曾与前端或后端工程师同行商谈并发现他们多关心代码质量可读可复用高效代码一直是软件开发界的一个挑战日复一日地对话遍历Github拉请求 和黑线围绕此题目
如何最适配SOLID原理,如何使用有效软件模式,如何为函数和类提供最适当名称,如何组织代码模块等所有这些讨论初看可能简单而天真,但高级开发商深知它们的含意.成本重构、性能、可复用性、易读性或更简洁地说技术债务会妨碍公司以可持续方式增长的能力
ML世界情况并无不同数据科学家和ML工程师通常写大数代码代码库大相径庭写代码探索分析、实验代码建模、ETL创建培训数据集、空流代码生成DAGs、RESTAPIs、流作业监控等
MLOps扩展DevOps非叉
全部目标大相径庭部分非生产批判性,部分则极有可能(诚实地)再也不会为另一开发者阅读,部分可能不直接中断生产,但对企业有非常隐蔽和危险的影响,显然,其他一些可能对终端用户或产品利益攸关方产生严厉影响。
列文中,我将遍历各类代码库从非常诚实实用的观点出发 努力提供建议和技巧 产生高质量ML编译码实战实例来自我自身经验中的不同类型公司(大公司、创业企业)和不同领域(银行业、零售业、电信业、教育等)。
探索笔记本最佳实践
有效使用Jupyter笔记本业务深入
理解策略使用Jupyter笔记本从商业和产品洞察力发现技术增强分析效果
编译目的笔记本分析
学习自定义Jupyter笔记本用于探索分析修改笔记本只包含基本内容,最清晰地洞察问题
适应语言面向各种受众
将观众(技术或商业搜捕)考虑进笔记本工作适当时使用高级术语,但与简单执行摘要相平衡,有效传递关键结论
优化笔记本布局清晰度
发现建议结构笔记本布局提高清晰度和理解度组织内容引导读者逻辑分析
可复制技巧获取可靠洞见
探索策略确保可复制笔记本分析隐蔽技巧策略 有助于维护你发现可靠性
建模ETL最佳做法
ETLs对机器学习项目的意义
探索每个机器学习努力的关键方面:ETLsPython代码和SQL组合举足轻重,但难保终生强健性
搭建ETL组件智能模型
学习构建ETL进程组件心理表示法并快速理解开源或第三方框架(或甚至构建自己的框架!
接受最佳做法:标准化和可恢复性
发现基本最佳做法 关于标准化和可恢复性实施这些做法可提高ETL工作流的效率和一致性
应用软件设计原理数据工程
跳入数据工程领域混凝土软件设计原理和模式探索这些原则如何提升ETL工作质量
指令和架构技巧强健数据管道
深入了解为开发高度可靠数据管道量身定制的广泛指令和架构策略洞察力专用于机器学习应用
内部ETL机器学习教程
构建培训推理算法最佳做法
机器学习训练性质
培训常被视为机器学习任务中有参与和有想象力的方面但它往往比较简单简洁,特别是在开发初始模型迭代时。复杂性可能因企业环境而异,某些应用比其他应用需要更严格开发(例如风险模型对推荐者系统)
简化培训基础模式
精简培训过程并减少重复代码可建立基础模式以这些模式为基础避免为每次培训程序编译过多锅炉板通过采用这些模式,数据科学家可以更多地关注分析模型的冲击和性能
向生产过渡挑战
搭建机器学习模型后,下一步是转换成生产环境步骤引入一系列挑战,例如确保特征可用性、适当对齐特征、管理推理延缓性等提前应对这些挑战对成功部署至关重要。
ML系统整体设计
为了减少生产部署期间的潜在问题,建议对机器学习系统设计采取整体方法其中包括考虑系统架构和组件,包括培训、推理、数据管道和集成通过综合视角,潜在问题可以在开发过程的早期发现和解决。
构建和整合ML实验工具的最佳做法
实验机学习角色
切入基本作用ML实验.探索它如何塑造模型精化过程并优化性能
城外
通过离线实验优化模型
发现离线实验领域 模型超参数系统变换 增强关键度量像ROC和精度破解策略实现最佳结果
导航在线实验:A/B测试
探索动态域在线实验,侧重于A/B测试及其高级迭代学习这些技术如何允许实战性能评价模型适应用户行为
缩小差分:离线计量产品冲击
理解数据科学团队努力增强模型度量和对产品成功最终影响之间的关键关联学习策略有效连接离线度量与实战产品结果
匹配技术:模型增强和产品度量
转动技术方法促进迭代模型改进与保留率和转换率等有形产品度量深入了解实现数据驱动增强与业务目标之间的和谐协同
下一步是什么
代码质量与传统软件开发同样重要数据科学家和机器学习工程师与各种代码库合作,每个代码库服务不同目的,对企业和终端用户产生不同程度的影响在这个链表中,我们探索了制作高质量ML生成码的关键方面, 覆盖从探索数据集到实施实验工具等所有方面
使用这些文章, 我们的目标是向您提供端对端视角, 分享宝贵的洞见、建议和小技巧 提升ML生成代码到新高度接受这些最佳实践,你将完全有能力克服挑战, 尽量减少技术欠债, 帮助团队成长
无论是志工ML实践者或经验丰富的专业人士 都准备提高编码知识 并确保机器学习项目成功跳入下一篇文章串论探索笔记本最佳实践提升MLOPS策略前所未有
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