通过集成机器学习系统自动化 MLOps 中的模型训练与部署
软件工程
2024-05-17 v1 机器学习
摘要
本文介绍了机器学习在实际应用中的重要性，探讨了 MLOps（机器学习操作）的兴起及其在解决模型部署和性能监控等挑战方面的重要性。通过审视 MLOps 的演化及其与传统软件开发方法的关系，本文提出了将系统集成到机器学习中以解决现有 MLOps 面临问题并提升生产力的方案。本文聚焦于自动化模型训练的重要性，并通过版本控制系统确保训练过程的透明性和可重复性。此外，讨论了将机器学习组件集成到传统 CI/CD 流程中的挑战，提出了环境版本化和容器化等解决方案。最后强调了模型部署后持续监控和反馈循环的重要性，以维持模型性能和可靠性。通过 Netflix 的案例研究和最佳实践，本文呈现了成功实施 MLOps 实践的关键策略和经验教训，为其他组织构建和优化自身 MLOps 实践提供了宝贵参考。
引用
@article{arxiv.2405.09819,
title = {Automating the Training and Deployment of Models in MLOps by Integrating Systems with Machine Learning},
author = {Penghao Liang and Bo Song and Xiaoan Zhan and Zhou Chen and Jiaqiang Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.09819},
year = {2024}
}