LLMOps与传统的MLOps有何不同?
尽管两者有许多共同之处，但它们的侧重点和范围有所不同。MLOps专注于机器学习模型的开发和部署 ，而LLMOps则更广泛地涵盖整个数据和机器学习生态系统管理。企业根据自身需求和目标灵活结合这两种方法 ，以实现最佳的数据和机器学习管理实践 。
成本：LLMOps的成本主要集中在推理过程，而MLOps则可能涉及训练、推理等多个环节的成本 。延迟：LLMOps对实验速度和用户体验的延迟问题更为敏感 ，需要采取相应措施进行优化。LLMOps的未来展望 随着LLM在AI行业的普及 ，LLMOps领域预计将持续发展和演变 。
LLMOps是一组管理LLM驱动应用程序生命周期的工具和最佳实践 。由于LLM是ML模型的子类别，因此LLMOps可以视为面向LLM的MLOps。LLMOps的兴起主要源于2022年底OpenAI ChatGPT的发布 ，这引起了人们对LLM广泛兴趣 。
利用mlflow对大模型进行评估
1、使用 MLflow 对大型语言模型（LLM）进行评估 ，可以利用 MLflow 的评估 API 。MLflow 提供了三种主要方法来评估 LLM：将模型打包为 MLflow 模型 、使用自定义函数进行评估和使用静态数据集进行评估。要将 LLM 作为 MLflow 模型进行评估，您需要将模型转换为 MLflow 的 PyFuncModel 实例 。
2 、通过gui比较最优模型后 ，使用mlflow环境打包模型 ，便于后续部署与使用 。需要编写MLproject文件，描述代码依赖关系、入口点与运行方式。以 sklearn_elasticnet_wine 为例 ，MLproject文件包含python环境依赖 、参数alpha和l1_ratio的入口点与运行方式 。
3 、治理与合规：加强了模型解释性、公平性评估 ，确保了法规遵从和隐私保护 。开源MLOps领航者与新星：Kubeflow：作为Kubernetes上机器学习的领航者，简化了Jupyter notebook集成和TensorFlow作业自动化。MLFlow：专注于生命周期管理，构建了涵盖Tracking 、Project和Model的强大工具链。
4 、使用 `mlflow ui` 命令启动 MLflow UI ，可以在浏览器中查看不同实验结果 。在 MLflow UI 中 ，可以查看实验详细信息、超参数 、指标 、文件，并比较不同实验之间的差异和趋势 。通过学习 MLflow ，我们可以追踪机器学习实验过程和结果 ，并更好地管理不同模型。
5、在大模型时代，Databricks 和 Snowflake 的发展方向确实呈现出显著的差异：Databricks： 核心策略：以RAG技术为核心 ，结合Delta Lake数据库和MLFlow等工具 ，构建一体化的数据智能平台解决方案 。 技术融合：融合了上一代深度学习与数据处理能力，强调自然语言访问和数据治理 。
6 、利用评估模型性能的工具 ，如计算损失值和监控模型稳定性。这些工具通常通过模型库提供的内置工具实现 。基础设施部署：模型可以部署在云端或边缘设备 。部署时需平衡计算能力与模型的大小要求 ，以实现最优化的资源利用。监控：监控是AIOps不可或缺的一环，使用如greylog或elasticstack等监控系统 。
MLOps(六)-回顾2023年开源的MLOps产品、框架 、工具与格局变化
MLReef：新手友好的MLOps协作平台 ，侧重数据管理 、脚本存储和实验管理 。其他开源MLOps工具与框架：Seldon Core：专为Kubernetes上的模型部署而生 ，关注模型扩展、性能监控和可靠性。Sematic：基于Apache Spark和TensorFlow等工具，打造类型安全的端到端管道，强化了监控和可视化能力 。
年的MLOps世界见证了技术的革新与市场格局的演变 ，以适应日益复杂的数据驱动业务需求 。高效MLOps环境的核心要素如今更加明确 ，包括数据无缝访问 、弹性计算集群 、动态开发环境，以及自动化和实验管理的无缝集成。在评估MLOps工具时 ，关键考量因素包括云策略、组织结构 、技术一致性 、用户支持以及社区的长远规划。
H2O、Iguazio 、Hopsworks：各自具有独特的功能和适用场景 ，满足不同用户的特定需求 。Valohai 、Amazon SageMaker、Dataiku：涵盖开源和商业化平台，提供从数据处理到模型部署的完整解决方案 ，适用于不同规模和类型的企业和项目 。总结：全球的MLOps和ML工具市场正在快速发展 ，提供了丰富的选择和适应性。
MLOps的核心理念是促进模型的快速迭代，通过完整的反馈回路及时调整系统 ，以满足业务需求的变化 。它为人工智能的透明度和可解释性提供了基础 ，有助于建立更加可信和可靠的机器学习系统 。关注文化和实践：MLOps关注的是文化和实践，而非特定的工具。
自动化工具和流程在MLOps中起着关键作用 ，它们能够确保模型在生产环境中稳定运行 ，并快速响应业务和数据的变化 。重要性：在数据驱动的时代，企业的竞争力越来越依赖于其利用数据和机器学习能力的水平 。MLOps通过持续优化和改进模型，帮助企业从机器学习模型中获取最大的价值 ，从而提高业务效率和效果。
MLOps ，全称为机器学习运营，是一个将机器学习与软件工程相结合的关键领域 ，旨在优化机器学习模型从诞生到实际应用的全流程管理 。具体来说：全流程管理：MLOps涵盖了数据的获取 、预处理 、特征工程、模型训练以及部署到生产环境等多个阶段 ，确保模型从创建到应用的全过程都能得到有效管理 。
MLFlow训练-部署流程详解(官方tutorial模型)
打包训练代码 通过gui比较最优模型后，使用mlflow环境打包模型 ，便于后续部署与使用。需要编写MLproject文件 ，描述代码依赖关系、入口点与运行方式 。以 sklearn_elasticnet_wine 为例，MLproject文件包含python环境依赖 、参数alpha和l1_ratio的入口点与运行方式 。
MLFlow系列1-MLFlow实验追踪
1 、MLflow 是一个由 Databricks 发起的开源项目 ，旨在为机器学习团队提供一个统一的界面来跟踪实验的参数、代码 、数据和结果。它支持多种机器学习库和框架 ，包括 TensorFlow 、PyTorch 和 Scikit-learn 等。它提供了一个平台来简化机器学习实验的管理，让我们能够追踪和比较不同的模型 。
2、` ， `mlflow.log_metric（）` ， `mlflow.set_tag（）`， `mlflow.log_artifact（）` 等：记录参数 、指标 、标签和文件 。在同一个程序中可以运行多个模型，并使用 `mlflow.start_run（）` 的 ActiveRun 对象管理。记录模型表现时 ，使用 Tracking API 的 log 方法记录指标 。
3、MLflow 是一个用于简化机器学习流程的开源平台 ，包括实验追踪 、代码打包和模型共享与部署 。它由 Databricks 公司于 2018 年推出，现在是一个社区驱动的项目 ，广受欢迎。MLflow 的主要功能包括跟踪实验 、将代码打包成可重复运行的流程以及共享和部署模型 。
本文来自作者[郭敏倩]投稿，不代表安徽策御达禄立场，如若转载，请注明出处：https://ao9.cc/ao9cc/14976.html
评论列表（4条）
我是安徽策御达禄的签约作者“郭敏倩”！
希望本篇文章《MLflow（mlflow kubeflow kuberay 对比）（mlflow kubeflow kuberay 对比）MLflow》能对你有所帮助！
本站[安徽策御达禄]内容主要涵盖：安徽策御达禄
本文概览：LLMOps与传统的MLOps有何不同?尽管两者有许多共同之处，但它们的侧重点和范围有所不同。MLOps专注于机器...