从收集数据到模 工作流程的基本解决方案 型部署和监控，MLOps 涵盖了有助于管理和优化整个机器学习生命周期的程序和资源。随着机器学习 (ML) 模型变得越来越复杂且部署越来越频繁，组织需要特定的工具来管理其操作元素。这可确保模型按预期运行并随着时间的推移提供价值。

什么是 MLOps？

机器学习操作（简称 MLOps）是集 丹麦 whatsapp 号码数据 成数据工程、机器学习和 DevOps 思想的一系列程序。然而，从数据收集和开发模型到部署、监控和治理，MLOps 旨在自动化和优化整个机器学习生命周期。

此外，MLOps 的基本目标是在生产环境中可靠有效地设置和维护机器学习算法。MLOps 通过消除数据分析师/科学家、机器学习工程师和 IT 运营团队之间的孤岛，促进合作的改善并确保所有团队都在同一框架内运作。

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什么使得 MLOps 变得必要？
一般来说，您的公司在开始机器 创建数据保护的国际框架 学习生命周期之前必须先进行数据准备。您从多个来源检索各种数据并执行任务，包括特征工程、聚合和重复清理。

然后使用数据训练和验证 ML 模型。然后可以使用 MLOps 工具通过 API 将经过训练和验证的模型作为预测服务提供给其他应用程序。

在进行探索性数据分析时，经常需要对许多模型进行实验，直到准备好部署最佳模型版本。这需要定期进行数据版本控制和模型版本部署。

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在您的应用程序在其代码中包含或使用该模型之前，您必须管理 ML 训练过程并记录您的实验。

MLOps 对于管理新 ML 模型的 ws 数据库 同步和有序交付以及数据和应用程序代码的修改至关重要。理想的 MLOps 部署会以与持续集成和交付 (CI/CD) 环境中的其他软件资源类似的方式处理 ML 资产。作为集成发布流程的一部分，您可以在使用它们的服务和应用以及使用它们的服务和应用中部署 ML 模型。

什么是 MLOps 工具？

MLOps 工具是促进数据科学家、机器学习工程师和 IT 管理团队之间协作、工作流程优化和集成的软件应用程序。最终，它们有助于实现 MLOps 的主要目标，即通过结合数据工程、DevOps 和机器学习来自动化模型的创建、部署和监控。

2024 年你需要了解的 10 个最佳 MLOps 工具
在机器学习领域，选择合适的 MLOps 解决方案至关重要，因为它对团队的成功和生产力有重大影响。以下是目前市场上一些最好的 MLOps 工具：

主要特点：

一个使数据科学团队能够协作的平台
机器学习训练的流程自动化
生产中的模型部署和管理
监视和控制模型版本
写入-审核-发布简化了部署和集成。
成本和性能优化的可能性
lakeFS 的开源数据可扩展版本控制系统提供了类似于 Git 的对象存储版本控制接口。本质上，它使用户能够以类似于处理代码的方式处理数据湖。lakeFS 是一种高度可扩展的大数据湖管理解决方案，对于提高数据质量至关重要。

它通过占用数据湖和云实体存储之间的空间，使您能够大规模版本化和管理数据湖更改。在数据湖环境中，LakeFS 使数据治理、交互和可重复性更加容易。因此，它是我们 MLOps 工具列表中最好的工具之一。