什么是 ModelOps？
ModelOps 是指旨在实施和管理机器学习模型的一套实践和流程，确保其在生产环境中的整个生命周期中的效率、准确性和可靠性。它涉及数据科学和运营团队之间的协作，以有效地监控、更新和管理模型。
ModelOps 的关键组件：
模型生命周期管理：整个组织内的模型的版本控制、测试、部署和监控。
模型部署自动化：简化将模型部署到生产环境的过程。
模型性能监控：持续跟踪和分析生产中的模型性能。
模型再训练和更新：根据新数据或不断变化的业务需求自动执行再训练和更新模型的过程。
模型治理：确保模型根据行业标准和监管要求进行开发和部署。
模型协作和共享：使多个团队能够在整个组织内合作和共享模型。
模型库存和目录：维护整个企业 芬兰 WhatsApp 数据 部署的所有模型的集中存储库。
现在您已经了解了这两种技术的基础知识，下一节将快速介绍它们之间的差异。
MLOps 服务
机器学习操作与模型操作——快速比较
在深入探讨差异之前，这里先对机器学习模型和模型操作进行快速比较。
方面
MLOps
模型操作
重点
MLOps 专注于操作机器学习模型。
ModelOps 专注于操作化机器学习、统计、预测和基于规则的模型。
范围
MLOps 专注于在生产中部署和管理 ML 模型的技术方面。
另一方面，ModelOps 更广泛地关注从开发到部署的整个生命周期。
主要用户
其主要用户包括数据科学家和MLOps工程师。
其主要用户包括企业风险、IT 和业务运营团队。
主要功能
与数据科学平台集成。
快速部署模型。
数据科学绩效监控。
完成模型生命周期自动化。
企业范围的模型库存。
对生产中的所有模型进行全面的可见性和监控。
灵活性
在所使用的工具和技术方面，它具有更多的规范性。
它为在不同平台上构建和部署模型提供了更大的灵活性。
技能组合
MLOps 需要在部署自动化和容器化等领域拥有更多专业技能。
ModelOps 需要数据科学、软件工程、DevOps 和业务分析等技能。
让我们深入探讨机器学习操作和模型操作之间的区别。
MLOps 与 ModelOps 用例
MLOps 和 ModelOps 之间的另一个主要比较可以在它们的用例中看到。