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MLOPS工程实践:工具、技术与企业级应用 版权信息
- ISBN：9787111733294
- 条形码：9787111733294 ; 978-7-111-73329-4
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
MLOPS工程实践:工具、技术与企业级应用 本书特色
（1）作者背景资深：AI独角兽第四范式的联合创始人和技术VP领衔，腾讯、小米、百度、网易、中兴、众安保险等企业的技术专家共同参与。
（2）4个维度展开：从工具、技术、企业级应用、成熟度评估4个维度全面讲解MLOps，指导企业构建可靠、高效、可复用、可扩展的机器学习模型。
（3）大厂现身说法：腾讯、小米、百度、网易、中兴、众安保险的AI技术专家通过案例方式详细讲解他们在MLOps领域的工程实践。
（4）9大主题内容：通过9大主题内容讲解如何在实际项目中利用MLOps进行机器学习模型的部署、监控与优化，以及如何利用MLOps实现持续集成与持续交付等高效工作流程。
（5）9位专家推荐：来自小米、字节、网易、百度、腾讯等企业的9位知名技术专家高度评价并鼎力推荐。
MLOPS工程实践:工具、技术与企业级应用 内容简介
内容简介这是一本能指导企业利用MLOps技术构建可靠、高效、可复用、可扩展的机器学习模型从而实现AI工程化落地的著作。由国内AI领域的独角兽企业第四范式的联合创始人和技术VP领衔撰写，从工具、技术、企业级应用、成熟度评估4个维度对MLOps进行了全面的讲解。本书的主要内容包括如下9个方面：（1）MLOps的核心概念和方法，可以帮助读者全面了解MLOps的基本原理；（2）MLOps涉及的几种角色，以及这些角色之间如何协作；（3）机器学习项目的基础知识和全流程，是学习和应用MLOps的基础；（4）MLOps中的数据处理、主要流水线工具Airflow和MLflow、特征平台和实时特征平台OpenMLDB、推理工具链Adlik，为读者系统讲解MLOps的技术和工具；（5）云服务供应商的端到端MLOps解决方案；（6）第四范式、网易、小米、腾讯、众安金融等企业的MLOps工程实践案例和经验；（7）MLOps的成熟度模型，以及微软、谷歌和信通院对MLOps成熟度模型的划分；（8）针对不同规模的企业和团队的MLOps很好实践，帮助他们量身定做MLOps策略；（9）MLOps的未来发展趋势，以及如何将新技术融入MLOps实践中。本书深入浅出、循序渐进地讲解了如何在实际项目中利用MLOps进行机器学习模型的部署、监控与优化，以及如何利用MLOps实现持续集成与持续交付等高效的工作流程。通过企业级的MLOps案例和解决方案，帮助读者轻松掌握MLOps的设计思路以及如何应用MLOps解决实际问题。
MLOPS工程实践:工具、技术与企业级应用 目录
目 录
作者简介
前言
第1章 全面了解MLOps 1
1.1 人工智能的趋势和现状 1
1.1.1 趋势1：人工智能在企业中加速落地，彰显更多业务价值 1
1.1.2 趋势2：人工智能应用从以模型为中心向以数据为中心转变 3
1.1.3 现状：人工智能落地成功率低，
成本高 4
1.2 人工智能的问题、挑战以及应对措施 5
1.2.1 问题1：机器学习代码只是整个系统的一小部分 5
1.2.2 问题2：数据是*主要的问题 6
1.2.3 挑战：人工智能系统
如何规模化落地 7
1.2.4 应对措施：MLOps 8
1.3 MLOps简介 8
1.3.1 MLOps的定义 8
1.3.2 MLOps相关的工具和平台 12
1.3.3 MLOps的优势 13
1.4 MLOps与DevOps 14
1.4.1 DevOps的3个优点 14
1.4.2 MLOps延续了DevOps的优点 17
1.4.3 MLOps和DevOps的不同之处 19
1.4.4 MLOps和DevOps的目标与
实践理念 20
1.5 MLOps与其他XOps的区别 20
1.5.1 MLOps与AIOps的区别 21
1.5.2 MLOps与DataOps的区别 21
1.5.3 MLOps与ModelOps的区别 22
1.5.4 XOps的相同点：
都基于DevOps原则 22
1.6 本章小结 22
第2章 MLOps涉及的角色 23
2.1 角色类型 23
2.1.1 产品经理 24
2.1.2 数据科学家 24
2.1.3 数据工程师 25
2.1.4 机器学习工程师 26
2.1.5 DevOps工程师 27
2.1.6 IT运维工程师 27
2.2 角色划分以及角色之间
存在的问题 28
2.2.1 角色划分 28
2.2.2 问题1：技术栈不一致导致人工智能模型线上、线下效果不一致 28
2.2.3 问题2：关注点不同导致对系统的
需求不同 29
2.2.4 协作问题及解决办法 30
2.3 本章小结 30
第3章 机器学习项目概论 31
3.1 机器学习项目简介 31
3.1.1 机器学习的定义 31
3.1.2 机器学习相关概念 33
3.1.3 机器学习能解决的问题 37
3.1.4 机器学习项目度量 38
3.1.5 机器学习项目难以落地的
原因 41
3.2 深入理解机器学习项目全流程 44
3.2.1 方案调研 45
3.2.2 方案投产 49
3.3 本章小结 51
第4章 MLOps中的数据部分 52
4.1 从以模型为中心到以数据为中心 52
4.1.1 以模型为中心的时代 52
4.1.2 以数据为中心的时代 53
4.2 MLOps中的数据生命周期管理 55
4.3 数据存储架构演进 56
4.4 MLOps中主要的数据问题及
解决方案 57
4.4.1 常见的数据质量问题及
解决方案 57
4.4.2 时序数据穿越问题及解决方案 59
4.4.3 离线和实时数据一致性问题及
解决方案 64
4.4.4 数据安全问题及解决方案 66
4.4.5 数据共享与复用问题及
解决方案 67
4.5 本章小结 67
第5章 流水线工具 69
5.1 Airflow 69
5.1.1 Airflow的功能和应用场景 69
5.1.2 Airflow的核心概念 72
5.1.3 Airflow的使用方法 72
5.2 MLflow 80
5.2.1 MLflow的功能和应用场景 80
5.2.2 MLflow的核心概念 81
5.2.3 MLflow的使用方法 82
5.3 其他流水线工具 91
5.4 本章小结 93
第6章 特征平台 94
6.1 特征平台的概念和起源 94
6.2 特征平台的特性 96
6.3 特征平台的现状 97
6.4 主流的特征平台 98
6.4.1 Tecton的特征平台 99
6.4.2 AWS的SageMaker特征平台 100
6.4.3 Databricks的特征平台 102
6.4.4 Feast项目 103
6.4.5 OpenMLDB项目 105
6.5 特征平台的发展趋势 106
6.6 本章小结 107
第7章 实时特征平台
OpenMLDB 108
7.1 实时特征平台构建方法论 108
7.1.1 机器学习闭环 108
7.1.2 实时特征计算 109
7.1.3 痛点：线上线下计算一致性
校验带来的高成本 110
7.1.4 目标：开发即上线 112
7.1.5 技术需求 112
7.1.6 抽象架构 113
7.1.7 OpenMLDB架构设计实践 114
7.2 OpenMLDB项目介绍 116
7.2.1 设计理念 116
7.2.2 生产级机器学习特征平台 116
7.2.3 核心特性 117
7.2.4 常见问题 117
7.3 核心模块—在线引擎 118
7.3.1 概览 118
7.3.2 Apache ZooKeeper 119
7.3.3 Nameserver 119
7.3.4 Tablet 120
7.4 核心数据结构 122
7.4.1 背景介绍 122
7.4.2 双层跳表索引 122
7.4.3 预聚合技术 124
7.4.4 性能表现 125
7.5 高级特性—主从集群部署 127
7.5.1 定义和目标 127
7.5.2 技术方案 127
7.5.3 主从集群搭建实践 130
7.5.4 主从集群部署常见问题 131
7.6 高级特性—双存储引擎 133
7.6.1 内存和磁盘双存储
引擎架构 133
7.6.2 功能支持对比 134
7.6.3 性能对比 135
7.7 执行流程介绍 136
7.7.1 执行流程概览 136
7.7.2 执行模式概览 137
7.7.3 离线模式 137
7.7.4 在线模式 138
7.7.5 请求模式 138
7.8 实践 139
7.8.1 准备 140
7.8.2 使用流程 141
7.8.3 实时特征计算的结果说明 144
7.9 生态整合—在线数据源Kafka 145
7.9.1 简介 145
7.9.2 准备工作 146
7.9.3 步骤1：启动OpenMLDB
并创建数据库 146
7.9.4 步骤2：启动Kafka
并创建Topic 147
7.9.5 步骤3：启动Connector 147
7.9.6 步骤4：测试 148
7.10 生态整合—离线数据源Hive 149
7.10.1 配置 149
7.10.2 数据类型 149
7.10.3 通过LIKE语法快速建表 150
7.10.4 将Hive数据导入
OpenMLDB 150
7.10.5 将OpenMLDB数据
导出到Hive 151
7.11 案例：出租车行程时间预测 151
7.11.1 环境准备和预备知识 151
7.11.2 全流程演示 152
7.12 本章小结 155
第8章 Adlik推理工具链 156
8.1 机器学习模型落地挑战 156
8.2 Adlik的优势 157
8.3 Adlik的架构 158
8.3.1 模型优化器 159
8.3.2 模型编译器 161
8.3.3 推理引擎模块 161
8.4 快速入门 164
8.4.1 编译模型 164
8.4.2 部署模型 166
8.4.3 模型推理 166
8.4.4 引入自定义运行时 167
8.5 Adlik端到端模型推理优化实践 168
8.5.1 模型结构优化 168
8.5.2 模型推理引擎 170
8.6 本章小结 171
第9章 云服务供应商的端到端MLOps解决方案 172
9.1 认识SageMaker 173
9.1.1 SageMaker的主要组成
部分 173
9.1.2 广泛的数据源和数据集成
支持 174
9.2 无代码实现供应链中到货时间的
预测 176
9.2.1 数据准备 177
9.2.2 简单的数据合并 179
9.2.3 构建、训练和分析机器学习
模型 180
9.2.4 模型预测 183
9.3 应用SageMaker Notebook进行 MLOps 管理 183
9.3.1 数据导入 184
9.3.2 数据清洗和特征设计 184
9.3.3 模型训练 185
9.3.4 模型评估 186
9.3.5 模型上线 187
9.3.6 使用模型仓库和 Pipeline系统
管理训练成果 187
9.4 本章小结 194
第10章 MLOps 在反欺诈与推荐
系统中的应用 196
10.1 案例1：信用卡交易反欺诈系统 196
10.1.1 定义业务目标 196
10.1.2 系统设计的挑战 198
10.1.3 数据准备与特征设计思路 201
10.1.4 系统设计与实现 202
10.2 案例2：推荐系统 205
10.2.1 推荐系统介绍 205
10.2.2 定义优化目标 206
10.2.3 系统设计挑战与实现思路 208
10.3 本章小结 210
第11章 网易云音乐实时模型大规模应用之道 211
11.1 从云音乐直播推荐中的实时性
说起 211
11.1.1 直播对实时性的强需求 213
11.1.2 推荐引擎实时性的三要素 213
11.1.3 直播精排模型的实时化演进 216
11.2 实时增量模型的构建 216
11.2.1 实时特征快照 217
11.2.2 实时样本归因 219
11.2.3 实时样本拼接 222
11.2.4 增量训练和更新 223
11.2.5 线上效果 224
11.3 特征平台将实时能力泛化到
更多场景 225
11.4 FeatureBox 226
11.4.1 FeatureBox解决的问题 226
11.4.2 FeatureBox整体架构 227
11.4.3 DataHub模块 227
11.4.4 Transform模块 231
11.4.5 MFDL模块 232
11.4.6 Storage模块 233
11.4.7 Monitor模块 234
11.5 在线预估基于FeatureBox的
构建 236
11.5.1 特征与模型的高效迭代 236
11.5.2 高性能预估计算 242
11.5.3 预估与FeatureBox实时性
方案 246
11.6 本章小结 248
第12章 小米广告机器学习平台
实践 249
12.1 小米广告一站式机器学习平台
简介 249
12.1.1 传统机器学习流程的问题 249
12.1.2 小米广告机器学习平台模块
简介 251
12.2 特征工程模块 252
12.2.1 特征工程简介 252
12.2.2 数据源管理 253
12.2.3 特征管理 253
12.2.4 样本管理 257
12.3 模型训练平台 259
12.3.1 算法管理 260
12.3.2 离线模型训练管理 261
12.3.3 模型更新 262
12.4 线上推理模块 264
12.4.1 线上推理服务介绍 264
12.4.2 高性能和高可用保证 266
12.4.3 模型部署 268
12.5 本章小结 273
第13章 腾讯金融推荐中台实践 274
13.1 业务介绍 274
13.1.1 业务优化目标 274
13.1.2 业务特点 275
13.2 现状及挑战 276
13.2.1 推荐系统复杂性 277
13.2.2 算法工程技术壁垒 278
13.3 MLOps实践 278
13.4 推荐系统产品体系 280
13.4.1 特征系统 281
13.4.2 模型训练系统 281
13.4.3 模型服务系统 282
13.4.4 推荐运营系统 283
13.5 系统设计 283
13.5.1 特征系统 284
13.5.2 模型服务系统 290
13.6 本章小结 293
第14章 众安金融实时特征平台
实践 294
14.1 众安金融的MLOps建设背景 294
14.2 众安金融的MLOps建设思路 295
14.2.1 众安金融的MLOps流程说明 295
14.2.2 众安金融特征平台
能力要求 297
14.3 实时特征平台的架构设计 297
14.3.1 实时特征平台架构说明 298
14.3.2 实时特征数据源层 298
14.3.3 实时特征平台的核心功能 299
14.4 实时业务特征计算 300
14.4.1 实时业务特征计算系统
设计 300
14.4.2 实时业务特征核心数据
模型 301
14.4.3 实时业务特征计算引擎 302
14.5 反欺诈场景中的特征计算 303
14.5.1 反欺诈特征计算系统设计 303
14.5.2 反欺诈特征分类说明 304
14.5.3 用户关系图谱实现方案 305
14.6 本章小结 306
第15章 MLOps成熟度模型 308
15.1 能力成熟度模型概述 308
15.2 谷歌的MLOps成熟度模型 309
15.2.1 谷歌对MLOps的理解和
认识 309
15.2.2 谷歌对MLOps成熟度等级的
定义 310
15.3 微软的MLOps成熟度模型 317
15.3.1 微软对MLOps成熟度模型的
理解和认识 317
15.3.2 微软对MLOps成熟度等级的
定义 318
15.4 信通院的MLOps成熟度模型 322
15.4.1 需求管理能力子域
相关内容 323
15.4.2 数据工程能力子域
相关内容 325
15.5 本章小结 329
作者简介
前言
第1章 全面了解MLOps 1
1.1 人工智能的趋势和现状 1
1.1.1 趋势1：人工智能在企业中加速落地，彰显更多业务价值 1
1.1.2 趋势2：人工智能应用从以模型为中心向以数据为中心转变 3
1.1.3 现状：人工智能落地成功率低，
成本高 4
1.2 人工智能的问题、挑战以及应对措施 5
1.2.1 问题1：机器学习代码只是整个系统的一小部分 5
1.2.2 问题2：数据是*主要的问题 6
1.2.3 挑战：人工智能系统
如何规模化落地 7
1.2.4 应对措施：MLOps 8
1.3 MLOps简介 8
1.3.1 MLOps的定义 8
1.3.2 MLOps相关的工具和平台 12
1.3.3 MLOps的优势 13
1.4 MLOps与DevOps 14
1.4.1 DevOps的3个优点 14
1.4.2 MLOps延续了DevOps的优点 17
1.4.3 MLOps和DevOps的不同之处 19
1.4.4 MLOps和DevOps的目标与
实践理念 20
1.5 MLOps与其他XOps的区别 20
1.5.1 MLOps与AIOps的区别 21
1.5.2 MLOps与DataOps的区别 21
1.5.3 MLOps与ModelOps的区别 22
1.5.4 XOps的相同点：
都基于DevOps原则 22
1.6 本章小结 22
第2章 MLOps涉及的角色 23
2.1 角色类型 23
2.1.1 产品经理 24
2.1.2 数据科学家 24
2.1.3 数据工程师 25
2.1.4 机器学习工程师 26
2.1.5 DevOps工程师 27
2.1.6 IT运维工程师 27
2.2 角色划分以及角色之间
存在的问题 28
2.2.1 角色划分 28
2.2.2 问题1：技术栈不一致导致人工智能模型线上、线下效果不一致 28
2.2.3 问题2：关注点不同导致对系统的
需求不同 29
2.2.4 协作问题及解决办法 30
2.3 本章小结 30
第3章 机器学习项目概论 31
3.1 机器学习项目简介 31
3.1.1 机器学习的定义 31
3.1.2 机器学习相关概念 33
3.1.3 机器学习能解决的问题 37
3.1.4 机器学习项目度量 38
3.1.5 机器学习项目难以落地的
原因 41
3.2 深入理解机器学习项目全流程 44
3.2.1 方案调研 45
3.2.2 方案投产 49
3.3 本章小结 51
第4章 MLOps中的数据部分 52
4.1 从以模型为中心到以数据为中心 52
4.1.1 以模型为中心的时代 52
4.1.2 以数据为中心的时代 53
4.2 MLOps中的数据生命周期管理 55
4.3 数据存储架构演进 56
4.4 MLOps中主要的数据问题及
解决方案 57
4.4.1 常见的数据质量问题及
解决方案 57
4.4.2 时序数据穿越问题及解决方案 59
4.4.3 离线和实时数据一致性问题及
解决方案 64
4.4.4 数据安全问题及解决方案 66
4.4.5 数据共享与复用问题及
解决方案 67
4.5 本章小结 67
第5章 流水线工具 69
5.1 Airflow 69
5.1.1 Airflow的功能和应用场景 69
5.1.2 Airflow的核心概念 72
5.1.3 Airflow的使用方法 72
5.2 MLflow 80
5.2.1 MLflow的功能和应用场景 80
5.2.2 MLflow的核心概念 81
5.2.3 MLflow的使用方法 82
5.3 其他流水线工具 91
5.4 本章小结 93
第6章 特征平台 94
6.1 特征平台的概念和起源 94
6.2 特征平台的特性 96
6.3 特征平台的现状 97
6.4 主流的特征平台 98
6.4.1 Tecton的特征平台 99
6.4.2 AWS的SageMaker特征平台 100
6.4.3 Databricks的特征平台 102
6.4.4 Feast项目 103
6.4.5 OpenMLDB项目 105
6.5 特征平台的发展趋势 106
6.6 本章小结 107
第7章 实时特征平台
OpenMLDB 108
7.1 实时特征平台构建方法论 108
7.1.1 机器学习闭环 108
7.1.2 实时特征计算 109
7.1.3 痛点：线上线下计算一致性
校验带来的高成本 110
7.1.4 目标：开发即上线 112
7.1.5 技术需求 112
7.1.6 抽象架构 113
7.1.7 OpenMLDB架构设计实践 114
7.2 OpenMLDB项目介绍 116
7.2.1 设计理念 116
7.2.2 生产级机器学习特征平台 116
7.2.3 核心特性 117
7.2.4 常见问题 117
7.3 核心模块—在线引擎 118
7.3.1 概览 118
7.3.2 Apache ZooKeeper 119
7.3.3 Nameserver 119
7.3.4 Tablet 120
7.4 核心数据结构 122
7.4.1 背景介绍 122
7.4.2 双层跳表索引 122
7.4.3 预聚合技术 124
7.4.4 性能表现 125
7.5 高级特性—主从集群部署 127
7.5.1 定义和目标 127
7.5.2 技术方案 127
7.5.3 主从集群搭建实践 130
7.5.4 主从集群部署常见问题 131
7.6 高级特性—双存储引擎 133
7.6.1 内存和磁盘双存储
引擎架构 133
7.6.2 功能支持对比 134
7.6.3 性能对比 135
7.7 执行流程介绍 136
7.7.1 执行流程概览 136
7.7.2 执行模式概览 137
7.7.3 离线模式 137
7.7.4 在线模式 138
7.7.5 请求模式 138
7.8 实践 139
7.8.1 准备 140
7.8.2 使用流程 141
7.8.3 实时特征计算的结果说明 144
7.9 生态整合—在线数据源Kafka 145
7.9.1 简介 145
7.9.2 准备工作 146
7.9.3 步骤1：启动OpenMLDB
并创建数据库 146
7.9.4 步骤2：启动Kafka
并创建Topic 147
7.9.5 步骤3：启动Connector 147
7.9.6 步骤4：测试 148
7.10 生态整合—离线数据源Hive 149
7.10.1 配置 149
7.10.2 数据类型 149
7.10.3 通过LIKE语法快速建表 150
7.10.4 将Hive数据导入
OpenMLDB 150
7.10.5 将OpenMLDB数据
导出到Hive 151
7.11 案例：出租车行程时间预测 151
7.11.1 环境准备和预备知识 151
7.11.2 全流程演示 152
7.12 本章小结 155
第8章 Adlik推理工具链 156
8.1 机器学习模型落地挑战 156
8.2 Adlik的优势 157
8.3 Adlik的架构 158
8.3.1 模型优化器 159
8.3.2 模型编译器 161
8.3.3 推理引擎模块 161
8.4 快速入门 164
8.4.1 编译模型 164
8.4.2 部署模型 166
8.4.3 模型推理 166
8.4.4 引入自定义运行时 167
8.5 Adlik端到端模型推理优化实践 168
8.5.1 模型结构优化 168
8.5.2 模型推理引擎 170
8.6 本章小结 171
第9章 云服务供应商的端到端MLOps解决方案 172
9.1 认识SageMaker 173
9.1.1 SageMaker的主要组成
部分 173
9.1.2 广泛的数据源和数据集成
支持 174
9.2 无代码实现供应链中到货时间的
预测 176
9.2.1 数据准备 177
9.2.2 简单的数据合并 179
9.2.3 构建、训练和分析机器学习
模型 180
9.2.4 模型预测 183
9.3 应用SageMaker Notebook进行 MLOps 管理 183
9.3.1 数据导入 184
9.3.2 数据清洗和特征设计 184
9.3.3 模型训练 185
9.3.4 模型评估 186
9.3.5 模型上线 187
9.3.6 使用模型仓库和 Pipeline系统
管理训练成果 187
9.4 本章小结 194
第10章 MLOps 在反欺诈与推荐
系统中的应用 196
10.1 案例1：信用卡交易反欺诈系统 196
10.1.1 定义业务目标 196
10.1.2 系统设计的挑战 198
10.1.3 数据准备与特征设计思路 201
10.1.4 系统设计与实现 202
10.2 案例2：推荐系统 205
10.2.1 推荐系统介绍 205
10.2.2 定义优化目标 206
10.2.3 系统设计挑战与实现思路 208
10.3 本章小结 210
第11章 网易云音乐实时模型大规模应用之道 211
11.1 从云音乐直播推荐中的实时性
说起 211
11.1.1 直播对实时性的强需求 213
11.1.2 推荐引擎实时性的三要素 213
11.1.3 直播精排模型的实时化演进 216
11.2 实时增量模型的构建 216
11.2.1 实时特征快照 217
11.2.2 实时样本归因 219
11.2.3 实时样本拼接 222
11.2.4 增量训练和更新 223
11.2.5 线上效果 224
11.3 特征平台将实时能力泛化到
更多场景 225
11.4 FeatureBox 226
11.4.1 FeatureBox解决的问题 226
11.4.2 FeatureBox整体架构 227
11.4.3 DataHub模块 227
11.4.4 Transform模块 231
11.4.5 MFDL模块 232
11.4.6 Storage模块 233
11.4.7 Monitor模块 234
11.5 在线预估基于FeatureBox的
构建 236
11.5.1 特征与模型的高效迭代 236
11.5.2 高性能预估计算 242
11.5.3 预估与FeatureBox实时性
方案 246
11.6 本章小结 248
第12章 小米广告机器学习平台
实践 249
12.1 小米广告一站式机器学习平台
简介 249
12.1.1 传统机器学习流程的问题 249
12.1.2 小米广告机器学习平台模块
简介 251
12.2 特征工程模块 252
12.2.1 特征工程简介 252
12.2.2 数据源管理 253
12.2.3 特征管理 253
12.2.4 样本管理 257
12.3 模型训练平台 259
12.3.1 算法管理 260
12.3.2 离线模型训练管理 261
12.3.3 模型更新 262
12.4 线上推理模块 264
12.4.1 线上推理服务介绍 264
12.4.2 高性能和高可用保证 266
12.4.3 模型部署 268
12.5 本章小结 273
第13章 腾讯金融推荐中台实践 274
13.1 业务介绍 274
13.1.1 业务优化目标 274
13.1.2 业务特点 275
13.2 现状及挑战 276
13.2.1 推荐系统复杂性 277
13.2.2 算法工程技术壁垒 278
13.3 MLOps实践 278
13.4 推荐系统产品体系 280
13.4.1 特征系统 281
13.4.2 模型训练系统 281
13.4.3 模型服务系统 282
13.4.4 推荐运营系统 283
13.5 系统设计 283
13.5.1 特征系统 284
13.5.2 模型服务系统 290
13.6 本章小结 293
第14章 众安金融实时特征平台
实践 294
14.1 众安金融的MLOps建设背景 294
14.2 众安金融的MLOps建设思路 295
14.2.1 众安金融的MLOps流程说明 295
14.2.2 众安金融特征平台
能力要求 297
14.3 实时特征平台的架构设计 297
14.3.1 实时特征平台架构说明 298
14.3.2 实时特征数据源层 298
14.3.3 实时特征平台的核心功能 299
14.4 实时业务特征计算 300
14.4.1 实时业务特征计算系统
设计 300
14.4.2 实时业务特征核心数据
模型 301
14.4.3 实时业务特征计算引擎 302
14.5 反欺诈场景中的特征计算 303
14.5.1 反欺诈特征计算系统设计 303
14.5.2 反欺诈特征分类说明 304
14.5.3 用户关系图谱实现方案 305
14.6 本章小结 306
第15章 MLOps成熟度模型 308
15.1 能力成熟度模型概述 308
15.2 谷歌的MLOps成熟度模型 309
15.2.1 谷歌对MLOps的理解和
认识 309
15.2.2 谷歌对MLOps成熟度等级的
定义 310
15.3 微软的MLOps成熟度模型 317
15.3.1 微软对MLOps成熟度模型的
理解和认识 317
15.3.2 微软对MLOps成熟度等级的
定义 318
15.4 信通院的MLOps成熟度模型 322
15.4.1 需求管理能力子域
相关内容 323
15.4.2 数据工程能力子域
相关内容 325
15.5 本章小结 329
展开全部
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