將完整自動化與最佳實務引入 MLOps

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

本練習屬於課程

Fully Automated MLOps

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

免費開始學習課程

在本章中，我們將說明為何要在產業情境中採用 MLOps。你會學到它如何協助企業創造價值。我們也會複習 ML 的各個階段，並著重於 MLOps 如何強化這些流程。章末你將探索一個全自動 MLOps 系統的參考架構。接著，你會以此架構為基礎，了解任一 MLOps 系統中的關鍵元件，並作為本課程後續內容的起點。

Exercise 1: Fully Automated MLOps 簡介 Exercise 2: 隱性技術債終究要還 Exercise 3: ML 中的隱性技術債與眾不同 Exercise 4: MLOps 生命週期階段 Exercise 5: Fully automated MLOps Exercise 6: 要自動化，還是不自動化……Exercise 7: 為擴充而建構 Exercise 8: 參考架構：全自動化 MLOps Exercise 9: IT 與 MLOps 的參考架構 Exercise 10: MLOps 架構元件

在本章中，你將持續探索打造全自動 MLOps 系統的關鍵元件。首先，你會檢視協同（orchestration）在 MLOps 中的重要性，以及它如何確保 ML pipeline 的效率與可擴充性。接著，你會比較各種 MLOps 部署策略，並學會如何為你的系統選擇合適的作法。最後，你將學習 CI/CD/CT/CM，了解它們如何與協同與最佳實務相輔相成，以達成 MLOps 系統的全面自動化。完成本章後，你將更能打造高效率、精確且可靠的全自動 MLOps 系統。

Exercise 1: 自動化實驗追蹤 Exercise 2: 我們該追蹤哪些項目？Exercise 3: 實驗追蹤大辯論：你站哪一邊？Exercise 4: 我們要在這裡追蹤什麼？Exercise 5: 模型註冊表 Exercise 6: 別把模型「丟過牆」！Exercise 7: ML 模型生命週期 Exercise 8: 這是 model registry 的任務！Exercise 9: 自動化 MLOps 架構中的特徵儲存庫 Exercise 10: 使用 feature store 的一項優點 Exercise 11: Feature Store 的角色 Exercise 12: 中繼資料儲存庫 Exercise 13: MLOps 中的中介資料（Metadata）Exercise 14: 使用 metadata store 進行模型重新訓練 Exercise 15: Metadata store 在監控 MLOps 中的角色

本章將帶你深入自動化的世界，學會設計更具韌性且高效率的 ML 系統。你會先理解 MLOps 系統中自動化的基礎，接著探索設計樣式與失誤保護機制的威力。你也會學習如何在 MLOps 系統中導入自動化測試，並利用超參數調校來最佳化模型與工作流程。到本章結束時，你將具備建立與管理高效率且可靠的全自動 MLOps 系統所需的技能與知識。

Exercise 1: 將完整自動化與最佳實務引入 MLOps

當前練習

Exercise 2: MLOps 工作流程中的自動化 Exercise 3: MLOps 的自動化層級 Exercise 4: 自動化、監控與事件回應模式 Exercise 5: 這是設計樣式嗎？Exercise 6: 重新訓練、回滾，還是插補？Exercise 7: MLOps 中的自動化測試 Exercise 8: 垃圾進、垃圾出……請套用資料測試！Exercise 9: 測試：傳統 vs. MLOps Exercise 10: 測試：資料 vs. 模型 vs. pipeline Exercise 11: 自動化超參數調校 Exercise 12: 參數還是超參數？Exercise 13: 超參數調校在 MLOps 中的角色 Exercise 14: 自動化超參數調校

在最後一章，你將深入探討自動化 MLOps 架構的關鍵元件。從了解自動化實驗追蹤與模型登錄，到探索特徵儲存與中介資料儲存的角色，本章旨在讓你全面掌握全自動 MLOps 系統的種種細節。無論你是經驗豐富的 ML 實務者，或剛起步的學習者，本章都能提供設計自動化 MLOps 工作流程所需的知識與技能。

Exercise 1: MLOps 中的編排（Orchestration）Exercise 2: 為什麼要模組化？Exercise 3: 編排：開發 vs. 生產 Exercise 4: MLOps 工作流程中的 DAG Exercise 5: MLOps 中的協調編排要點 Exercise 6: MLOps 部署策略的自動化 Exercise 7: 這是哪一種部署？Exercise 8: 這是正確的部署策略嗎？Exercise 9: 以藍綠部署維持零停機 Exercise 10: 全自動化 MLOps 中的 CI/CD/CT/CM Exercise 11: CI/CD/CT/CM 對 MLOps 有何貢獻？Exercise 12: 持續監控與持續訓練 Exercise 13: MLOps 中的 CI/CD/CT/CM Exercise 14: 重點整理