AI Model CI/CD

对于人工智能领域的任何人来说，MLOps 一词是解决所有问题的一个神奇词汇。 它结合了所有与机器学习相关的任务，从管理、处理和可视化数据、运行和跟踪实验，到将创建的模型投入到生产，理想情况下是大规模、合规和安全的。它定义了实施 ML 工作以创建基于AI的应用程序和服务的过程。

第 1 周，简介和先决条件；第 2 周：实验跟踪和模型管理；第 3 周：编排和 ML 管道；第 4 周：模型部署；第 5 周：模型监控；第 6 周：最佳实践；第 7、8、9 周：项目。

机器学习运营 (MLOps) 正在成为寻求利用 AI 和 ML 模型优势的企业的一个非常重要的部分。这项研究详细回顾了 MLOps、其优点、困难、演变以及 MLOps 框架、Docker、GitHub actions 和 Kubernetes 等重要的底层技术。详细解释了 MLOps 工作流程，包括模型设计、部署和操作，以及模型和数据探索和部署所需的各种工具。本文还重点介绍了使用各种成熟度级别的自动化管道进行 ML 项目的端到端生产，其中至少完全没有自动化，最高的是具有完整的 CI/CD 和 CT 功能。此外，还使用用于对象检测服务的企业级 MLOps 项目的详细示例来解释该技术在现实场景中的工作流程。为此，托管来自 TensorFlow 2 Model Zoo 的预训练模型的 Web 应用程序被打包并部署到互联网，以确保系统可扩展、可靠并针对企业级部署进行优化。

自动化人工智能（AI）模型训练已成为自动化领域的一项重大挑战。从原始数据到模型部署的完整管道需要定义强大的流程，以确保公开模型的服务的效率。本文介绍了一种通用架构，用于使用 Microsoft Azure 机器学习 (AzureML) CI/CD 工具自动执行数据准备、模型训练、模型选择以及将模型部署为 Web 服务以供第三方使用。我们利用带有预定义和自定义模块的 AzureML 管道进行了实际实验，证明了它可以集成到任何生产应用程序中。我们还成功地将这种架构集成到专为工业预测而设计的实际产品中。这一实际实施证明了我们方法的有效性和适应性，表明其满足不同培训需求的潜力。