引言
在雲原生時代，AI/ML 技術的快速演進與企業數位轉型需求，促使傳統的機器學習流程面臨挑戰。MLOps（機器學習運作）作為連結研究與生產的橋樑，結合 DevOps 的自動化與可重複性，成為實現雲原生 AI/ML 的關鍵技術。本文旨在提供一個系統化的實踐框架，協助開發者與工程師高效建構、部署與維護 AI/ML 系統，並深入探討開源工具與 CNCF 生態系的整合策略。
技術與概念解析
MLOps 概述
MLOps 是機器學習生命週期的標準化與流程化，其目標在於將 AI/ML 研究成果轉化為可擴展、可監控的生產系統。與軟體工程的 DevOps 類似，MLOps 強調版本控制、自動化測試、持續整合與交付（CI/CD），並透過工具鏈確保模型的可重複性與可追蹤性。
AI/ML 分類：
- 人工智慧（AI）：涵蓋機器學習、自然語言處理、電腦視覺等領域。
- 機器學習（ML）：包含統計機器學習（傳統 ML）、深度學習（如 Transformer 架構）、強化學習等子類。
- 深度學習：以編碼器/解碼器架構、Transformer 為代表，廣泛應用於生成式 AI 與語言模型。
實驗 vs 生產環境差異：
- 實驗階段：以 Jupyter Notebook 等即時環境為主，數據管理鬆散，版本控制不常使用。
- 生產階段：需強化數據版本控制、模型版本控制、資料血緣追蹤、即時推理支持與監控維護。
ML 生命週期與角色分工
- 研究問題/業務需求：由領域專家主導，明確業務目標與 KPI。
- 數據收集與預處理：數據工程師與數據科學家協作，建立數據流水線與預處理流程。
- 實驗與評估：數據科學家設計模型架構，並透過指標（如準確率、F1 分數）評估性能。
- 模型部署：ML 工程師負責模型服務化與部署策略。
- 服務與推理：軟體工程師與 ML 工程師協作，確保 API 接口與推理效能。
- 監控與維護：觀察團隊與數據科學家共同監測模型效能退化（模型漂移）與人為反饋。
開源工具與技術選項
數據收集與預處理
- ETL 工具：
- Apache Airflow：用於數據流水線的排程與編排，支援 DAG 任務圖形化。
- dbt：SQL 友善工具，透過 SELECT 語句定義轉換，支援 DAG 表示。
- 數據驗證：
- Serbus：Python 專注的數據驗證工具，支援靜態類型檢查與數據結構完整性驗證。
- 特徵存儲：
- Feast：支援線上/離線特徵存儲，確保訓練與推理階段特徵一致性。
- Reddus：內存資料庫，適用於低延遲場景的特徵存儲。
- 數據目錄管理：
- Open Metadata：支援數據發現、血緣追蹤、數據品質檢查與協作註解。
- 向量資料庫：
- Milvvis：支援向量嵌入存儲與相似度搜索，內建 ANN（近似最近鄰）算法（如 KNN、FIC），適用於圖像搜尋、多模態搜尋等場景。
實驗與評估
- 模型訓練與存儲：需明確硬件需求，持久化模型權重與參數。
- 指標定義：設定訓練/評估指標，包含準確率、F1 分數等。
- 版本控制：代碼與數據需納入版本控制（如 Git），確保實驗可重複執行。
- MLflow：提供實驗追蹤功能，支援參數/指標/輸出維度日誌記錄，並整合自動化實驗管理。
部署與服務
- 模型部署：根據應用場景（線上推理/批次推理）選擇合適部署方式。
- 服務架構：需考慮模型服務化（如 REST API）、負載均衡與擴展性。
- 監控與維護：檢測模型效能退化，並透過自動化重新訓練與人為反饋機制維護模型。
CI/CD 與部署考量
- 模型版本控制：MLflow 支援版本與別名管理，確保模型註冊表（Model Registry）的可追溯性。
- 部署環境：明確定義模型簽名與版本控制策略，並考量容器資源限制。
- 訓練檢查點：確保長時間訓練任務的持續性，並儲存訓練資料目錄的哈希值與統計資訊。
推理與服務
- 推理類型：線上推理（流式資料）、批次推理（定時任務）、單次推理（非持續性任務）需不同處理。
- 推理服務：透過 API 端點供調用，並考量帶寬、延遲與成本控制。
- MLflow 支援：Docker 容器建立與多雲端部署，確保服務的可移植性。
監控與維護
- Evidently AI：提供異常檢測與模型監控，整合至 CI/CD 流程。
- 工具組合：Airflow（資料流水線）+ MLflow（評估）+ KSER（服務）+ Prometheus（可觀測性）+ Evidently AI（監控），形成完整的監控鏈路。
- 自動化警報：整合至 CI/CD 流程，確保模型效能異常時能即時響應。
關鍵考量與挑戰
- 可重複性：數據查詢與轉換需可重複執行，確保實驗結果可驗證。
- 團隊協作：數據科學家與數據工程師共同管理數據流程，減少溝通成本。
- 工具選擇：數據流水線工具（如 Airflow）通常為組織層面決策，需考量長期維護成本。
- 數據治理：數據目錄管理需投入長期資源，但對後續維護至關重要。
總結
雲原生 AI/ML 的實踐需結合 MLOps 的流程化與開源工具的靈活性。透過標準化數據管理、自動化模型部署與持續監控，企業可有效降低 AI/ML 系統的開發與維護成本。選擇合適的工具鏈（如 MLflow、Airflow、Feast、Milvvis）並明確團隊分工，是實現可擴展、可監控 AI 服務的關鍵。在實際應用中，需根據業務需求與技術架構，靈活調整流程與工具選項，以達成最佳的生產效能與可維護性。