面向未来的 AI 战略必须包括在生产中部署、监控和重新训练模型的能力。它还必须包括通过快速测试、训练和实施新模型来适应不断变化的情况的能力。这就是 MLOps（在生成式 AI 的背景下有时称为 LLMOps）的作用。无论是使用传统机器学习 (ML) 模型还是大型语言模型 (LLM)，基本概念都是相同的。
MLOps 是机器学习操作的缩写，是将 DevOps 实践应用于机器学习工作流的学科。它包括在生产环境中高效可靠地开发、部署、监控和管理 ML 工作流和模型所需的流程和工具。
从模型开发到部署和维护的过程充满挑战，包括：
可扩展性：大规模管理 ML 模型的 MLOps 生命周期。
可靠性：确保部署模型的一致性能和可靠性。
治理：解决法规遵从性、道德考虑和数据隐私问题。
协作：促进数据科学家、机器学习工程师和业务利益相关者之间的工作。
MLOps 通过建立标准化流程、MLOps 最佳实践和自动化技术来解决这些挑战。最终目标是简化 ML 模型的端到端生命周期。此过程中的关键阶段（因此也是 MLOps 架构的重要组成部分）包括：
模型开发
模型开发是将数据转化为可操作见解的关键。此过程不仅包括传统 ML 模型的开发，还包括 LLM 的开发。因此，在 MLOps 中，模型开发涵盖了多种方法，从训练预测分析模型到探索生成式 AI 的创造性可能性。
在传统的 ML 模型开发中，数据预处理起着至关重要的作用。这不仅涉及任何优秀的数据操作平台提供的功能（访问、连接、清理数据等），还涉及更专业的数据转换，例如数据集重塑、将非结构化文本或图像编码为数字向量，或将分类值转换为虚拟变量，以确保数据的结构适合模型训练。
接下来是特征工程，数据科学家利用领域知识或特殊技术来捕获数据中的重要模式。然后，数据科学家将机器学习应用于准备好的数据，以确定给定任务的最佳性能模型。超参数调整可优化性能，而准确率、精确度和召回率等评估指标可评估模型的有效性。
LLM 环境下的开发通常需要人工评估人员进行定性评估，以衡量生成内 新加坡电话号码数据 容的质量和创造力。数据科学家可能会利用不同的 LLM，例如开源模型与自托管模型，或来自不同提供商的模型。开发的最终目标是找到最适合当前任务的模型（例如，性能最高且成本最低）。
模型部署
模型部署标志着从实验模型过渡到在生产环境中处理真实数据的实际解决方案。数据科学家构建或选择正确的模型后，下一步就是部署。这里的目标是确保模型持续运行并集成到业务工作流中。
MLOps 通过强调自动部署管道、容器化和编排技术来简化这一过程，从而促进在不同基础设施环境中实现无缝和可重复的模型部署。
自动部署管道是 MLOps 中高效模型部署的支柱。它使组织能够大规模自动化打包、测试和部署 ML 模型的过程。这些自动化的 MLOps 管道简化了模型从开发到生产的流程。它们通过减少人工干预并最大限度地降低错误或不一致的风险来实现这一点。
通过自动执行环境设置、依赖项管理和部署验证等重复性任务，组织可以加快其 AI 模型和解决方案的上市时间。同时保持部署的可靠性和一致性。