MLOps 和 ModelOps 在所有行业的企业中用于各种目的。探索 MLOps 和 ModelOps 之间的区别、何时使用 MLOps 与 ModelOps，以及公司如何实施 MLOps 和 ModelOps 以实现更好的增长。
哈尔吉奥特·考尔
哈尔吉奥特·考尔
2024 年 7 月 19 日
MLOps
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MLOps 与模型操作
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随着技术日新月异，各种规模的企业都可以看 芬兰 WhatsApp 数据 到生成式 AI 和 ML 的使用案例。从预测性维护到欺诈检测、个性化推荐和供应链优化，AI 和 ML 模型通过消除手动工作来帮助节省时间。
在这个技术领先的世界中，MLOps 和 ModelOps 经常互换使用，而这两者具有不同的用例并为企业带来不同的好处。
本博客重点介绍这些技术之间的差异以及公司如何在运营中使用这些技术。探索 ModelOps 和MLOps 服务如何帮助自动化各种任务以提高生产力。
首先，让我们快速了解一下这些技术到底是什么，以及它们的关键组件。
关键要点
MLOps 专注于简化 ML 模型部署和维护。
ModelOps 管理多种模型，重点关注治理和合规性。
数据科学家和机器学习工程师使用 MLOps；风险、IT 和业务团队使用 ModelOps。
MLOps工具包括TensorFlow Extended和MLflow；ModelOps工具包括ModelDB和ModelOp Center。
MLOps 与 ModelOps - 定义和关键组件
如上所述，尽管 MLOps 和 ModelOps 术语有时会混淆，但它们各自都有自己的作用。
什么是 MLOps？
MLOps 是一种将机器学习与运营相结合的实践，旨在简化整个组织基础设施中 ML 模型的部署和维护。它旨在弥合数据科学与 IT 运营之间的差距，确保顺畅、可靠且可扩展的模型部署。
机器学习操作的关键组成部分
实验跟踪：与版本控制、笔记本环境以及跟踪数据、超参数和评估指标的功能集成。
数据处理：数据连接器、编码器/解码器、转换和特征工程以及可扩展的批量/流数据处理。
模型训练：环境配置、分布式训练和超参数调整。
模型评估：模型输出的性能评估、比较和解释。
模型服务：低延迟推理、自动扩展和请求/结果记录。
在线实验：金丝雀/影子部署、A/B 测试和多臂老虎机功能。
模型监控：检测性能下降和更新需求。