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机器学习设计模式
book

机器学习设计模式

by Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn
September 2022
Beginner to intermediate content levelBeginner to intermediate
386 pages
7h 36m
Chinese
Southeast University Press
Content preview from 机器学习设计模式
连接模式
367
对于模型的产品化有许多考虑因素和设计决策。和之前一样,在发现阶段做出的许
多决策也会指导这一步。模型再训练应该如何管理?输入数据需要流处理吗?训练
是针对新批次的数据进行还是实时进行的?模型推理呢?我们应该每周执行一次批
处理推理作业还是需要支持实时预测?是否存在特殊的吞吐量或延迟问题需要考
虑?是否需要处理高强度的工作负载?低延迟是要优先考虑的吗?网络连接性是个
问题吗?第
5
章中的设计模式涉及了一些在运作机器学习模型时出现的问题。
这些都是重要的考虑因素,而对于许多业务来说最后阶段往往是最大的障碍,因为
它需要组织的不同部门之间强有力的协调以及各种技术组件的集成。这种困难的部
分原因还在于,产品化过程需要将一个依赖于机器学习模型的新过程集成到现有的
系统。这可能涉及处理为支持单一方法而开发的遗留系统,或者可能需要在组织内
进行复杂的变更控制和生产过程。而且,许多时候,现有的系统没有一种机制来支
持来自机器学习模型的预测,所以必须开发新的应用和工作流。预见到这些挑战很
重要,开发一个全面的解决方案需要来自业务运作方面的大量投入,以尽可能容易
地完成过渡,并加快进入市场的速度。
部署阶段的下一步是运作模型(图
8-2
的步骤
9
)。这一实践领域通常被称为
MLOps
ML Operations
,机器学习运维),涵盖了自动化、监控、测试、管理和维护生产
中的机器学习模型的相关方面。对于任何希望扩大组织内部机器学习驱动的应用数
量的公司来说,这都是一个必要的组成部分。
操作化模型的一个关键特点是自动化工作流 ...
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ISBN: 9787564196776