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进贤城乡规划建设局网站旅游网站开发目的及必要性

wzjs 2025/9/7 2:42:41

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掌握 MLOps：训练和跟踪实验、构建 ML 流水线、模型部署、生产环境监控，并从 DevOps 采用最佳实践。

免费 MLOps 课程概览（DataTalks.Club 提供）

📌 课程平台：DataTalks.Club
📌 适合人群：有一定 Python 和 ML 经验的开发者
📌 重点内容：模型训练、实验跟踪、流水线构建、模型部署、监控和 DevOps 最佳实践

1. 什么是 MLOps？

MLOps（机器学习运维，Machine Learning Operations）是从 DevOps（开发运维） 发展而来的概念，旨在简化机器学习模型的开发、部署和维护。

MLOps 主要包含以下核心环节：
✅ 训练机器学习模型
✅ 实验跟踪和模型优化
✅ 创建 ML 流水线
✅ 模型存储和服务化
✅ 生产环境监控与维护

MLOps 的目标是自动化从开发到部署的所有流程，并持续监控日志、指标和模型性能，确保系统稳定运行。

2. 为什么需要 MLOps？

将机器学习部署到生产环境是一项复杂的任务，涉及多个环节：数据获取、数据增强、建模、训练、优化、实验跟踪和结果解释。

MLOps 通过自动化流程解决这些挑战，使数据科学团队能够高效协作，持续监控和改进模型，并实现：
✅ 减少模型部署时间
✅ 提高模型质量和可扩展性
✅ 管理和监控数千个 ML 模型
✅ 控制 CI/CD（持续集成/持续部署）流程

3. MLOps Zoomcamp 课程介绍

MLOps Zoomcamp 是一个免费的 MLOps 课程，专注于模型部署和监控的实战技巧。

📌 适合人群：
🚀 具备 Python、Docker、命令行 基础
🚀 对 机器学习 有深入理解
🚀 具备 至少 1 年编程经验

📌 不适合完全零基础学员，建议先学习 免费机器学习 Zoomcamp。

课程分为 7 大模块 + 1 个项目，可在官网 注册课程。

4. 课程模块详细解析

📌 模块 1：MLOps 基础入门

✅ MLOps 基础知识
✅ 课程概览
✅ 机器学习模型成熟度
✅ 纽约出租车数据集（NY Taxi Trips）处理与训练

📌 模块 2：实验跟踪

✅ 使用 MLflow 进行实验跟踪
✅ 最佳实验管理实践
✅ 如何保存和加载模型
✅ 模型注册表（Model Registry）

📌 模块 3：工作流编排与 ML 流水线

✅ ML 流水线（ML Pipelines）的概念
✅ 使用 Prefect 编排 ML 项目
✅ 将 Jupyter Notebook 转换为 ML 流水线
✅ 学习 Kubeflow Pipelines

📌 模块 4：模型部署

✅ 批量部署 vs 在线部署
✅ Web 服务 vs 数据流处理
✅ 批量模式部署
✅ 使用 AWS Lambda + Kinesis/SQS 创建流式部署

📌 模块 5：模型监控

✅ ML 监控 vs 软件监控
✅ 数据质量监控、数据漂移与概念漂移
✅ 批量 vs 实时监控
✅ 使用 Evidently、Prometheus 和 Grafana 监控生产环境中的模型

📌 模块 6：DevOps 最佳实践应用于 MLOps

✅ 虚拟环境与 Docker
✅ Python 日志记录与代码规范（Linting）
✅ 单元测试、集成测试和回归测试
✅ CI/CD（GitHub Actions）
✅ 基础设施即代码（Terraform, CloudFormation）
✅ Cookiecutter 模板化
✅ Makefiles 自动化构建