引言
隨著雲端技術與人工智慧的快速發展，Cloud Native AI/ML 已成為企業數位轉型的核心戰略。AI/MLOps 結合了機器學習與 DevOps 的理念，旨在標準化機器學習生命週期，提升模型從實驗到生產的效率與可維護性。本文將深入解析 AI/MLOps 的核心概念、技術選項與實踐策略，協助讀者建立雲原生 AI/ML 的實作框架。
技術與概念解析
MLOps 概述
MLOps（機器學習運作）是機器學習生命週期的標準化與流程化實踐，類似軟體工程的 DevOps 模式。其核心目標在於解決傳統 ML 過程中常見的問題，例如數據管理鬆散、模型版本控制缺失、生產環境與實驗環境脫節等。
AI/ML 可分為三個層級：
- 人工智慧（AI）：涵蓋廣泛的智能行為，如語音識別、圖像分類等
- 機器學習（ML）：包含統計機器學習、深度學習與強化學習
- 深度學習：進一步細分為編碼器/解碼器架構與 Transformer 架構（如生成式 AI/語言模型）
實驗環境與生產環境存在顯著差異：實驗階段常用 Jupyter Notebook 等即時環境，而生產階段需建立數據版本控制、模型版本控制、資料血緣追蹤、即時推理支持與監控維護機制。
ML 生命週期與角色分工
ML 生命週期包含六大階段，各階段需不同角色協作：
- 研究問題/業務需求：由領域專家主導，明確業務目標與技術可行性
- 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
- 實驗與評估：數據科學家設計模型架構，進行訓練與測試
- 模型部署：ML 工程師負責模型服務化與部署
- 服務與推理：軟體工程師與 ML 工程師共同實現 API 服務
- 監控與維護：觀察團隊與數據科學家共同監測模型效能與數據品質
開源工具與技術選項
數據處理與管理
- ETL 工具：
- Apache Airflow：支援 DAG 任務圖形化，用於數據流水線排程
- dbt：SQL 友善工具，透過 SELECT 語句定義轉換
- 數據驗證：
- 特徵存儲：
- Feast：支援線上/離線特徵存儲，確保訓練與推理一致性
- Reddus：內存資料庫，適用於低延遲場景
- 數據目錄管理：
- Open Metadata：支援數據發現、血緣追蹤與協作治理
- 向量資料庫：
- Milvvis：支援 ANN（近似最近鄰）算法，適用於圖像搜尋與多模態應用
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（如準確率、F1 分數）
- 版本控制：代碼與數據需納入 Git 等版本控制系統
- 實驗追蹤：MLflow 提供參數/指標/輸出維度日誌記錄，支援自動化實驗管理
部署與服務
- 模型部署：根據應用場景選擇線上推理/批次推理部署方式
- 服務架構：需設計模型服務化（如 REST API）、負載均衡與擴展性
- 監控與維護：檢測模型漂移、建立人為反饋機制與自動化重新訓練流程
CI/CD 與部署考量
- 模型版本控制：MLflow 支援版本與別名管理，確保模型升級與回滾
- 部署環境：明確定義模型簽名與版本控制策略
- 容器化：考慮側車（Sidecars）與臨時資料儲存需求
- 資源限制：根據訓練規模調整容器資源配額
- 部署稽核：記錄模型版本、評估結果與資料目錄資訊
推理與服務
- 推理類型：分為在線推理（流式資料）、批次推理（定時任務）與單次推理
- 服務架構：確保特徵轉換與資料可用性，透過 API 端點供調用
- 多雲部署：MLflow 支援 Docker 容器建立與多雲端部署
- 成本控制：考量帶寬、延遲與計算資源成本
監控與維護
- 模型監控：Evidently AI 提供異常檢測與效能追蹤
- 工具組合：建議搭配使用 Airflow（數據流水線）+ MLflow（評估）+ KSER（服務）+ Prometheus（可觀測性）+ Evidently AI（監控）
- 自動化警報：整合至 CI/CD 流程，實現即時異常響應
- 資料整合：建議搭配使用 Feast（特徵商店）與 Milvvis（向量資料庫）
核心要點與實踐建議
Cloud Native AI/ML 的成功關鍵在於標準化流程與工具鏈整合。企業需建立可重複的數據處理流程，強化團隊協作機制，並選擇符合業務需求的開源工具。數據治理需長期投入，確保資料可追蹤與可維護。透過 AI/MLOps 的實踐，企業可提升模型從實驗到生產的效率，降低維護成本，並加速創新迭代。