOps 密切相關，因為它們都鼓勵協作工作空間。也就是說，它們與 DevOps 也有不同之處，DevOps 專注於將生產、開發和測試整合在一起。另一方面，MLOps 是指機器學習生命週期中所採用的技術。
有相當多的關於 MLOps 相關故障的報告。由於整個技術仍處於早期階段，因此出現這些記錄的故障是意料之中的。因此，如果您想獲得最佳結果，請謹慎僱用經驗豐富的專業人員。這些人還將幫助記錄各種更改，這將使引入任何改進變得更加容易。
MLOps 是如何運作的？
現在您已經了解了 MLOps 的含義，讓我們看看它是如何運作的。 MLOps 的操作取決於您選擇如何實現它。您可以在專案中使用三種基本方法；
- MLOps 等級 0
- MLOps 等級 1
- MLOps 2 級
1. MLOps 0 級
也被視為手動過程，這是機器學習最基本的操作。對於那些剛起步並仍在試圖在市場上站穩腳跟的公司來說，它是理想的選擇。在公司生命的這個階段，模型很少進行調整或訓練，這意味著腳本驅動的流程和手動 ML 工作流程可以很好地工作。那麼，MLOps level 0 有哪些特徵呢？
- 此過程中的每一步都是手動完成的。涉及的主要任務包括資料分析、模型訓練、資料準備和驗證。除了手動執行之外，系統還依賴資料科學家來完成從一個階段到下一階段的轉換。
- 機器學習過程和操作階段之間幾乎 雖然我們是在事故發生後才進行 沒有關聯。一旦資料科學家訓練了給定的模型，他們就會將其交給工程師，然後工程師將其整合到他們的 API 基礎設施中。
- 它不涉及任何持續整合。
2. MLOps 1 級
如果您的業務環境 銷售艾 不斷變化，那麼 MLOps 0 等級顯然不適合您。相反，您需要能夠輕鬆適應變化並滿足員工和消費者需求的東西。 MLOps 等級 1 旨在為您的模型提供持續訓練 (CT)。它透過機器學習管道的自動化來實現這一點。因此，與 0 級不同，您將能夠實現持續交付。
- 機器學習實驗步驟的自動編排與完成
- 生產階段持續培訓
- 持續交付
- 可以部署整個訓練管道作為預測服務運行
3. MLOps 2 級隨著公司的發展，您可能需要每天或每小時訓練和重新訓練模型，並在幾分鐘內安裝更新。期望此類組織透過使用 1 級及以下 MLOps 來生存是不切實際的。它需要一個更強大的系統，經過編程或訓練，可以在短時間內完成各種任務。 MLOps level 2 就是為這樣的環境而設計的，它讓您的工程師和資料科學家有機會在使用此自動化 CI/CD 系統時探索新想法。
它的一些顯著特徵包括：
- 源頭控制
- 模型註冊表
- 特色商店
- 機器學習元資料存儲
- 測試和建置服務
結論
機器學習操作（MLOps）是過去幾年越來越受歡迎的創新。 MLOps 用作營運團隊和資料科學家之間的溝通增強工具，可能會成為每個現代企業的重要組成部分。其操作取決於您選擇使用的系統。例如，MLOps 等級 0 和 MLOps 等級 1 在工作方式和主要功能方面有顯著差異。 MLOps 2 級是另一種實施方法，但它非常適合需要適應快速變化的大型公司。