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数据管理问题、复杂部署、安全问题和协作差距是 MLOps 面临的一些主要挑战。克服这些挑战需要自动化管道、强大的安全实施和促进团队合作。本博客提供了对这些挑战的完整见解，并提供了可操作的策略来构建可扩展、高效且安全的 MLOps 框架。

萨钦卡洛特拉
萨钦卡洛特拉
2024 年 9 月 13 日
MLOps
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MLOps 挑战
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在数据驱动决策对于企业成功至关重要的世界中，机器 记者电子邮件列表 学习运营 (MLOps) 已成为 AI 生命周期的关键组成部分。

研究表明，由于存在挑战， 87% 的数据科学项目从未进入生产阶段，而 77% 的企业在采用大数据和人工智能计划时遇到困难。

随着对可扩展且可靠的机器学习解决方案的需求不断增长，许多组织发现自己在不断努力实现这一目标并保持一致的模型部署。这就是 MLOps 发挥作用的地方。

MLOps 弥补了数据科学与 IT 运营之间的差距。它确保了更顺畅的协作、自动化和模型管理。然而，实施可靠的 MLOps 管道很复杂。

关键要点
由于扩展和集成问题，在现实环境中部署机器学习可能具有挑战性。自动化工具和标准化程序可以帮助克服这一问题。
MLOps 环境需要强大的治理和安全协议来降低风险并确保合规性。
MLOps 使用 CI/CD 管道自动更新模型，以减少错误并提高生产力。
机器学习项目可能会因数据质量差和不一致而陷入困境，因此它们需要强大的数据管道和治理来确保准确性和可靠性。
当涉及到处理数据不一致和管理模型漂移等挑战时，整个实施过程变得更加复杂。

下面，我们汇总了组织遇到的最常见的 MLOps 挑战，例如数据管理问题、复杂模型部署和新模型的持续集成，以及克服这些障碍的可行策略。

了解 MLOps
机器学习操作 (MLOps) 是一组旨在简化和自动化机器学习生命周期的实践，涵盖模型开发、部署、监控和管理。新 Mlops

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MLOps 旨在提高智能系统的自动化程度和质量。它将 DevOps 的原则与机器学习相结合，其中 DevOps 原则提供了灵活性。

这种灵活性对于机器学习 (ML) 非常有益，因为通常需要多次迭代才能找到有效的 ML 模型，并随着应用程序需求的变化而不断调整它们。

MLOps 周期由 3 个步骤组成，包括：手动步骤、自动化/MLOps 步骤和模型应用步骤。