從DevOps轉型到MLOps？5款工具助你一臂之力
DevOps是一套旨在橋接軟體開發與運營之間差距的實踐方法。它的目標是改善這兩個團隊之間的協作和溝通，並自動化軟體交付過程，以便更快、更輕鬆地進行變更和部署。這包括持續集成、持續交付和基於代碼的基礎設施管理。其目標是在提高軟體的可靠性和穩定性的同時，加快向客戶交付新功能和改進的速度。
什麼是MLOps？
機器學習運營（MLOps）是將DevOps原則和實踐應用於機器學習項目的做法。它涉及數據科學家、機器學習工程師和運營團隊的合作，以便在生產環境中簡化構建、測試、部署和維護機器學習模型的過程。
MLOps的目標是提高部署ML模型的速度和可靠性，同時也提升模型的整體質量。這可以通過使用版本控制、持續集成以及自動化模型部署過程的工具來實現。
為何僅有DevOps不夠：MLOps的好處
機器學習模型具有獨特需求，例如數據隱私、版本控制和模型部署，這些需求並未被傳統的DevOps實踐所涵蓋。MLOps專門設計來滿足這些獨特需求，確保機器學習模型以一種與其他軟件組件一致的方式在生產環境中被部署和管理。
在機器學習項目中實施MLOps，相比僅實施DevOps有諸多好處：
- 改善協作：MLOps促進數據科學家、機器學習工程師和運維團隊之間的協作，幫助快速高效地部署模型。
- 加快部署速度：通過自動化模型部署流程和使用持續集成和持續交付（CI/CD）實踐，MLOps可以加快將模型部署到生產環境的時間。
- 改善模型質量：通過使用版本控制和自動化測試，MLOps可以確保模型在部署到生產環境前經過充分測試且質量高。
- 改善監控和維護：MLOps可以通過提供對模型性能更好的可視性和在必要時輕鬆回滾的能力，來改善部署模型的監控和維護。
- 改善模型治理：MLOps可以通過提供清晰的模型管理流程（包括版本控制、測試和部署），來改善模型治理。
從DevOps過渡到MLOps的5款工具助力
MLflow
從DevOps過渡到MLOps通常需要專門的工具來管理機器學習模型和數據集的複雜性。以下是一些工具，包括開源和商業工具，可以提供幫助。
MLflow是一個開源平台，用於管理機器學習生命周期。它旨在讓數據科學家和機器學習工程師更容易開發、部署和跟踪機器學習模型。MLflow提供了幾種功能以幫助簡化機器學習開發流程，如：
- 實驗追踪：MLflow允許數據科學家追踪和比較模型的不同版本，包括每次運行相關的代碼、參數和指標。
- 模型打包：MLflow允許數據科學家將模型打包成可輕鬆部署到各種環境（如本地機器或雲平台）的格式。
- 模型部署：MLflow提供了將模型部署到各種環境（如REST API或容器）的工具。
- 項目管理：MLflow允許數據科學家將工作組織成項目，包括多個模型和相關文件。
- 模型註冊表：MLflow提供了一個集中的模型註冊表，允許數據科學家存儲和管理模型。
Pachyderm
Pachyderm是一個開源平台，為機器學習和大數據工作負載提供數據版本控制和流水線管理。它允許數據科學家和工程師管理、版本控制大型數據集，並創建可重現和可重用的數據流水線。
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker是一個全面管理的雲端機器學習平台，提供一套用於構建、部署和管理機器學習模型的工具。它旨在讓數據科學家和開發者能夠在生產環境中快速高效地構建、訓練和部署機器學習模型。
Amazon SageMaker的一些關鍵功能包括：
- 模型構建：Amazon SageMaker提供多種構建機器學習模型的工具，包括針對流行庫（如TensorFlow、Apache MXNet和scikit-learn）的預構建算法和框架。
- 模型訓練：Amazon SageMaker允許數據科學家和開發者在大規模數據集上訓練機器學習模型，使用分佈式訓練和自動擴展功能來提高性能並縮短訓練時間。
- 模型部署：Amazon SageMaker便於將機器學習模型部署到生產環境，提供多種模型託管選項，包括Amazon SageMaker托管端點以及Amazon Elastic Container Service（ECS）和Kubernetes。
- 模型管理：Amazon SageMaker提供工具來監控、更新和維護已部署的機器學習模型，包括自動A/B測試、金絲雀部署和自動模型回滾。
- 實驗管理：SageMaker實驗管理是一項功能，允許數據科學家追踪其模型的不同版本、每次運行的參數和相關指標。
- AutoML：SageMaker AutoML是一項功能，允許數據科學家自動探索不同的算法和超參數，以找到適合特定數據集的最佳模型。
H2O MLOps
H2O.ai的MLOps是一個平台，允許數據科學家和工程師合作並在生產環境中部署機器學習模型。它提供一套模型開發、管理和部署的工具，以及監控和治理能力。
它旨在簡化將機器學習模型從開發到生產的過程，同時維持模型質量和性能的高標準。一些主要功能包括：
- 模型開發：它提供一套開發和測試機器學習模型的工具，包括對流行框架如TensorFlow、PyTorch和H2O的支持。
- 模型管理：它允許用戶在中央倉庫中組織和管理模型，便於跟踪版本和與團隊成員合作。
- 部署：它提供一種簡單的方式在各種環境中部署機器學習模型，包括在本地、雲端或邊緣計算環境。
- 監控：它提供監控功能，允許用戶實時跟踪部署模型的性能和質量，並自動檢測和診斷問題。
- 治理：它提供治理能力，幫助確保符合監管要求，如數據隱私，並幫助管理在生產環境中部署機器學習模型的風險。
Neptune.AI
Neptune.ai是一個開源平台，提供一套用於組織、跟踪和再現機器學習實驗的工具。它旨在幫助數據科學家和機器學習工程師跟踪他們的工作，更有效地合作，提高可再現性。
Neptune.AI的一些關鍵功能包括：
- 實驗追踪：Neptune允許數據科學家跟踪和比較他們模型的不同版本，包括每次運行相關的代碼、參數和指標。
- 實驗管理：Neptune提供一個用戶友好的網頁界面，用於組織和管理實驗，便於跟踪進度和與他人共享結果。
- 可再現性：Neptune通過跟踪每次運行中使用的代碼、數據、環境和依賴項，提供一種再現實驗的方式。
- 合作：Neptune允許數據科學家與他人共享和合作實驗，並提供一種跟踪誰進行了更改以及何時進行更改的方式。
- 模型管理：Neptune提供一個集中的模型管理系統，允許數據科學家存儲和管理他們的模型，包括版本控制、測試和部署。
結論
總之，MLOps是一種將DevOps原則和實踐應用於機器學習項目的做法，旨在簡化在生產環境中構建、測試、部署和維護機器學習模型的過程。MLOps的目標是提高部署ML模型的速度和可靠性，同時提高模型的整體質量。
有幾個工具可幫助組織實施MLOps，包括MLflow、Pachyderm、Amazon SageMaker、H2O MLOps和Neptune.AI。這些工具提供了不同的功能和能力，但都旨在使數據科學家和機器學習工程師更容易開發、部署和跟踪機器學習模型。
