在企业中实施 MLOps

第 3 章. 开始第一个 MLOps 项目

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如果你迫不及待地想要开始构建你的 MLOps 项目和管道，那么你就读对了章节。令人惊讶的是（如果你一直在仔细阅读本书的话），第一步并不需要笔记本或集成开发环境。相反，这需要与公司的决策者进行适当的讨论。人工智能和 ML 开辟了新的技术前沿，但在学术界之外，它们必须与业务用例相联系。这才是它们对人们的价值所在。因此，要做的第一件事就是找出证明项目合理性的业务用例，以及目标和预期投资回报率。

业务方面的问题弄清楚后，就该去看电脑了。但先不要打开笔记本。下一步是规划 ML 项目。这包括您需要的资源、运行流程、解决方案原型、管道结构和设计。一旦这些组件获得批准，就终于到了开发 ML 管道的时候了。在本章中，我们将详细探讨上述各个阶段。

确定业务用例和目标

人工智能正在改变企业和全球经济。普华永道的一份报告预测，到 2030 年，人工智能对全球经济的贡献将高达 15.7 万亿美元。此外，总经济收益的 45% 将来自产品改进，刺激消费者需求。这是因为，随着时间的推移，人工智能将推动产品种类更加丰富，个性化、吸引力和可负担性也将增强。 人工智能有助于企业增加收入、削减运营成本、提高生产率并减少摩擦。此外，它还有助于实现长期战略目标，如提高竞争力、降低风险、扩大用户群和消费者忠诚度、提高员工保留率和提升品牌价值，从长远来看，这将转化为更高的盈利能力和估值。

例如，根据麦肯锡的数据，亚马逊高达 35% 的收入来自人工智能驱动的推荐。通过引入 "常买常新"推荐（以及其他推荐），亚马逊能够增加客户购物车的平均规模和订单金额（追加销售和交叉销售），进而增加每位客户的平均收入和亚马逊每季度的电子商务创收。

Netflix 估计其个性化推荐引擎每年价值 10 亿美元。根据 Netflix 团队的说法，"消费者研究表明，一个典型的 Netflix 会员在一到两个屏幕上浏览了十到二十部影片后，可能会在 60 到 90 秒的选择时间内失去兴趣。在此之后，用户要么找到感兴趣的内容，要么放弃我们服务的风险大幅增加"。因此，Netflix 的高管认为，如果不向用户提供适当的推荐，他们每年至少会损失 10 亿美元。

拉美航空是南美最大的航空公司。它的业务受到 COVID-19 的严重打击。它损失了 80% 的收入，进入破产保护程序。首席执行官决定加倍努力发展人工智能，以降低成本，提高盈利能力。在左右开弓削减成本的同时，它大幅壮大了数据科学和 MLOps 团队，并实现了几乎所有业务部分的自动化。现在，它的财务状况好了很多。在其中一个用例中，目标是提高航班燃油计算的精确度，以避免携带额外燃油。该项目每年为拉美航空节省了数千万美元，并大大减少了二氧化碳排放量（这也是一项重要的环境效益）。在另一个使用案例中，它利用客户数据提供定制套餐和追加销售选项，该项目带来了数千万美元的额外收入。

人工智能可大幅节约成本的另一个典型例子是聊天机器人的使用。Juniper Research 的一份报告发现，到 2023 年，在零售、银行和医疗保健领域采用聊天机器人将实现每年 110 亿美元的业务成本节约，而 2018 年估计为 60 亿美元。如果实施得当，聊天机器人可以满足客户服务人员的可扩展性需求，提高客户服务质量，并收集宝贵的消费者数据。

政府和非营利组织也在使用人工智能。它们解决的是国家安全、改善医疗保健、环境保护、儿童安全、教育等普遍需求，这些需求与可衡量的商业目标无关，但惠及全民。 ...