实施 MLOps 原则的收益与局限的专业见解

背景：机器学习运维（MLOps）已成为一套结合开发、测试与运维以部署和维护机器学习应用的实践。目的：在本文中，我们评估了在在线监督学习中使用 MLOps 原则的收益与局限。方法：我们与六位经验丰富的机器学习开发者举行了两次焦点小组会议，探讨将 MLOps 原则应用于在线机器学习应用的收益与局限。结果：焦点小组表明，机器学习开发者看到了使用 MLOps 原则的诸多益处，但也发现这些原则并不适用于他们参与过的所有项目。据专家所言，对于需要准备充分的自动化流程且具有持续部署需求的较大型应用，这种投入往往会有所回报。然而，对于机器学习应用的初始版本，实施这些原则所付出的努力可能会扩大项目范围，并增加将首个版本部署到生产环境所需的时间。讨论指出，大部分收益与避免易出错的手动步骤、使应用能够恢复到先前状态以及拥有稳健的持续自动化部署流水线有关。结论：在考虑项目范围与需求时，权衡投入时间与精力实施 MLOps 原则的利弊至关重要，应倾向于为具有持续模型部署需求的较大型应用进行此类投入。