详细内容或原文请订阅后点击阅览

什么是机器学习管道？阶段、架构和最佳实践

2025年11月12日 10:31 33 Comments
X Twitter Instagram Mail

使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。

来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能

什么是机器学习管道？ 2025 年综合指南

快速摘要：什么是机器学习管道以及它们为何重要？

ML 管道是一系列精心策划的自动化步骤，可将原始数据转换为已部署的 AI 模型。它们涵盖数据收集、预处理、培训、评估、部署和持续监控，使团队能够快速、大规模地构建强大的人工智能产品。它们与传统的数据管道不同，因为它们包括以模型为中心的步骤，例如训练和推理。本指南详细介绍了每个阶段，分享了 Andrew Ng 等思想领袖的专家意见，并展示了 Clarifai 的平台如何简化您的 ML 工作流程。

ML 管道是一系列精心策划的自动化步骤，可将原始数据转换为已部署的 AI 模型。

快速摘要

  • 定义和演变：机器学习管道自动化并连接将数据转换为生产就绪模型所需的步骤。它们已经从手动脚本发展为复杂的云原生系统。
    • 定义和演变：
  • 步骤与阶段：管道可以被视为线性“步骤”或更深的“阶段”（项目启动、数据工程、模型开发、部署和监控）。与实验工作流程相比，生产管道需要更强大的治理和基础设施。
    • 步骤与阶段：
  • 构建您自己的：本文提供了分步指南，包括伪代码和最佳实践。它涵盖了 Kubernetes 和 Kubeflow 等工具，并解释了 Clarifai 的 SDK 如何简化摄取、培训和部署。
    • 构建您自己的：
  • 设计考虑因素：数据质量、可重复性、可扩展性、合规性和协作是现代机器学习项目的关键因素。我们对每一项进行了解释，并提供了安全、道德管道和风险管理的技巧。
    • 设计注意事项： 架构： 部署和监控：
  • 优势与挑战：自动化加快了上市时间并提高了再现性labellerr.com，但数据质量、偏差、成本和治理等挑战仍然存在。
    • labellerr.com 步骤
    机器学习 阶段 重复性 数据收集 人工智能 管道 合规性 风险管理 强大的 基础设施 复杂的 所需的 可扩展性 指南 实验工作 预处理 大规模 ML 质量 一系列 中心的 可重复性 数据转换 再现性 原始数据 自己的 监控 步骤 数据 AI 上市时间 管理的 提高 传统的 自动化 模型 设计 部署 治理