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机器学习 - MLOps
MLOps（机器学习运维）是一套实践和工具，它结合了软件工程、数据科学和运维，以便在生产环境中自动部署、监控和管理机器学习模型。
MLOps 解决了在生产环境中管理和扩展机器学习模型的挑战，其中包括版本控制、可重复性、模型部署、监控和维护。它旨在简化整个机器学习生命周期，从数据准备和模型训练到部署和维护。
MLOps 最佳实践
MLOps 包括许多关键实践和工具，包括：
版本控制 - 这涉及使用 Git 等工具跟踪对代码、数据和模型的更改，以确保可重复性和维护所有更改的历史记录。
持续集成和交付 (CI/CD) - 这涉及使用 Jenkins、Travis CI 或 CircleCI 等工具自动化构建、测试和部署机器学习模型的过程。
容器化 - 这涉及使用 Docker 或 Kubernetes 等工具将机器学习模型和依赖项打包到容器中，这使得在生产环境中轻松部署和扩展模型成为可能。
模型服务 - 这涉及设置一个服务器来托管机器学习模型并在传入数据上提供预测。
监控和日志记录 - 这涉及使用 Prometheus 或 Grafana 等工具跟踪机器学习模型在生产环境中的性能，并记录错误和警报以实现主动维护。
自动化测试 - 这涉及自动化机器学习模型的测试，以确保其准确性和鲁棒性。
用于 MLOps 的 Python 库
Python 有许多可用于 MLOps 的库和工具，包括：
Scikit-learn - 一个流行的机器学习库，提供用于数据预处理、模型选择和评估的工具。
TensorFlow - 一个广泛使用的开源平台，用于构建和部署机器学习模型。
Keras - 一个高级神经网络 API，可以在 TensorFlow 之上运行。
PyTorch - 一个深度学习框架，提供用于构建和部署神经网络的工具。
MLflow - 一个用于管理机器学习生命周期的开源平台，提供用于跟踪实验、打包代码和模型以及在生产中部署模型的工具。
Kubeflow - 一个用于 Kubernetes 的机器学习工具包，提供用于管理和扩展机器学习工作流程的工具。