从零开始打造机器学习平台

从零开始打造机器学习平台

目录

🛠️ 平台基础架构
🔍 数据科学家的需求
🧪 实验管理与版本控制
📦 模型部署与监控
🌐 云服务选择

👨‍💻 模型开发流程
🛠️ 基础模板与项目克隆
📊 训练与实验管理
🚀 模型部署与服务
📈 模型监控与调优

💡 工具与资源
📚 常用工具介绍
🔗 相关资源链接

平台基础架构

🛠️ 数据科学家的需求
在生产环境中监控模型的需求
数据科学家与机器学习基础设施
🔍 实验管理与版本控制
使用开源工具进行实验管理
DVC：数据版本控制工具介绍
MLflow：实验追踪与管理工具

🧪 模型部署与监控
模型在生产环境中的部署
基于FastAPI的模型服务器搭建
Emporia：模型监控工具简介
🌐 云服务选择
AWS服务概述
S3、EKS、RDS等服务介绍

模型开发流程

👨‍💻 基础模板与项目克隆
利用Cookiecutter快速创建模板
模板包含的基本结构与功能
📊 训练与实验管理
MLflow在模型训练中的应用
训练过程中的实验管理与监控
🚀 模型部署与服务
模型在生产环境中的部署流程
使用Traffic API Gateway进行流量管理
📈 模型监控与调优
Emporia在模型监控中的应用
数据漂移、性能评估与调优

工具与资源

💡 常用工具介绍
Pulumi与Terraform：基础架构即代码
Helm：Kubernetes应用管理工具
GitHub、YouTube等资源链接
🔗 相关资源链接
ML平台代码及资源链接
Cookiecutter模板代码链接

平台基础架构

🛠️ 数据科学家的需求

在生产环境中监控模型的需求。随着机器学习的发展，数据科学家需要一套完善的基础设施来监控模型在生产环境中的表现。而不同组织对于机器学习基础设施的需求各不相同。

实验管理与版本控制

在机器学习开发过程中，实验管理和版本控制至关重要。DVC是一个非常实用的数据版本控制工具，可以帮助团队管理和跟踪数据集的变化。而MLflow则是一个强大的实验追踪与管理工具，可以帮助团队记录和比较不同实验的结果。

模型部署与监控

模型部署和监控是机器学习项目中的重要环节。使用FastAPI等工具可以快速搭建模型服务器，并通过Emporia等监控工具对模型在生产环境中的表现进行监控和调优。

云服务选择

在构建机器学习基础设施时，选择合适的云服务提供商至关重要。AWS提供了丰富的云服务，如S3、EKS和RDS等，可以满足不同场景下的需求。

模型开发流程

👨‍💻 基础模板与项目克隆

利用Cookiecutter等工具可以快速创建模板，为数据科学家提供一个基础的项目结构。这些模板包含了训练代码、服务代码等基本功能，可以大大提高开发效率。

📊 训练与实验管理

在模型训练过程中，MLflow可以帮助团队记录和管理实验结果。通过MLflow可以方便地比较不同实验的性能，并选择最优模型进行部署。

🚀 模型部署与服务

模型部署是将训练好的模型部署到生产环境中的过程。通过Traffic API Gateway等工具可以实现模型的流量管理，保证模型在高并发情况下的稳定性和可用性。

📈 模型监控与调优

模型部署后，需要进行持续的监控和调优。Emporia等监控工具可以帮助团队实时监控模型在生产环境中的表现，并及时发现和解决问题。

工具与资源

💡 常用工具介绍

Pulumi和Terraform是常用的基础架构即代码工具，可以帮助团队快速搭建和管理云服务。Helm是一个Kubernetes应用管理工具，可以帮助团队方便地管理和部署应用。

🔗 相关资源链接

ML平台代码及资源链接，包括GitHub仓库、YouTube教程等。Cookiecutter模板代码链接，方便数据科学家快速开始新的项目。

FAQ

Q: 什么是MLflow？
A: MLflow是一个实验追踪与管理工具，可以帮助团队记录和比较不同实验的结果。

**Q: 如何监控模