当企业从运行独立的 AI/ML 项目，转向大规模利用 AI/ML 推动业务转型时，机器学习运维（MLOps）的重要性日益凸显。MLOps 吸收了项目管理、CI/CD 和质量保障等领域的最佳实践，并针对 AI/ML 项目的独特性进行了优化，旨在帮助团队缩短交付时间、减少缺陷，并显著提升数据科学家的工作效率。

MLOps 是一种将 DevOps 实践应用于机器学习工作负载的方法论。它依赖于一种协作化、流线型的方法来管理整个机器学习开发生命周期，通过人、流程和技术的结合，优化从开发、构建到运维的全流程活动。MLOps 聚焦于数据科学、数据工程与现有 DevOps 实践的交叉点，以简化模型的交付过程。

机器学习项目面临的挑战

尽管 MLOps 能够为业务扩展提供强大支持，但在将其集成到机器学习工作负载中时，通常需要应对以下几项特有的挑战。

项目管理与协作

  • 新的团队角色：机器学习项目引入了数据科学家等新兴角色，他们通常没有完全融入传统的跨职能团队。
  • 沟通壁垒：数据科学家与产品负责人、软件工程师之间的技术语言差异较大，这加剧了将业务需求转化为技术需求的固有困难。
  • 协作需求：为了确保项目成功，打通数据工程师、数据科学家、机器学习工程师和 DevOps 工程师等不同利益相关者之间的壁垒，建立项目可见性并促进协作变得至关重要。

CI/CD 的独特复杂性

与传统的软件开发相比，机器学习的持续集成和持续交付（CI/CD）流程更为复杂。

  • 数据与代码并重：在 MLOps 中，源数据和源代码一样，都是一等公民。因此，需要对数据进行版本控制，并在源数据或推理数据发生变化时触发流水线。
  • 全流程可复现：为了保证可追溯性，流水线必须对机器学习模型及其输入、输出和其他产物进行版本控制。整个端到端系统（包括环境和流水线）都应通过版本化的代码和构件（如 IaC、PaC）实现完全复现。
  • 特殊的流水线：
    • 集成：流水线必须与大数据和机器学习训练工作流相集成，通常是传统 CI/CD 工具与特定工作流引擎的结合。
    • 测试：自动化测试不仅要验证代码，还必须在构建阶段和生产环境中对机器学习模型进行有效性验证。
    • 效率：模型训练和再训练过程通常耗时且资源密集。流水线需要足够精细，仅在源数据或模型代码更改时才执行完整的训练周期，而非在相关组件变动时都触发。
    • 部署：机器学习代码通常只是整体解决方案的一小部分。部署流水线可能还需要包含将模型打包为 API 以供其他应用程序和系统使用的额外步骤。

持续监控与治理

  • 实验跟踪：调整机器学习模型需要操作输入数据的形式（特征工程）和算法的超参数。系统地捕获这些实验对于提高数据科学家的工作效率至关重要，并能为他们的工作提供可复现的快照。
  • 生产监控：部署后的模型不仅需要监控常规的端点稳定性和性能指标，还必须监控输入模型的推理数据以及由特定机器学习指标评估的模型输出质量。
  • 策略与合规：许多机器学习项目都涉及重要的策略考量。例如，有偏见的输入数据会产生有偏见的结果，这正日益成为业务利益相关者关注的问题。因此，流水线可能需要强制执行相关策略以确保公平性和合规性。

MLOps 的核心优势

采用 MLOps 实践可以为机器学习项目带来显著的价值，从而加速产品上市时间。

  • 提升生产力：通过提供可访问精选数据集的自助式环境，数据工程师和数据科学家可以更快地行动，减少因数据缺失或无效而浪费的时间。
  • 保证可重复性：自动化机器学习开发生命周期中的所有步骤（包括模型的训练、评估、版本控制和部署），有助于确保流程的可重复性。
  • 增强可靠性：引入 CI/CD 实践不仅可以快速部署，还能提高交付的质量和一致性。
  • 实现可审计性：对从数据科学实验到源数据再到已训练模型的所有输入和输出进行版本控制，意味着我们可以精确地展示模型是如何构建的以及它被部署在何处。
  • 保障数据与模型质量：MLOps 使我们能够实施防止模型偏见的策略，并长期跟踪数据统计属性和模型质量的变化，从而进行主动维护。

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