機器學習模型如何被訓練、優化和部署

每個機器學習系統，從垃圾郵件過濾器到大型語言模型，在到達用戶之前都會經歷相同的廣泛過程：數據被準備、模型在該數據上被訓練、其性能被測量和調整，最後被發佈到一個實時環境中，在該環境中它會被持續監控。雲提供商和工程團隊將這個過程稱為ML生命週期，無論模型是小分類器還是十億參數網絡，其機制基本相同。

訓練：模型如何從數據中學習

根據Google Cloud的架構文檔，生命週期從數據處理開始：團隊運行探索性數據分析以了解數據的結構、清理數據、將其分割為訓練集、驗證集和測試集，並設計特徵使數據處於適合模型的格式。只有在此準備之後，數據科學家才會實施算法並開始訓練。

對於神經網絡，訓練依賴於兩種相互關聯的技術，如GeeksforGeeks所解釋的：前向傳播，其中網絡處理輸入數據以產生預測，以及損失函數，它衡量該預測距真實標籤有多遠。反向傳播然後使用鏈式法則逐層計算每個內部參數對該誤差的貢獻。梯度下降使用這些計算的梯度將每個參數推向減少損失的方向。根據GeeksforGeeks，這個前向傳播/反向傳播/更新週期在許多時期內重複，直到模型收斂到損失函數的最小值。

優化：調整和驗證模型

單獨訓練不能保證可用的模型。Google Cloud的文檔指出，團隊在已實施的算法上進行超參數調整以獲得最佳性能，調整諸如學習率、批次大小或時期數量之類的設置，而不是模型自身學習的參數。Google的機器學習項目管理開發者文檔補充道，這個實驗階段是團隊測試不同特徵組合、超參數值和模型架構的地方，通常要運行數百個實驗才能找到可行的組合。

一旦存在候選模型，就在保留測試集上進行評估——模型在訓練期間未見過的數據——以產生質量指標。IBM將此步驟描述為使用準確性和公平性等指標在未見過的數據上評估性能。然後根據基線驗證模型：Google Cloud的文檔指出這確認了模型的預測性能好於定義的閾值，然後才允許其向部署邁進。

部署：將模型投入生產

部署是驗證的模型開始對真實數據進行預測的點。Snowflake的文檔將模型部署定義為將驗證的模型及其依賴項和推理邏輯進行受控發佈到生產環境中，其中可以進行版本控制、執行、監控，並在必要時回滾。

Google Cloud和Snowflake都描述了可比較的部署模式集，總結如下。

Snowflake指出每種部署方式都有權衡：實時服務需要仔細處理延遲、可用性和擴展，而批處理系統更容易管理但受評分計劃運行頻率的限制。邊緣部署減少延遲並保持數據本地，但使得追蹤在許多分佈式設備上運行的模型版本變得困難。

監控、漂移和重新訓練

部署不是過程的終點。IBM指出，持續監控追蹤生產中的模型性能，檢測準確性漂移等問題，並生成警報以支持快速介入，並可觸發使用更新數據的重新訓練。Snowflake類似地將監控和漂移檢測列為核心部署責任，以及回滾計劃——如果新模型表現不佳，預定義的觸發器和所有權結構可用於恢復到較早的模型版本。

Google Cloud的文檔將其框架為成熟度範譜。在最少自動化的級別，每個步驟——從數據準備到部署——都是手動的，這對於不頻繁發佈的早期項目很典型。更成熟的設置添加自動化管道來驗證數據和模型並檢測漂移，最自動化的設置集成持續集成和交付，使實驗、測試、部署和監控作為相互連接的、大部分自動化的階段運行。

生命週期背後的工具

IBM對這種稱為MLOps的實踐的概述列出了團隊在每個階段通常依賴的工具類別：用於構建和訓練模型的機器學習框架，如TensorFlow和PyTorch、用於版本控制的Git、用於自動化管道步驟的CI/CD平台（如Jenkins或GitLab CI/CD），以及用於在AWS、Azure或IBM Cloud等雲基礎設施上協調訓練、部署和監控的專用MLOps平台，如Kubeflow或MLflow。