WhaleStudio 分钟级构建 AI 模型，强大 Ops 能力简化模型调度与部署
什么是机器学习(ML)? 它有什么作用
机器学习(ML)是人工智能(AI)的一个子集，通过算法发现数据中的通用模式，并根据持续不断的训练来优化调整最终结果。ML模型从过去的经验中学习，并根据已有的经验进行预测。例如，现在的电商已不再会使用普遍性降价或优惠券等手段吸引客户，取而代之的是根据每个客户的历史购买模式构建个性化优惠，并将这些数据与客户PII信息，网络搜索、当前地理位置、移动应用程序中的活动等实时信息相结合。这样，就可以构建ML模型来预测客户购买特定产品的倾向。所有的营销活动开始由数据和模型进行驱动，并通过在正确的时间向正确的客户提供正确的产品和优惠，来提升成交量和利润率，以实现更高的投资回报率。
ML使企业能够根据数据和模型作出决策，而不是通过经验或者直觉做出决策。同时，随着海量的新数据的不断供给和训练，ML模型会变得更加智能和准确，比如现在非常流行的ChatGPT等LLM就是这样诞生的。
MLOps如何为AI/ML项目提供价值
随着结构化和非结构化数据的快速增长，各类企业都希望从数据中获取价值，以获得竞争优势和提升服务能力。但现实情况是，许多生产性ML应用在现实环境中并未达到预期。这是因为任何技术都需要高质量的开发、实施和维护，如果一直专注于构建ML模型，而不是构建生产就绪的ML产品，那么复杂的ML系统组件和基础设施就会因缺少必要的协调和更新，导致效果降低甚至预测失败。更准确地说，好的ML需要好的MLOps管道和实践。MLOps侧重于数据模型部署、操作化和执行，通过这套标准做法，可以实时地提供可信的决策。MLOps结合了模型开发和操作技术，这对于高性能ML解决方案至关重要。
MLOps涵盖了数据科学的所有关键阶段：
- 数据准备：此阶段侧重于了解项目的目标和要求，并准备模型所需的数据。
- 模型构建：数据科学家基于各种不同的建模技术构建和评估各种模型。
- 部署和监视模型：这是模型进入可在业务流程中用于决策的状态。而Ops(运营)则是确保模型提供预期的业务价值和性能的关键。
如何使用白鲸开源WhaleStudio简化MLOps
WhaleStudio是白鲸开源的DataOps解决方案，通过采用WhaleStudio，企业可以简化ML模型的部署工作，并通过WhaleStudio强大的数据准备能力和调度监控能力，大幅提升MLOps的运营效率：
- 全面的数据集成和数据准备能力：快速接驳各类实时或者批量的数据，并通过内置的数据血缘和数据质量工具，提升数据准确性和可用性
- 支持调度执行ML任务的能力：支持执行用户使用各种框架训练任务
- 支持调度执行主流MLOps项目的能力：提供out-of-box的主流MLOps项目来让用户更方便的使用对应能力
- 支持编排各个模块搭建机器学习平台的能力：依据MLOps项目特性跟业务的适配程度，在不同的模块中可以使用不同项目的能力。
借助WhaleStudio，数据科学家和ML工程师可以专注于解决业务问题，而不必担心数据获取和数据准备工作，同时，WhaleStudio可在几分钟内（而不是几天和几个月）大规模地使用任何工具、框架（例如TensorFlow、MLFlow等）构建高质量的AI/ML模型，并通过强大的Ops能力对模型训练进行调度、监控和持续部署、持续上线。
综上所述，白鲸开源WhaleStudio可以帮助企业在MLOps项目中快速实现数据价值：
- 数据科学家和ML工程师可以灵活地在任何框架中构建其 AI/ML 模型
- 能够使数据科学家能够利用高质量、可信和及时的数据加速AI/ML训练
- 使用集成的DataOps及时交付可信数据，增强ML模型性能
- 通过加快和简化模型生命周期，让用户更好地专注于高价值创新任务
- 提高 ML系统的性能、可靠性和可扩展性
- 数据科学家、ML 工程师、数据工程师和 IT 运营部门之间更好的协作
本文由 白鲸开源 提供发布支持！