精通 MLOps：2024 年成为 MLOps 工程师的终极指南

精通 MLOps：2024 年成为 MLOps 工程师的终极指南

在人工智能（AI）和机器学习（ML）领域，MLOps工程师是一个新兴且重要的职业角色。他们负责协调ML模型与生产环境的无缝集成，确保可扩展性、可靠性和效率。随着企业对AI和ML应用需求的不断增加，MLOps工程师的需求也急剧上升。本文将为您详细介绍成为MLOps工程师所需的基本技能、知识和步骤。

在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 领域，出现了一批新的专业人员，他们弥补了尖端算法与实际部署之间的差距。认识 MLOps 工程师：负责协调 ML 模型与生产环境的无缝集成，确保可扩展性、可靠性和效率。

随着各行各业的企业越来越多地采用 AI 和 ML 来获得竞争优势，对 MLOps 工程师的需求也急剧上升。这些高技能的专业人员在将理论模型转化为实用的、可用于生产的解决方案方面发挥着关键作用，释放了 AI 和 ML 技术的真正潜力。

据《财富商业洞察》报道，720 年全球 MLOps 市场价值为 2022 亿美元，预计到 13,000 年将增长至 2030 亿美元。更多信息请访问财富业务见解.

如果您对机器学习和软件工程的交叉领域很感兴趣，并且擅长应对复杂的挑战，那么 MLOps 工程师的职业可能是您的最佳选择。在本综合指南中，我们将探讨成为熟练的 MLOps 工程师并在 AI 领域获得一席之地所需的基本技能、知识和步骤。

了解 MLOps

在深入了解成为 MLOps 工程师的复杂性之前，了解 MLOps 本身的概念至关重要。MLOps（即机器学习运营）是一个多学科领域，它结合了 ML、软件工程和 DevOps 实践的原理，以简化生产环境中 ML 模型的部署、监控和维护。

MLOps 生命周期涉及三个主要阶段：设计、模型开发和运营。每个阶段都包含基本任务和职责，以确保在生产环境中无缝集成和维护机器学习模型。

1。 设计

• 需求工程：识别并记录 ML 解决方案的要求。
• 机器学习用例优先级：确定需要关注的最具影响力的 ML 用例。
• 数据可用性检查：确保模型开发所需的数据可用且可访问。

2.模型开发

• 数据工程：准备和处理数据以使其适合ML模型训练。
• 机器学习模型工程：设计、构建和训练 ML 模型。
• 模型测试与验证：严格测试和验证模型以确保它们符合性能和准确性标准。

3。 操作

• ML 模型部署：在生产环境中实施和部署 ML 模型。
• CI / CD管道：设置持续集成和交付管道以自动化模型更新和部署。
• 监控和触发：持续监控模型性能并根据需要触发再训练或维护。

这种结构化方法可确保有效地开发、部署和维护 ML 模型，从而最大限度地发挥其在实际应用中的影响力和可靠性。

成为 MLOps 工程师的基本技能

要成为一名出色的 MLOps 工程师，您需要培养跨多个领域的多种技能。以下是需要培养的一些基本技能：

• 编程语言: 熟练程度Python,爪哇岛或斯卡拉至关重要。
• 机器学习框架: 经验TensorFlow,PyTorch,scikit学习或Keras.
• 数据工程: 了解数据管道、数据处理和存储解决方案，例如Hadoop的,火花及卡夫卡.
• 云计算: 熟悉云平台，例如AWS,GCP或Azure.
• 容器化和编排: 专业知识Docker和Kubernetes.

MLOps 原则和最佳实践

随着人工智能和机器学习成为软件产品和服务不可或缺的一部分，MLOps 原则对于避免技术债务和确保机器学习模型无缝集成到生产中至关重要。

迭代增量过程

• 设计阶段：专注于业务理解、数据可用性和 ML 用例优先级。
• 机器学习实验和开发：实施概念验证模型、数据工程和模型工程。
• 机器学习操作：使用已建立的 DevOps 实践部署和维护 ML 模型。

自动化

• 手动流程：初始级别，手动模型训练和部署。
• 机器学习管道自动化：自动化模型训练和验证。
• CI/CD 管道自动化：实施 CI/CD 系统以实现自动化 ML 模型部署。

版本

• 使用版本控制系统跟踪 ML 模型和数据集，以确保可重复性和合规性。

实验跟踪

• 使用像DVC和权重与偏见用于跟踪实验和管理机器学习项目。

测试

• 对功能、数据、机器学习模型和基础设施实施全面测试。

监控

• 持续监控 ML 模型性能和数据依赖性，以确保稳定性和准确性。

MLOps 中的连续 X

• 持续集成（CI）：测试和验证数据和模型。
• 持续交付 (CD)：自动部署 ML 模型。
• 持续培训（CT）：自动化重新训练机器学习模型。
• 连续监控（CM）：监控生产数据和模型性能。

确保再现性

• 实施实践以确保数据处理、ML 模型训练和部署在相同输入的情况下产生相同的结果。

基于机器学习的软件交付的关键指标

• 部署频率
• 变更的准备时间
• 平均恢复时间 (MTTR)
• 变更失败率

有志于成为 MLOps 工程师的教育途径

虽然没有单一明确的教育途径来成为 MLOps 工程师，但该领域的大多数成功专业人士都拥有计算机科学、软件工程或相关技术学科的坚实基础。以下是一些常见的教育途径：

• 学士学位：计算机科学、软件工程或相关领域的学士学位可以为编程、算法、数据结构和软件开发原理提供坚实的基础。

• 硕士：攻读计算机科学、数据科学或相关领域的硕士学位可以进一步增强您的知识和技能，特别是在机器学习、人工智能和高级软件工程概念等领域。

• 专业认证：获得行业认可的认证，例如Google Cloud 专业机器学习工程师,AWS 认证机器学习– 专业，或Azure AI 工程师助理，可以展示你的专业知识和对该领域的承诺。

• 在线课程和训练营：随着在线学习平台的兴起，您可以访问大量专门针对 MLOps 和相关学科量身定制的课程、训练营和专业化课程，从而获得灵活且自定进度的学习体验。以下是一些入门级优秀资源：

• YouTube的频道:

• 课程:

建立稳固的投资组合并获得实践经验

虽然正规教育必不可少，但对于有抱负的 MLOps 工程师来说，实践经验同样重要。建立多样化的项目组合并获得实践经验可以大大提高您在 AI 领域获得梦寐以求的工作的机会。以下是一些值得考虑的策略：

• 个人项目：开发个人项目，展示您在类似生产的环境中设计、实施和部署 ML 模型的能力。这些项目的范围包括图像识别系统、自然语言处理应用程序或预测分析解决方案。
• 开源贡献：为与 MLOps、ML 框架或数据工程工具相关的开源项目做出贡献。这不仅能展示您的技术技能，还能展示您在社区内协作和工作的能力。
• 实习和合作社：寻找专注于 AI 和 ML 解决方案的公司或研究实验室的实习或合作机会。这些经验可以提供宝贵的现实世界经验，并让您与该领域的经验丰富的专业人士一起工作。
• 黑客马拉松和竞赛：参加涉及 ML 模型开发和部署的黑客马拉松、数据科学竞赛或编码挑战。这些活动不仅可以测试您的技能，还可以作为社交机会和潜在的就业机会门户。

保持最新状态并持续学习

AI 和 ML 领域正在快速发展，新技术、工具和最佳实践不断涌现。作为 MLOps 工程师，拥有成长心态并优先考虑持续学习至关重要。以下是一些保持最新状态的策略：

• 关注行业博客和出版物：订阅专注于 MLOps、AI 和 ML 的知名博客、新闻通讯和出版物，以随时了解最新趋势、技术和工具。
• 参加会议和聚会：参加与 MLOps、AI 和 ML 相关的本地或虚拟会议、聚会和研讨会。这些活动提供了向专家学习、与专业人士交流以及深入了解新兴趋势和最佳实践的机会。
• 在线社区和论坛：加入致力于 MLOps、AI 和 ML 的在线社区和论坛，您可以在此与同行交流、提出问题并分享知识和经验。
• 继续教育：探索 Coursera、Udacity 或 edX 等平台提供的在线课程、教程和认证，以不断扩展您的知识并保持领先地位。

MLOps 工程师的职业道路和机会

一旦您掌握了必要的技能和经验，MLOps 工程师的职业道路将为各个行业提供广泛的机会。以下是一些值得考虑的潜在角色和职业发展轨迹：

• MLOps 工程师：积累经验后，您可以晋升为 MLOps 工程师，负责 ML 模型生命周期的端到端管理，从部署到监控和优化。您将与数据科学家、软件工程师和 DevOps 团队密切合作，确保 ML 解决方案的无缝集成。
• 高级 MLOps 工程师：作为高级 MLOps 工程师，您将担任领导角色，监督复杂的 MLOps 项目并指导初级团队成员。您将负责设计和实施可扩展且可靠的 MLOps 管道，以及做出战略决策以优化 ML 模型性能和效率。
• MLOps 团队负责人或经理：担任此职位后，您将领导一支 MLOps 工程师团队，协调他们的工作、设定优先事项并确保成功交付由 ML 提供支持的解决方案。您还将负责指导和发展团队，培养持续学习和创新的文化。
• MLOps 顾问或架构师：作为 MLOps 顾问或架构师，您将为寻求实施或优化其 MLOps 实践的组织提供专家指导和战略建议。您将利用对 ML、软件工程和 DevOps 原则的深入了解来设计和构建可扩展且高效的 MLOps 解决方案，以满足特定业务需求。
• MLOps 研究员或推广者：对于那些热衷于突破 MLOps 界限的人来说，从事 MLOps 研究员或推广者职业可能是一条令人兴奋的道路。在这些职位上，您将与学术机构、研究实验室或技术公司合作，为 MLOps 实践、工具和方法的进步做出贡献。

MLOps 领域的机会非常多，涵盖技术、金融、医疗保健、零售等各个行业。随着 AI 和 ML 继续渗透到我们生活的方方面面，对熟练的 MLOps 工程师的需求只会继续增加，提供多样化且有益的职业前景。

MLOps 学习资源

Python基础

• 书籍:Python 速成课程，第三版作者：Eric Matthes。
• 教程:真正的Python.
• 练习:力码.
• 重要主题:

Bash 基础知识和命令行编辑器

• 书籍:Linux 命令行，第二版作者：威廉·E·肖茨（William E. Shotts）。
• 课程：重击精通。

容器化和 Kubernetes

• Kubernetes:
• Kubernetes 路线图.
• FreeCodeCamp 的 Kubernetes 课程.
• Kubernetes 精通。
• 工具:K9s.

机器学习基础

• 预订:面向工程师的应用机器学习和人工智能作者：杰夫·普罗西斯（Jeff Prosise）。

MLOps 组件

• 课程:使用 ML MLOps 课程制作，全栈 7 步骤 MLOps 框架。

版本控制和 CI/CD 管道

• 课程:Git 和 GitHub 初学者指南
• 预提交钩子.

编曲配置

总结

掌握并成为一名熟练的 MLOps 工程师需要独特的技能、奉献精神和对持续学习的热情。通过结合机器学习、软件工程和 DevOps 实践方面的专业知识，您将能够驾驭复杂的 ML 模型部署和管理环境。

随着各行各业的企业越来越多地接受 AI 和 ML 的强大功能，对熟练的 MLOps 工程师的需求将继续飙升。通过遵循本综合指南中概述的步骤，投资您的教育和实践经验，并建立强大的专业网络，您可以将自己定位为 AI 领域的宝贵资产。