全自动 MLOps 中的 CI/CD/CT/CM

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本练习是课程的一部分

Fully Automated MLOps

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4.8+

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在本章中，我们将以工业场景为背景，阐述采用 MLOps 的动机。您将学习它如何帮助企业持续创造业务价值。我们还会回顾 ML 的各个阶段，并重点说明 MLOps 如何强化这些环节。章节末尾，您将探索一个全自动 MLOps 系统的参考架构。随后，您将以该架构为基础，了解任何 MLOps 系统都重要的组件，并为后续课程做好铺垫。

Exercise 1: Fully Automated MLOps 简介 Exercise 2: 必须偿还隐藏的技术债务 Exercise 3: 机器学习中的隐藏技术债不同于传统软件 Exercise 4: MLOps 生命周期阶段 Exercise 5: Fully automated MLOps Exercise 6: 要不要自动化……Exercise 7: 为规模化而构建 Exercise 8: 参考架构：全自动化 MLOps Exercise 9: IT 与 MLOps 中的参考架构 Exercise 10: MLOps 架构组件

在本章中，您将继续探索构成全自动 MLOps 系统的关键组件。首先，您将了解编排在 MLOps 中的重要性，以及它如何保障 ML 流水线的高效与可扩展。接着，您将考察 MLOps 中不同的部署策略，并学习如何为您的系统选择合适的方案。最后，您将学习 CI/CD/CT/CM，以及它们如何与编排和最佳实践相辅相成，从而实现 MLOps 系统的全面自动化。掌握这些内容后，您将更有能力构建高效、精准、可靠的全自动 MLOps 系统。

Exercise 1: 自动化实验追踪 Exercise 2: 我们应该跟踪什么？Exercise 3: 围绕实验追踪的大辩论：您站哪一边？Exercise 4: 这里要跟踪什么？Exercise 5: 模型注册表 Exercise 6: 别把模型"一扔了之"！Exercise 7: ML 模型生命周期 Exercise 8: 这正是模型注册表的用武之地！Exercise 9: 自动化 MLOps 架构中的特征存储 Exercise 10: 使用特征库的一个优势 Exercise 11: 特征存储的角色 Exercise 12: 元数据存储 Exercise 13: MLOps 中的元数据 Exercise 14: 使用元数据存储进行模型再训练 Exercise 15: 元数据存储在 MLOps 监控中的作用

在本章中，您将深入自动化领域，学习如何设计更具韧性且更高效的 ML 系统。您将先理解 MLOps 系统中自动化的基础，再进一步掌握设计模式与失效保护机制的作用。您还将学习如何在 MLOps 系统中实施自动化测试，并利用超参数调优优化模型与工作流。到本章结束时，您将具备构建与管理既高效又可靠的全自动 MLOps 系统所需的技能与知识。

Exercise 1: 将全自动化与最佳实践引入 MLOps Exercise 2: MLOps 工作流中的自动化 Exercise 3: MLOps 的自动化层级 Exercise 4: 自动化、监控与事件响应模式 Exercise 5: 这是设计模式吗？Exercise 6: 重训、回滚，还是插补？Exercise 7: MLOps 中的自动化测试 Exercise 8: 垃圾进，垃圾出……请进行数据测试！Exercise 9: 测试：传统 vs. MLOps Exercise 10: 测试：数据 vs. 模型 vs. 流水线 Exercise 11: 超参数自动化调优 Exercise 12: 参数还是超参数？Exercise 13: MLOps 中超参数调优的作用 Exercise 14: 超参数调优自动化

在最后一章，您将深入剖析自动化 MLOps 架构的关键组件。从自动化实验跟踪与模型注册表，到特征存储与元数据存储的角色，本章将帮助您全面理解全自动 MLOps 系统的细节。不论您是经验丰富的 ML 从业者，还是刚刚起步，本章都将为您提供设计自动化 MLOps 工作流所需的知识与技能。

Exercise 1: MLOps 中的编排 Exercise 2: 为何要模块化？Exercise 3: 编排：开发 vs. 生产 Exercise 4: MLOps 工作流中的 DAG Exercise 5: MLOps 中的编排要点 Exercise 6: MLOps 部署策略中的自动化 Exercise 7: 这是什么类型的部署？Exercise 8: 这是合适的部署策略吗？Exercise 9: 通过蓝/绿部署保持零停机 Exercise 10: 全自动 MLOps 中的 CI/CD/CT/CM

当前练习

Exercise 11: CI/CD/CT/CM 如何助力 MLOps？Exercise 12: 持续监控与持续训练 Exercise 13: MLOps 中的 CI/CD/CT/CM Exercise 14: 总结