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機器學習 - MLOps
MLOps（機器學習運維）是一套實踐和工具，它結合了軟體工程、資料科學和運維，以便在生產環境中自動部署、監控和管理機器學習模型。
MLOps 解決了在生產環境中管理和擴充套件機器學習模型的挑戰，其中包括版本控制、可重複性、模型部署、監控和維護。它旨在簡化整個機器學習生命週期，從資料準備和模型訓練到部署和維護。
MLOps 最佳實踐
MLOps 包括許多關鍵實踐和工具，包括：
版本控制 - 這涉及使用 Git 等工具跟蹤對程式碼、資料和模型的更改，以確保可重複性和維護所有更改的歷史記錄。
持續整合和交付 (CI/CD) - 這涉及使用 Jenkins、Travis CI 或 CircleCI 等工具自動化構建、測試和部署機器學習模型的過程。
容器化 - 這涉及使用 Docker 或 Kubernetes 等工具將機器學習模型和依賴項打包到容器中，這使得在生產環境中輕鬆部署和擴充套件模型成為可能。
模型服務 - 這涉及設定一個伺服器來託管機器學習模型並在傳入資料上提供預測。
監控和日誌記錄 - 這涉及使用 Prometheus 或 Grafana 等工具跟蹤機器學習模型在生產環境中的效能，並記錄錯誤和警報以實現主動維護。
自動化測試 - 這涉及自動化機器學習模型的測試，以確保其準確性和魯棒性。
用於 MLOps 的 Python 庫
Python 有許多可用於 MLOps 的庫和工具，包括：
Scikit-learn - 一個流行的機器學習庫，提供用於資料預處理、模型選擇和評估的工具。
TensorFlow - 一個廣泛使用的開源平臺，用於構建和部署機器學習模型。
Keras - 一個高階神經網路 API，可以在 TensorFlow 之上執行。
PyTorch - 一個深度學習框架，提供用於構建和部署神經網路的工具。
MLflow - 一個用於管理機器學習生命週期的開源平臺，提供用於跟蹤實驗、打包程式碼和模型以及在生產中部署模型的工具。
Kubeflow - 一個用於 Kubernetes 的機器學習工具包，提供用於管理和擴充套件機器學習工作流程的工具。