机器学习不再只是一个流行语。它已被纳入重要项目。现在是2023年，开发人员正专注于如何实施一个成功的ML项目，并自信地将其推向生产。
这就是MLOps或机器学习操作的用武之地，它与MLOps的“母体”DevOps密切相关。
由于DevOps专注于改进整个软件开发过程，而MLOps主要专注于开发和部署机器学习模型，因此这两种方法之间存在许多共性和差异。
让我们一步一步地讨论DevOps与MLOps的所有内容。
目录
- 什么是MLOps？
- 什么是DevOps？
- MLOps和DevOps的相似之处
- MLOps和DevOps之间的区别
- 如何弥合MLOps和DevOps之间的差距？
- 你应该选择哪一个：MLOps还是DevOps？
- MLOps和DevOps的未来
什么是MLOps？
MLOps是一组用于管理生产环境中机器学习模型的开发、部署和维护的实践和流程。
它旨在将DevOps的原则和实践引入机器学习领域，使组织能够简化和自动化ML模型的部署，并管理其持续的性能和维护。
有多种工具和平台为MLOps提供了一系列功能，如实验跟踪、模型部署、监控和维护。工具或平台的选择将取决于组织的具体需求和要求。
以下是可用于MLOps的一些工具和平台：
- TensorFlow Extended (TFX)
- Kubeflow
- Apache Airflow
- MLflow
- Databricks
- H20.ai
- AWS SageMaker
但是，在使用这些专用平台实现MLOps时，您可能会遇到多个问题。
实施MLOps的挑战
在实施MLOps的多重挑战中，以下是几个重要挑战：
- ML模型可能需要与现有系统（如数据库和数据管道）集成，这可能是一个复杂而耗时的过程。
- 可能存在与治理模式相关的问题，如问责制、透明度和道德考虑，这些问题需要解决。
- ML模型可能需要大规模部署，由于模型的复杂性和数据的大小，这可能是一个挑战。
- ML模型可能需要对其性能进行监控，并随着时间的推移进行维护，这可能是一个复杂而耗时的过程。
为了应对这些挑战，您必须结合特定的技术来最大限度地利用MLOps驱动的方法。
MLOps的最佳实践
在业务中实施MLOps时，您必须考虑一些最佳实践：
- MLOps流程应尽可能自动化，以降低人为错误的风险并提高效率。
- 应使用实验跟踪和版本控制来跟踪模型的开发、版本控制和性能。
- ML模型应该通过CI/CD管道进行部署，以确保更新和更改可以快速轻松地部署到生产中。
- ML模型的设计和部署应具有可扩展性和性能，以满足生产环境的需求。
现在您已经了解了MLOps，让我们了解一下DevOps。
什么是DevOps？
DevOps是一种软件开发方法，它可以消除障碍，实现迭代和改进的连续循环。它旨在改善软件开发过程中的协作并最大限度地减少摩擦。
您可以使用多种工具和平台来自动化和简化软件开发和部署过程，如：
- 源代码管理（SCM）工具，如Git、Subversion和Mercurial
- 持续集成（CI）工具，如Jenkins、Travis CI和CircleCI
- 持续交付（CD）工具，如Ansible、Puppet和Chef
- 配置管理工具，如SaltStack、Chef和Puppet
- 监控和日志记录工具，如Nagios、Zabbix和Logstash
- Docker和Kubernetes等容器化工具
但是，在使用这些专用平台管理DevOps时，您可能会遇到多个问题。
实施DevOps的挑战
以下是在实施DevOps时可能面临的一些常见挑战：
- DevOps需要组织内部的文化转变，因为它需要开发和运营团队之间的密切合作。这可能具有挑战性，因为这些团队之间可能存在传统的竖井。
- DevOps使组织能够快速开发和部署新功能，但这种变化速度可能很难管理，尤其是对于大型复杂应用程序。
- 实施DevOps可能成本高昂，因为组织需要投资于新的工具、流程和人员，而持续成本可能很高，因为系统和流程需要随着时间的推移进行维护和更新。
使用DevOps的战略实践，您可以解决这些挑战。通过实施新特性和功能，在向客户提供新特性和能力方面获得更高的灵活性、效率和可靠性带来的好处。
DevOps的最佳实践
您可以结合一些最佳实践来充分利用DevOps驱动的软件开发过程：
- 您应该专注于快速交付软件。此外，实施所需的策略，以帮助您在不浪费时间的情况下回滚软件。
- 业务、运营和开发团队必须保持一致并进行协作，以实现高效和成功的DevOps执行。
- 随时了解最新的软件技术趋势，以绕过有效技术开发的障碍。
- 在不失败的情况下对所有代码进行手动或自动测试。
- 集成自动化并使用准确的CI/CD工具来实现有效的DevOps系统。
BrowserStack提供了与TeamCity、Travis CI、Jenkins、Jira等最佳CI/CD工具的不同集成，以更好地实现DevOps。
它还提供了一个由3000+个真实浏览器和设备组成的专用云Selenium网格，用于测试。您可以访问我们的内置调试工具来识别和解决错误。您还可以使用Appium、Espresso、XCUITest、EarlGrey、Cypress、Playwright、Puppeter等框架进行测试。
MLOps和DevOps的相似之处
由于MLOps是DevOps的一个子集，这两种意识形态有很多相似之处。看一看
- MLOps和DevOps都需要不同团队之间的密切合作，包括开发、运营和数据科学团队，以确保模型和应用程序的顺利高效交付。
- 许多MLOps工具和平台与现有的DevOps工具链（如Git、Jenkins和Kubernetes）集成，使组织更容易在现有DevOps工作流中实施MLOps。
- MLOps和DevOps促进了一种实验文化，在这种文化中，团队可以快速测试和验证新的想法和方法，从而减少提供新功能和能力的时间和成本。
- MLOps和DevOps都强调监控和反馈循环的重要性，以确保模型和应用程序按预期工作，并快速发现和解决问题。
此外，通过简单的比较来了解DevOps和MLOps的核心方面。
MLOps和DevOps之间的区别
DevOps和MLOps对您的组织实现目标和取得成功非常重要。这里有一个详细的比较表，可以帮助您了解差异。
| DevOps | MLOps |
|---|---|
| 它侧重于整个软件开发过程。 | 它特别关注机器学习模型及其部署。 |
| 它强调开发、测试和运营团队之间的协作和沟通 | MLOps强调数据管理和模型版本控制。 |
| DevOps优先考虑整体应用程序性能和可靠性。 | 它在生产和监控中优先考虑模型性能。 |
| 它涉及到测试和部署自动化等任务。 | MLOps涉及超参数调整和特征选择等任务。 |
| 执行基础架构资源调配和配置管理等任务。 | 它涉及到诸如模型可解释性和公平性之类的任务。 |
值得注意的是，MLOps和DevOps并不相互排斥，许多组织将使用这两种实践的组合来改进其软件开发过程。
因此，让我们了解如何弥合这两种方法之间的差距。
如何弥合MLOps和DevOps之间的差距？
以下是弥合MLOps和DevOps之间差距的一些技巧：
- 鼓励数据科学、开发和运营团队之间的密切合作，并建立明确的沟通渠道，以确保每个人都在目标和流程上保持一致。
- 自动化尽可能多的工作流程，包括模型测试、验证和部署，以减少手动错误并提高效率。
- 持续评估和改进流程和工作流程，鼓励实验和创新，以确保您为MLOps和DevOps使用尽可能好的工具和方法。
- 实施DevOps监控和DevOps反馈循环，以确保模型和应用程序按预期工作，并快速发现和解决任何问题。
但是，您应该将哪种方法集成到您的商业生态系统中？
你应该选择哪一个：MLOps还是DevOps？
在MLOps和DevOps之间进行选择取决于您的特定需求和目标。如果您的组织专注于开发和部署机器学习模型，那么MLOps可能是更好的选择。
但是，如果您的组织专注于整体软件开发，那么DevOps可能是更好的选择。
MLOps可以帮助您管理构建、维护和部署机器学习模型的独特挑战，如数据管理、模型版本控制和监控生产中的模型性能。
另一方面，DevOps可以帮助您改善组织内不同团队之间的协作和沟通，以提高软件开发和部署的总体速度和质量。
您还可以通过考虑组织的成熟度来做出决定。如果它处于ML开发的早期阶段，那么最好从DevOps开始，因为这是一种更普遍的做法，然后随着ML开发的发展逐渐引入MLOps。
那么，MLOps和DevOps的未来是什么？
MLOps和DevOps的未来
MLOps和DevOps的未来可能会受到几个趋势和发展的影响。
云平台将在MLOps和DevOps中发挥越来越重要的作用，因为组织希望利用其可扩展性、可靠性和成本效益来支持模型和应用程序的部署和管理。
此外，随着组织寻求提高模型开发和部署的速度和效率，人们将更加关注自动化，包括使用人工智能和机器学习算法来自动化工作流程并减少手动错误。
MLOps和DevOps将继续发展，并变得更加复杂，因为组织希望利用这些方法更快、更高质量、更高可靠性地交付模型和应用程序。
这两种方法都为数据科学和IT团队提供了不同的功能和优势。
但请确保您的MLOps和DataOps团队不应忽视工作流的连续测试阶段，因为这可能会阻碍所需的输出。
