构建基础机器学习流水线

机器学习 (machine learning)流水线将持续集成 (CI)、持续交付 (CD) 和持续训练 (CT) 等自动化原则整合到一个统一且自动化的工作流中。这一工作流是可靠 MLOps 系统的核心，将一系列手动且易错的任务转变为可重复、可审计的过程。

你可以将机器学习流水线看作是模型的自动化生产线。它的一端接收数据和代码等原材料，另一端产出经过验证、可随时部署的模型。流水线中的每个步骤都是一个独立的自动化任务，并将其输出（称为 产物，artifact）传递给下一步。

基础流水线的各个阶段

典型的机器学习 (machine learning)流水线实现了机器学习生命周期中核心阶段的自动化。虽然流水线可能变得非常复杂，但一个基础流水线通常包含以下自动化阶段：

1. 数据摄取： 这是入口点。流水线会自动拉取所需的数据。数据可能来自数据仓库、云存储桶或特征商店。该步骤通常由新数据的出现来触发。

2. 数据验证： 数据摄取后必须进行验证。流水线会自动检查数据质量。数据是否符合预期模式？是否存在缺失值或异常值？这一步可以防止低质量数据破坏整个训练过程。如果验证失败，流水线可以停止并发送警报。

3. 数据准备： 这一阶段也称为特征工程，它会自动将验证后的原始数据转换为适合模型的格式。这包括数值特征缩放、类别变量编码以及从现有特征创建新特征等任务。输出是可用于训练的处理后数据集。

4. 模型训练： 流水线使用准备好的数据运行训练脚本。该脚本训练模型并输出模型文件，这是一种二进制产物。同样地，流水线还会记录训练运行中使用的所有参数 (parameter)和环境详情，以确保可复现性。

5. 模型评估： 训练完成后，必须对模型进行评估。流水线会自动在预留的测试集上测试新模型的性能。它会计算预定义的指标，如准确率、精确率或均方误差。结果会与基准进行比较，基准可以是当前部署的模型或设定的性能阈值（例如：准确率 > 0.85）。

6. 模型注册： 如果模型通过了评估阶段，它就会被注册。这一步涉及对模型产物进行版本控制，并将其存储在称为模型注册表（Model Registry）的中心位置。注册表还会存储元数据，例如训练指标、所用数据集的 ID 以及指向生成该模型的代码版本的链接。注册的模型即为待部署的候选模型。

基础自动化机器学习流水线图示，展示了从数据摄取到模型注册的过程。

流水线如何触发

自动化流水线并非手动运行。它由特定事件激活，确保系统能够对变化做出动态响应。常见的触发方式包括：

• 基于代码的触发 (CI)： 当数据科学家或工程师将新代码推送到 Git 仓库时，CI 系统（如 GitHub Actions）可以自动触发流水线运行。该流水线通常运行一系列快速测试来验证代码完整性，并可能执行一次简短的训练运行以确保没有功能损坏。

• 基于数据的触发 (CT)： 在许多应用中，随着新数据的出现，模型需要重新训练。流水线可以配置为当存储中收集到一定量的新数据时自动启动。这就是持续训练 (CT) 的核心。

• 定时触发： 有时，无论是否有新数据，你都需要定期重新训练模型，这可能是为了应对缓慢变化的趋势或模型陈旧问题。流水线可以设置为按固定间隔运行，例如每天、每周或每月。

通过结合这些组件和触发器，你创建的系统将不再是一个静态的一次性脚本。相反，它变成了一个动态的、由事件驱动的过程，能够可靠且重复地生产高质量模型。这种流水线是推动 MLOps 的引擎，弥合了模型开发与运营卓越性之间的鸿沟。该流水线的输出——即注册表中经过版本化和验证的模型——将成为下一阶段“持续交付”的输入。