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構(gòu)建可靠的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)
包郵 構(gòu)建可靠的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)
開本：
16開
頁數(shù)：
318
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構(gòu)建可靠的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng) 版權(quán)信息
- ISBN：9787111772187
- 條形碼：9787111772187 ; 978-7-111-77218-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
構(gòu)建可靠的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng) 本書特色
無論你是小型初創(chuàng)公司還是跨國公司的一員，這本實用的書向數(shù)據(jù)科學(xué)家、軟件和網(wǎng)站可靠性工程師、產(chǎn)品經(jīng)理和企業(yè)主展示了如何在你的組織中可靠、有效且負責(zé)地運行并建立 ML。你將深入了解從如何在生產(chǎn)環(huán)境中監(jiān)控模型到如何在產(chǎn)品組織中運行一個好的模型開發(fā)團隊的所有事情。
構(gòu)建可靠的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng) 內(nèi)容簡介
本書融合作者構(gòu)建、運維和擴展大型機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的經(jīng)驗，通過豐富的示例，詳細講解如何運行高效、可靠的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。本書首先概述機器學(xué)習(xí)相關(guān)概念和數(shù)據(jù)管理原則，涵蓋數(shù)據(jù)管理、機器學(xué)習(xí)模型、評估質(zhì)量、特征、公平性、隱私等主題；然后介紹機器學(xué)習(xí)模型及其生命周期；*后講述如何將機器學(xué)習(xí)引入組織，以及引入后組織會發(fā)生什么等復(fù)雜問題。
構(gòu)建可靠的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)構(gòu)建可靠的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng) 前言
本書贊譽
不管你是否做過數(shù)據(jù)科學(xué)工作、具備專業(yè)的機器學(xué)習(xí)（ML）和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)知識、逐行閱讀了Tensorflow的源代碼，也不管你是否從頭實現(xiàn)過自己的分布式機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，在你部署一個基于機器學(xué)習(xí)的真實系統(tǒng)之前，你都將從閱讀本書中受益。這正是即將部署的成千上萬個機器學(xué)習(xí)項目所需要的，因為這些部署項目的實用性是一把雙刃劍。部署的項目越有用，有關(guān)安全、保障、依賴于你的付費客戶、公平性或基于你的系統(tǒng)所做出的決策的風(fēng)險就越高。本書詳盡地介紹了當你有這種級別的責(zé)任時需要運行的操作，你可以放心，這是幾十年的經(jīng)驗積累。
—Andrew Moore，Google Cloud AI副總裁兼總經(jīng)理
如果我們這些從事機器學(xué)習(xí)的人能夠應(yīng)用軟件工程的*佳實踐，那么MLOps就不會如此痛苦了。這是一本軟件工程*佳實踐指南，由世界頂級專家精心編寫且內(nèi)容全面。
—Chip Huyen，Designing Machine Learning Systems的作者
這本書是構(gòu)建真實世界機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的人的書。它為思考開發(fā)機器學(xué)習(xí)產(chǎn)品的復(fù)雜而微妙的問題提供了藍圖。
構(gòu)建可靠的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng) 目錄
目錄
序1
前言5
第1章 引言15
1.1 機器學(xué)習(xí)的生命周期15
1.1.1 數(shù)據(jù)收集與分析16
1.1.2 機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練管道17
1.1.3 構(gòu)建與驗證應(yīng)用程序19
1.1.4 質(zhì)量和性能評估19
1.1.5 定義與度量服務(wù)等級目標20
1.1.6 發(fā)布21
1.1.7 監(jiān)控和反饋循環(huán)23
1.2 循環(huán)中的教訓(xùn)25
第2章 數(shù)據(jù)管理原則26
2.1 數(shù)據(jù)即責(zé)任27
2.2 機器學(xué)習(xí)管道的數(shù)據(jù)敏感性31
2.3 數(shù)據(jù)的階段32
2.3.1 創(chuàng)建33
2.3.2 提取35
2.3.3 處理36
2.3.4 存儲39
2.3.5 管理40
2.3.6 分析與可視化41
2.4 數(shù)據(jù)可靠性41
2.4.1 持久性42
2.4.2 一致性42
2.4.3 版本控制44
2.4.4 性能44
2.4.5 可用性44
2.5 數(shù)據(jù)完整性44
2.5.1 安全性45
2.5.2 隱私45
2.5.3 政策與合規(guī)47
2.6 總結(jié)48
第3章 模型的基本介紹50
3.1 什么是模型50
3.2 基本的模型創(chuàng)建工作流51
3.3 模型架構(gòu)、模型定義與訓(xùn)練過的模型53
3.4 漏洞在哪里54
3.4.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)54
3.4.2 標簽56
3.4.3 訓(xùn)練方法57
3.5 基礎(chǔ)設(shè)施及管道60
3.5.1 平臺60
3.5.2 特征生成60
3.5.3 升級和修復(fù)61
3.6 對任何模型提出的一系列實用問題62
3.7 一個機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)示例63
3.7.1 紗線產(chǎn)品點擊預(yù)測模型64
3.7.2 特征64
3.7.3 特征標簽65
3.7.4 模型更新66
3.7.5 模型服務(wù)66
3.7.6 常見故障67
3.8 總結(jié)68
第4章 特征與訓(xùn)練數(shù)據(jù)69
4.1 特征69
4.1.1 特征選擇和工程71
4.1.2 特征的生命周期72
4.1.3 特征系統(tǒng)74
4.2 標簽78
4.3 人工生成的標簽79
4.3.1 標注勞動力80
4.3.2 衡量人工標注質(zhì)量80
4.3.3 標注平臺81
4.3.4 主動學(xué)習(xí)和AI輔助標注81
4.3.5 文檔和標注員培訓(xùn)82
4.4 元數(shù)據(jù)82
4.4.1 元數(shù)據(jù)系統(tǒng)概述82
4.4.2 數(shù)據(jù)集元數(shù)據(jù)83
4.4.3 特征元數(shù)據(jù)84
4.4.4 標簽元數(shù)據(jù)85
4.4.5 管道元數(shù)據(jù)85
4.5 數(shù)據(jù)隱私和公平性86
4.5.1 隱私86
4.5.2 公平性87
4.6 總結(jié)87
第5章 評估模型的有效性和質(zhì)量88
5.1 評估模型的有效性88
5.2 評估模型質(zhì)量91
5.2.1 離線評估91
5.2.2 評估分布92
5.2.3 一些有用的指標95
5.3 實施驗證和評估101
5.4 總結(jié)101
第6章 機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的公平性、隱私和道德103
6.1 公平性104
6.1.1 公平性的定義107
6.1.2 達到公平111
6.1.3 公平是一個過程而不是終點113
6.1.4 簡短的法律說明114
6.2 隱私114
6.2.1 保護隱私的方法116
6.2.2 簡短的法律說明118
6.3 負責(zé)任的AI119
6.3.1 模型解釋119
6.3.2 有效性121
6.3.3 社會和文化適當性123
6.4 機器學(xué)習(xí)管道中負責(zé)任的AI123
6.4.1 用例頭腦風(fēng)暴123
6.4.2 數(shù)據(jù)收集和清洗124
6.4.3 模型創(chuàng)建和訓(xùn)練124
6.4.4 模型驗證和質(zhì)量評估124
6.4.5 模型部署125
6.4.6 市場產(chǎn)品125
6.5 總結(jié)125
第7章 訓(xùn)練系統(tǒng)127
7.1 需求128
7.2 基本訓(xùn)練系統(tǒng)的實施129
7.2.1 特征130
7.2.2 特征存儲131
7.2.3 模型管理系統(tǒng)131
7.2.4 編排132
7.2.5 質(zhì)量評估133
7.2.6 監(jiān)控133
7.3 一般可靠性原則134
7.3.1 大多數(shù)失敗不會是機器學(xué)習(xí)失敗134
7.3.2 模型將被重新訓(xùn)練134
7.3.3 模型將同時有多個版本135
7.3.4 好的模型會變壞135
7.3.5 數(shù)據(jù)將不可用136
7.3.6 模型應(yīng)該是可改進的137
7.3.7 特征會添加和更改137
7.3.8 模型可能訓(xùn)練得過快138
7.3.9 資源利用很重要139
7.3.10 利用率!=效率140
7.3.11 中斷包括恢復(fù)時間142
7.4 常見的訓(xùn)練可靠性問題142
7.4.1 數(shù)據(jù)敏感性142
7.4.2 YarnIt的數(shù)據(jù)問題示例142
7.4.3 可重現(xiàn)性143
7.4.4 YarnIt的可重現(xiàn)性問題示例144
7.4.5 計算資源量146
7.4.6 YarnIt的資源量問題示例146
7.5 結(jié)構(gòu)可靠性147
7.5.1 組織挑戰(zhàn)147
7.5.2 道德和公平性考慮148
7.6 總結(jié)148
第8章 服務(wù)149
8.1 模型服務(wù)的關(guān)鍵問題150
8.1.1 我們模型的負載是什么150
8.1.2 我們模型的預(yù)測延遲需求是多少150
8.1.3 模型在哪里運行151
8.1.4 我們的模型需要怎樣的硬件153
8.1.5 服務(wù)模型要如何存儲、加載、版本控制和更新154
8.1.6 用于服務(wù)的特征管道是什么樣子的154
8.2 模型服務(wù)架構(gòu)155
8.2.1 離線服務(wù)（批量推理）155
8.2.2 在線服務(wù)（在線推理）158
8.2.3 模型即服務(wù)160
8.2.4 邊緣服務(wù)162
8.2.5 選擇架構(gòu)164
8.3 模型API設(shè)計165
8.4 服務(wù)于準確性還是彈性166
8.5 擴展167
8.5.1 彈性伸縮168
8.5.2 緩存168
8.6 災(zāi)難恢復(fù)168
8.7 道德和公平性考慮169
8.8 總結(jié)170
第9章 模型的監(jiān)控和可觀測性171
9.1 什么是生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控以及為什么要這么做171
9.1.1 它是什么樣的172
9.1.2 機器學(xué)習(xí)為監(jiān)控帶來的問題173
9.1.3 為何在生產(chǎn)中需要持續(xù)的機器學(xué)習(xí)可觀測性174
9.2 機器學(xué)習(xí)生產(chǎn)監(jiān)控中的問題175
9.2.1 開發(fā)的難點與服務(wù)的難點175
9.2.2 需要在觀念上有所轉(zhuǎn)變177
9.3 機器學(xué)習(xí)模型監(jiān)控的*佳實踐177
9.3.1 通用的預(yù)服務(wù)模型建議178
9.3.2 訓(xùn)練與重新訓(xùn)練179
9.3.3 模型驗證（試運行前）182
9.3.4 服務(wù)185
9.3.5 其他需要考慮的事情193
9.3.6 監(jiān)控策略的高層級建議198
9.4 總結(jié)200
第10章 持續(xù)機器學(xué)習(xí)201
10.1 剖析持續(xù)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)202
10.1.1 訓(xùn)練樣本202
10.1.2 訓(xùn)練標簽202
10.1.3 過濾掉壞數(shù)據(jù)203
10.1.4 特征存儲和數(shù)據(jù)管理203
10.1.5模型更新204
10.1.6將更新后的模型推送到服務(wù)中204
10.2 對持續(xù)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的觀察205
10.2.1 外部世界的事件可能影響我們的系統(tǒng)205
10.2.2 模型可以影響其自身的訓(xùn)練數(shù)據(jù)207
10.2.3時間效應(yīng)會出現(xiàn)在多種時間維度上208
10.2.4 應(yīng)急響應(yīng)必須實時進行209
10.2.5 新發(fā)布需要分階段的提升和穩(wěn)定的基線213
10.2.6 模型必須被管理，而不是交付即完成215
10.3 持續(xù)性組織216
10.4 重新思考非持續(xù)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)218
10.5總結(jié)218
第11章 事故響應(yīng)220
11.1 事故管理基礎(chǔ)221
11.1.1 事故的生命周期221
11.1.2 事故響應(yīng)角色222
11.2 剖析以機器學(xué)習(xí)為中心的故障224
11.3術(shù)語提醒：模型224
11.4 故事時間225
11.4.1 故事1：搜索但沒有找到225
11.4.2 故事2：突然間無用的伙伴229
11.4.3 故事3：推薦你尋找新的供應(yīng)商235
11.5 機器學(xué)習(xí)事故管理原則242
11.5.1 指導(dǎo)原則243
11.5.2模型開發(fā)人員或數(shù)據(jù)科學(xué)家244
11.5.3 軟件工程師245
11.5.4 機器學(xué)習(xí)站點可靠性工程師或機器學(xué)習(xí)生產(chǎn)工程師246
11.5.5 產(chǎn)品經(jīng)理或業(yè)務(wù)負責(zé)人249
11.6 特殊話題250
11.6.1 生產(chǎn)工程師以及機器學(xué)習(xí)工程與建模250
11.6.2 符合道德的待命工程師宣言251
11.7 總結(jié)253
第12章 產(chǎn)品和機器學(xué)習(xí)如何交互255
12.1 不同類型的產(chǎn)品255
12.2 敏捷機器學(xué)習(xí)256
12.3 機器學(xué)習(xí)產(chǎn)品開發(fā)階段256
12.3.1 發(fā)現(xiàn)和定義256
12.3.2 業(yè)務(wù)目標設(shè)定258
12.3.3 MVP構(gòu)建和驗證260
12.3.4 模型和產(chǎn)品開發(fā)261
12.3.5 部署261
12.3.6 支持和維護262
12.4 構(gòu)建還是購買262
12.4.1 模型263
12.4.2 數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)設(shè)施264
12.4.3 端到端平臺264
12.4.4 用以做出決策的評分方法265
12.4.5 做出決策266
12.5 由機器學(xué)習(xí)提供支持的樣例YarnIt商店功能266
12.5.1 按總銷售額展示受歡迎的紗線266
12.5.2 基于瀏覽歷史的推薦267
12.5.3 交叉銷售和向上銷售267
12.5.4 基于內(nèi)容的過濾267
12.5.5 協(xié)同過濾267
12.6 總結(jié)269
第13章 將機器學(xué)習(xí)集成到你的組織中270
13.1 本章假設(shè)271
13.1.1 基于領(lǐng)導(dǎo)者的視角271
13.1.2 細節(jié)很重要271
13.1.3 機器學(xué)習(xí)需要了解業(yè)務(wù)271
13.1.4 你做出的*重要的假設(shè)273
13.1.5 機器學(xué)習(xí)的價值273
13.2 重大組織風(fēng)險274
13.2.1 機器學(xué)習(xí)不是魔法274
13.2.2 思維模型慣性275
13.2.3 在不同文化中正確表述風(fēng)險275
13.2.4 孤立的團隊并不能解決所有問題276
13.3 實施模型276
13.3.1 記住目標277
13.3.2 綠地還是棕地277
13.3.3 機器學(xué)習(xí)的角色和職責(zé)278
13.3.4 如何雇用機器學(xué)習(xí)人員279
13.4 組織設(shè)計和激勵279
13.4.1 戰(zhàn)略280
13.4.2 結(jié)構(gòu)281
13.4.3 流程282
13.4.4 獎勵282
13.4.5 人員283
13.4.6 關(guān)于排序的說明283
13.5 總結(jié)284
第14章 實用的機器學(xué)習(xí)組織實施示例285
14.1 場景1：一個新的集中式機器學(xué)習(xí)團隊285
14.1.1 背景和組織描述285
14.1.2 流程286
14.1.3 獎勵287
14.1.4 人員287
14.1.5 默認實施288
14.2 場景2：分散式機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施和專業(yè)知識289
14.2.1 背景和組織描述289
14.2.2 流程289
14.2.3 獎勵290
14.2.4 人員290
14.2.5 默認實施291
14.3 場景3：混合使用集中式基礎(chǔ)設(shè)施/分散式建模291
14.3.1 背景和組織描述292
14.3.2 流程292
14.3.3 獎勵292
14.3.4 人員293
14.3.5 默認實施293
14.4 總結(jié)293
第15章 案例研究：實踐中的MLOps296
15.1 在機器學(xué)習(xí)管道中適應(yīng)隱私和數(shù)據(jù)保留政策296
15.1.1 背景296
15.1.2問題和解決方案297
15.1.3 要點299
15.2 影響流量的持續(xù)機器學(xué)習(xí)模型299
15.2.1 背景299
15.2.2 問題和解決方案300
15.2.3 要點301
序1
前言5
第1章 引言15
1.1 機器學(xué)習(xí)的生命周期15
1.1.1 數(shù)據(jù)收集與分析16
1.1.2 機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練管道17
1.1.3 構(gòu)建與驗證應(yīng)用程序19
1.1.4 質(zhì)量和性能評估19
1.1.5 定義與度量服務(wù)等級目標20
1.1.6 發(fā)布21
1.1.7 監(jiān)控和反饋循環(huán)23
1.2 循環(huán)中的教訓(xùn)25
第2章 數(shù)據(jù)管理原則26
2.1 數(shù)據(jù)即責(zé)任27
2.2 機器學(xué)習(xí)管道的數(shù)據(jù)敏感性31
2.3 數(shù)據(jù)的階段32
2.3.1 創(chuàng)建33
2.3.2 提取35
2.3.3 處理36
2.3.4 存儲39
2.3.5 管理40
2.3.6 分析與可視化41
2.4 數(shù)據(jù)可靠性41
2.4.1 持久性42
2.4.2 一致性42
2.4.3 版本控制44
2.4.4 性能44
2.4.5 可用性44
2.5 數(shù)據(jù)完整性44
2.5.1 安全性45
2.5.2 隱私45
2.5.3 政策與合規(guī)47
2.6 總結(jié)48
第3章 模型的基本介紹50
3.1 什么是模型50
3.2 基本的模型創(chuàng)建工作流51
3.3 模型架構(gòu)、模型定義與訓(xùn)練過的模型53
3.4 漏洞在哪里54
3.4.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)54
3.4.2 標簽56
3.4.3 訓(xùn)練方法57
3.5 基礎(chǔ)設(shè)施及管道60
3.5.1 平臺60
3.5.2 特征生成60
3.5.3 升級和修復(fù)61
3.6 對任何模型提出的一系列實用問題62
3.7 一個機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)示例63
3.7.1 紗線產(chǎn)品點擊預(yù)測模型64
3.7.2 特征64
3.7.3 特征標簽65
3.7.4 模型更新66
3.7.5 模型服務(wù)66
3.7.6 常見故障67
3.8 總結(jié)68
第4章 特征與訓(xùn)練數(shù)據(jù)69
4.1 特征69
4.1.1 特征選擇和工程71
4.1.2 特征的生命周期72
4.1.3 特征系統(tǒng)74
4.2 標簽78
4.3 人工生成的標簽79
4.3.1 標注勞動力80
4.3.2 衡量人工標注質(zhì)量80
4.3.3 標注平臺81
4.3.4 主動學(xué)習(xí)和AI輔助標注81
4.3.5 文檔和標注員培訓(xùn)82
4.4 元數(shù)據(jù)82
4.4.1 元數(shù)據(jù)系統(tǒng)概述82
4.4.2 數(shù)據(jù)集元數(shù)據(jù)83
4.4.3 特征元數(shù)據(jù)84
4.4.4 標簽元數(shù)據(jù)85
4.4.5 管道元數(shù)據(jù)85
4.5 數(shù)據(jù)隱私和公平性86
4.5.1 隱私86
4.5.2 公平性87
4.6 總結(jié)87
第5章 評估模型的有效性和質(zhì)量88
5.1 評估模型的有效性88
5.2 評估模型質(zhì)量91
5.2.1 離線評估91
5.2.2 評估分布92
5.2.3 一些有用的指標95
5.3 實施驗證和評估101
5.4 總結(jié)101
第6章 機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的公平性、隱私和道德103
6.1 公平性104
6.1.1 公平性的定義107
6.1.2 達到公平111
6.1.3 公平是一個過程而不是終點113
6.1.4 簡短的法律說明114
6.2 隱私114
6.2.1 保護隱私的方法116
6.2.2 簡短的法律說明118
6.3 負責(zé)任的AI119
6.3.1 模型解釋119
6.3.2 有效性121
6.3.3 社會和文化適當性123
6.4 機器學(xué)習(xí)管道中負責(zé)任的AI123
6.4.1 用例頭腦風(fēng)暴123
6.4.2 數(shù)據(jù)收集和清洗124
6.4.3 模型創(chuàng)建和訓(xùn)練124
6.4.4 模型驗證和質(zhì)量評估124
6.4.5 模型部署125
6.4.6 市場產(chǎn)品125
6.5 總結(jié)125
第7章 訓(xùn)練系統(tǒng)127
7.1 需求128
7.2 基本訓(xùn)練系統(tǒng)的實施129
7.2.1 特征130
7.2.2 特征存儲131
7.2.3 模型管理系統(tǒng)131
7.2.4 編排132
7.2.5 質(zhì)量評估133
7.2.6 監(jiān)控133
7.3 一般可靠性原則134
7.3.1 大多數(shù)失敗不會是機器學(xué)習(xí)失敗134
7.3.2 模型將被重新訓(xùn)練134
7.3.3 模型將同時有多個版本135
7.3.4 好的模型會變壞135
7.3.5 數(shù)據(jù)將不可用136
7.3.6 模型應(yīng)該是可改進的137
7.3.7 特征會添加和更改137
7.3.8 模型可能訓(xùn)練得過快138
7.3.9 資源利用很重要139
7.3.10 利用率!=效率140
7.3.11 中斷包括恢復(fù)時間142
7.4 常見的訓(xùn)練可靠性問題142
7.4.1 數(shù)據(jù)敏感性142
7.4.2 YarnIt的數(shù)據(jù)問題示例142
7.4.3 可重現(xiàn)性143
7.4.4 YarnIt的可重現(xiàn)性問題示例144
7.4.5 計算資源量146
7.4.6 YarnIt的資源量問題示例146
7.5 結(jié)構(gòu)可靠性147
7.5.1 組織挑戰(zhàn)147
7.5.2 道德和公平性考慮148
7.6 總結(jié)148
第8章 服務(wù)149
8.1 模型服務(wù)的關(guān)鍵問題150
8.1.1 我們模型的負載是什么150
8.1.2 我們模型的預(yù)測延遲需求是多少150
8.1.3 模型在哪里運行151
8.1.4 我們的模型需要怎樣的硬件153
8.1.5 服務(wù)模型要如何存儲、加載、版本控制和更新154
8.1.6 用于服務(wù)的特征管道是什么樣子的154
8.2 模型服務(wù)架構(gòu)155
8.2.1 離線服務(wù)（批量推理）155
8.2.2 在線服務(wù)（在線推理）158
8.2.3 模型即服務(wù)160
8.2.4 邊緣服務(wù)162
8.2.5 選擇架構(gòu)164
8.3 模型API設(shè)計165
8.4 服務(wù)于準確性還是彈性166
8.5 擴展167
8.5.1 彈性伸縮168
8.5.2 緩存168
8.6 災(zāi)難恢復(fù)168
8.7 道德和公平性考慮169
8.8 總結(jié)170
第9章 模型的監(jiān)控和可觀測性171
9.1 什么是生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控以及為什么要這么做171
9.1.1 它是什么樣的172
9.1.2 機器學(xué)習(xí)為監(jiān)控帶來的問題173
9.1.3 為何在生產(chǎn)中需要持續(xù)的機器學(xué)習(xí)可觀測性174
9.2 機器學(xué)習(xí)生產(chǎn)監(jiān)控中的問題175
9.2.1 開發(fā)的難點與服務(wù)的難點175
9.2.2 需要在觀念上有所轉(zhuǎn)變177
9.3 機器學(xué)習(xí)模型監(jiān)控的*佳實踐177
9.3.1 通用的預(yù)服務(wù)模型建議178
9.3.2 訓(xùn)練與重新訓(xùn)練179
9.3.3 模型驗證（試運行前）182
9.3.4 服務(wù)185
9.3.5 其他需要考慮的事情193
9.3.6 監(jiān)控策略的高層級建議198
9.4 總結(jié)200
第10章 持續(xù)機器學(xué)習(xí)201
10.1 剖析持續(xù)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)202
10.1.1 訓(xùn)練樣本202
10.1.2 訓(xùn)練標簽202
10.1.3 過濾掉壞數(shù)據(jù)203
10.1.4 特征存儲和數(shù)據(jù)管理203
10.1.5模型更新204
10.1.6將更新后的模型推送到服務(wù)中204
10.2 對持續(xù)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的觀察205
10.2.1 外部世界的事件可能影響我們的系統(tǒng)205
10.2.2 模型可以影響其自身的訓(xùn)練數(shù)據(jù)207
10.2.3時間效應(yīng)會出現(xiàn)在多種時間維度上208
10.2.4 應(yīng)急響應(yīng)必須實時進行209
10.2.5 新發(fā)布需要分階段的提升和穩(wěn)定的基線213
10.2.6 模型必須被管理，而不是交付即完成215
10.3 持續(xù)性組織216
10.4 重新思考非持續(xù)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)218
10.5總結(jié)218
第11章 事故響應(yīng)220
11.1 事故管理基礎(chǔ)221
11.1.1 事故的生命周期221
11.1.2 事故響應(yīng)角色222
11.2 剖析以機器學(xué)習(xí)為中心的故障224
11.3術(shù)語提醒：模型224
11.4 故事時間225
11.4.1 故事1：搜索但沒有找到225
11.4.2 故事2：突然間無用的伙伴229
11.4.3 故事3：推薦你尋找新的供應(yīng)商235
11.5 機器學(xué)習(xí)事故管理原則242
11.5.1 指導(dǎo)原則243
11.5.2模型開發(fā)人員或數(shù)據(jù)科學(xué)家244
11.5.3 軟件工程師245
11.5.4 機器學(xué)習(xí)站點可靠性工程師或機器學(xué)習(xí)生產(chǎn)工程師246
11.5.5 產(chǎn)品經(jīng)理或業(yè)務(wù)負責(zé)人249
11.6 特殊話題250
11.6.1 生產(chǎn)工程師以及機器學(xué)習(xí)工程與建模250
11.6.2 符合道德的待命工程師宣言251
11.7 總結(jié)253
第12章 產(chǎn)品和機器學(xué)習(xí)如何交互255
12.1 不同類型的產(chǎn)品255
12.2 敏捷機器學(xué)習(xí)256
12.3 機器學(xué)習(xí)產(chǎn)品開發(fā)階段256
12.3.1 發(fā)現(xiàn)和定義256
12.3.2 業(yè)務(wù)目標設(shè)定258
12.3.3 MVP構(gòu)建和驗證260
12.3.4 模型和產(chǎn)品開發(fā)261
12.3.5 部署261
12.3.6 支持和維護262
12.4 構(gòu)建還是購買262
12.4.1 模型263
12.4.2 數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)設(shè)施264
12.4.3 端到端平臺264
12.4.4 用以做出決策的評分方法265
12.4.5 做出決策266
12.5 由機器學(xué)習(xí)提供支持的樣例YarnIt商店功能266
12.5.1 按總銷售額展示受歡迎的紗線266
12.5.2 基于瀏覽歷史的推薦267
12.5.3 交叉銷售和向上銷售267
12.5.4 基于內(nèi)容的過濾267
12.5.5 協(xié)同過濾267
12.6 總結(jié)269
第13章 將機器學(xué)習(xí)集成到你的組織中270
13.1 本章假設(shè)271
13.1.1 基于領(lǐng)導(dǎo)者的視角271
13.1.2 細節(jié)很重要271
13.1.3 機器學(xué)習(xí)需要了解業(yè)務(wù)271
13.1.4 你做出的*重要的假設(shè)273
13.1.5 機器學(xué)習(xí)的價值273
13.2 重大組織風(fēng)險274
13.2.1 機器學(xué)習(xí)不是魔法274
13.2.2 思維模型慣性275
13.2.3 在不同文化中正確表述風(fēng)險275
13.2.4 孤立的團隊并不能解決所有問題276
13.3 實施模型276
13.3.1 記住目標277
13.3.2 綠地還是棕地277
13.3.3 機器學(xué)習(xí)的角色和職責(zé)278
13.3.4 如何雇用機器學(xué)習(xí)人員279
13.4 組織設(shè)計和激勵279
13.4.1 戰(zhàn)略280
13.4.2 結(jié)構(gòu)281
13.4.3 流程282
13.4.4 獎勵282
13.4.5 人員283
13.4.6 關(guān)于排序的說明283
13.5 總結(jié)284
第14章 實用的機器學(xué)習(xí)組織實施示例285
14.1 場景1：一個新的集中式機器學(xué)習(xí)團隊285
14.1.1 背景和組織描述285
14.1.2 流程286
14.1.3 獎勵287
14.1.4 人員287
14.1.5 默認實施288
14.2 場景2：分散式機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施和專業(yè)知識289
14.2.1 背景和組織描述289
14.2.2 流程289
14.2.3 獎勵290
14.2.4 人員290
14.2.5 默認實施291
14.3 場景3：混合使用集中式基礎(chǔ)設(shè)施/分散式建模291
14.3.1 背景和組織描述292
14.3.2 流程292
14.3.3 獎勵292
14.3.4 人員293
14.3.5 默認實施293
14.4 總結(jié)293
第15章 案例研究：實踐中的MLOps296
15.1 在機器學(xué)習(xí)管道中適應(yīng)隱私和數(shù)據(jù)保留政策296
15.1.1 背景296
15.1.2問題和解決方案297
15.1.3 要點299
15.2 影響流量的持續(xù)機器學(xué)習(xí)模型299
15.2.1 背景299
15.2.2 問題和解決方案300
15.2.3 要點301
展開全部
構(gòu)建可靠的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng) 作者簡介
Cathy Chen曾擔(dān)任谷歌的技術(shù)項目經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理和工程經(jīng)理。
Niall Richard Murphy是ML和SRE領(lǐng)域一家初創(chuàng)公司的首席執(zhí)行官，曾在Amazon、Google、Microsoft工作過。
Kranti Parisa是Dialpad的副總裁兼產(chǎn)品工程主管。
D. Sculley是Kaggle的首席執(zhí)行官和Google第三方機器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)的總經(jīng)理。
Todd Underwood是Google機器學(xué)習(xí)SRE的高級總監(jiān)和創(chuàng)始人。
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