书籍摘要

1. 引言

• 定义：机器学习生产系统是指在生产环境中部署、管理和扩展机器学习模型所需的基础设施和流程。
• 重要性：这些系统确保模型可靠、高效且可扩展，使组织能够在现实场景中从机器学习中获取价值。

2. 数据管理

• 数据收集：收集相关和高质量数据的策略。
• 数据预处理：用于清理、转换和准备数据的技术。
• 数据存储：存储和管理大型数据集的解决方案，包括数据湖和数据仓库。

3. 模型开发

• 模型训练：训练机器学习模型的过程，包括选择合适的算法和超参数。
• 模型评估：评估模型性能的方法，如交叉验证和准确率、精确率、召回率等指标。
• 模型优化：提高模型性能的技术，包括特征工程和超参数调优。

4. 部署

• 部署策略：将模型部署到生产环境的方法，如批处理部署、金丝雀部署和蓝绿部署。
• 基础设施：用于部署机器学习模型和大型语言模型（LLMs）的工具和平台。
• 管理和交付：确保模型在生产环境中稳定运行的管理和交付流程。
• 监控和日志记录：监控模型性能和记录日志的方法，以便及时发现和解决问题。

5. 监控与维护

• 性能监控：持续监控模型性能，确保其在生产环境中保持高效运行。
• 故障排除：识别和解决模型在生产环境中出现的问题。
• 模型更新：根据新的数据和需求更新模型的流程。

6. 基础设施与工具

• 计算资源：支持机器学习模型训练和推理的计算资源，如GPU和TPU。
• 存储资源：用于存储数据和模型的存储资源，如分布式文件系统和对象存储。
• 工具和框架：用于机器学习开发和部署的工具和框架，如TensorFlow、PyTorch和MLflow。

7. 案例研究

• 实际应用：展示机器学习生产系统在不同行业中的实际应用案例。
• 经验教训：从实际应用中总结的经验教训和最佳实践。

8. 挑战与最佳实践

• 挑战：在机器学习生产系统中常见的挑战，如数据质量、模型性能和可扩展性。
• 最佳实践：应对这些挑战的最佳实践，包括自动化、标准化和持续改进。