读博一年后对人工智能工程的思考

尽完全相同，数学方法显出不佳，该公司衡量受到影响。

的平台DF建模技师

那时候看上去是简介第二种建模技师的好时机：的平台DF建模技师（Platform MLEs），他统筹设法 Task MLEs 将他们指导的乏味之外定时化。Platform MLEs 设立管线（仅限于数学方法），支持多个战斗任务，而 Task MLEs 解决具体的战斗任务。这类似于，在软件技师在世界上中所，设立基础设施与在基础设施从在此之前设立软件。但我说是是他们为 Platform MLEs，而不是 Platform SWE，因为我看来如果不对 ML 有足够的了解，就不意味著实现 ML 只不过的定时化。

当一个许多组织有一个以上的 ML 管线时，对 Platform MLEs 的即可求就则会实现。Platform MLEs 和 Task MLEs 区别于的一些举例来说是仅限于一下几点：

Platform MLEs 统筹创建功能适度的管线；Task MLEs 统筹应用领域于功能适度的管线； Platform MLEs 统筹特训数学方法的框架；Task MLEs 统筹为数学方法架构和重上新特训计划编撰相应的配置文件； Platform MLEs 统筹接踵而来 ML 机动适度急剧下降预警；Task MLEs 统筹对预警采取行动。

Task MLEs 并不只存在于那些普通人降到 FAANG 效益量的日本公司。它们不一定存在于任何拥有一个以上 ML 战斗任务的日本公司。这就是为什么，我看来，建模运营（MLOps）迄今被猜测为并不十分困难的之外。每个 ML 日本公司都即可要功能适度、控管、可观察适度等等。但对于 Platform MLEs 来说是，自己构建大之外的服务项目是较为易于的：(1) 读到一个管线，每天刷上新特适度所列；(2) 在所有 ML 工具中所应用领域于标准化日志；(3) 保存资料集的版本文档。具有讽刺意味的是，MLOps 草创日本公司试图用付费服务项目取而代之 Platform MLEs，但他们却要求 Platform MLEs 将这些服务项目整合到他们的日本公司。

作为一个旁观者，一些 MLOps 日本公司试图向 Task MLEs 出货服务项目，但 Task MLEs 忙于照管数学方法，无法经历出货周期。照管数学方法是一个艰难的指导，即可要大量的注意力和注意。我借此这种诱因在未来则会相当程度扭曲。

此刻，我最吸引我的 Platform MLEs 职责是出现异常和调试马上愈演愈烈的资料振荡解决办法。Platform MLEs 有或许，即他们不用扭曲与数学方法之外的任何东西（仅限于转换或转换成），但他们却即可要统筹找出它们在什么时候以及如何被破坏掉下来了。最先进的技术细节是出现异常各个特适度（即转换）和数学方法转换成的覆盖叛将（即其会之外）和分布随小时的变异。这就是实际上的资料的测试。当这些变异微过某个值时（例如，覆盖叛将急剧下降25%），Platform MLEs 则会接踵而来预警。

资料的测试实现了更大的解任（Recall）。我敢就让，据估计有95%的马上振荡，主要是由工程施工解决办法引起的，则会被资料的测试预警所猎捕。但是，它的精准适度（Precision）很差（我就让大多数战斗任务的精准适度低于20%），而且它即可要一个 Task MLEs 来罗列举所有特适度和转换成的值。在实践中所，精准度意味著更是低，因为 Task MLEs 有预警疲乏病患者，并使大多数预警坚说是是。

我们可以用牺牲解任叛将的方式也来献出精准度吗？题目是否定的，因为极低解任叛将是控管种系统的全部象征意义所在。为了猎取bug。

你必须出现异常每个功能适度和转换成吗？不，但预警即可要在一个罗列的层面上，否则它们对 Task MLEs 来说是将是不可操纵的。例如说是PCA成分#4振荡了0.1是并未用的。

你可以通过接踵而来重上新特训来或多或少这些预警吗？不用，对作废资料展开重上新特训是并未价值的。

有一段小时，我看来资料的测试是 ML 衡量（如准确叛将 accuracy、精准叛将 precision、解任叛将 recall）出现异常的代理。由于欠缺资料真实世界的页面，ML 衡量出现异常几乎不意味著实时展开。许多许多组织只在每周或每月的基础上获得页面，这两种诱因都太慢了。此外，不是所有的资料都有页面。所以全都即可要出现异常的就只有数学方法的转换和转换成了，这就是为什么每个人都转换转换成控管的诱因。

我错得不用再错了。举例 Task MLEs 有出现异常实时 ML 衡量的能力也，此时资料的测试即使如此是有用的，诱因如下：

其一，不尽完全相同战斗任务的数学方法可以从完全相同的特适度中所读取。如果一个 Platform MLEs 能正确地接踵而来一个特适度破坏的预警，那么多个 Task MLEs 都能受益。 其次，在现代资料堆早期，数学方法特适度和转换成（即特适度存储）经常被资料交易员应用领域于，因此即可要保障资料的正确适度。我曾在在 Snowflake 中所匆忙地指派了一堆核对，却并未似乎一个与年龄有关的罗列中所有一半是正数，并痛斥地将这些文档简介给了一位 CEO。

我发觉，犯上这种正确是可以的。大资料可以设法你讲述你借此要的任何故冤枉，无论对错。唯一最重要的是，你要坚定地坚持自己不正确的见解；否则人们则会知悉你的能力也。别人又不则会审查你在 Untitled1.ipynb 中所的应用领域于 Pandas 资料框架的擅长。他们不则会明白你已经搞砸了。

我借此上会那段客家话是个虚伪。我只是在半开玩笑。

其他认知

对 ML 资料和数学方法运动速度的保障（即服务项目级最大限度，简说是是 SLO）的即可求把我带到了我第一年深入研究的核心：MLE的配角，无论是战斗任务DF还是的平台DF，都是为了确保这种 SLO 被实现。这让我借此起了资料工程施工，比其他任何配角都更是有象征意义。恰当地说是，资料技师统筹将资料点出给其他职员；ML 技师统筹确保这些资料及其附属应用领域（如ML数学方法）不是垃圾。

我借此了很多关于拥有较佳的数学方法运动速度意味着什么。我愚蠢运动速度这个词。这是一个假定模糊的专有名词，但实际上是，每个许多组织都有不尽完全相同的假定。大多数人看来运动速度意味着 “不陈旧”，或者确保特适度转变成成管线每次都能失败运营。这是一个好的开始，但我们某种程度一定则会来作得更是好。

通过资料 SLO 的多角度，资料的测试是一个失败的概念，因为它以字节的方式也明确假定了每个数学方法转换和转换成的运动速度。要么特适度据估计有一半其会，要么并未。要么年龄是负数，要么不是。要么日志合乎预假定的模式，要么不合乎。要么实现 SLO，要么不实现。

举例每个许多组织都能明确假定他们的资料和数学方法运动速度 SLO 。在 ML 生态种系统中所，我们一定则会在哪里的测试资料？传统上，以资料为中所心的法则是由DBMS 指派的。在简介 Postgres 资料库的篇文章中所，Stonebraker 简明扼要地探讨了资料库指派法则的必要适度：法则没法在用户端指派，因为应用领域不一定即可要访问比交易所即可更是多的资料。例如，篇文章中所提到一个雇员资料库，其法则是Joe和Fred即可要有完全相同的报酬；与其让应用领域软件核对Joe和Fred的报酬，并在每次即可要Joe或Fred的报酬时无论如何小于，不如在资料管理器中所强制指派。

一年在此之前，我的导师告诉我“保障 ML 管线身心健康即可要束缚和接踵而来器”这句客家话，尽管我并不只不过所列达出来其中所的词，但还是记得了。作为一个在此之前 Task MLE，我看来这意味着用标识符来日志平均值、中所位数和各种转换和转换成的聚合，并在资料的测试检查失利时抛出正确，这些都是我在指导中所来作的冤枉情。

那时候，我有了更是多作为 Platform MLEs 的经验，我看来 Task MLEs 不一定则会来作这些冤枉。Platform MLEs 拥有资料管理能力也，而 Task MLEs 拥有应用领域能力也或统筹ML管线的下游之外。Platform MLEs 一定则会在特适度所列中所指派法则（例如，资料的测试），以便 Task MLEs 在核对时被忠告是否有任何正确。Platform MLEs 一定则会指派接踵而来器，就像 Task MLEs 在向买家展出预测结果以在此之前对其展开的各种临时当用。

我也借此了很多关于如何让人们更是易于所列达出来“数学方法运动速度”。许多组织上对数学方法运动速度的具体假定借以阐释为什么 ML 日本公司有自己的 Production ML 框架（例如：TFX），这些框架有些是开放源码的，有些是断路的。许多上属于自己框架正在出现，作为 MLOps 草创日本公司的一之外。

我曾在看来，人们不则会转换成到一个上新框架的诱因是解释器所有管线标识符很抱怨，这种思借此是正确的，但 webdev 生态种系统是一个反例：如果人们得到好处时，他们则会解释器标识符。唯一的区别于是，迄今的 ML 管线框架很少是独立的，不用轻易弹出各种资料管理后端。

ML 管线框架即可要与了解 ML 指导负载的 DBMS 紧密作用力，DBMS 即可要明白 Task MLEs 借此要什么类DF的接踵而来器，了解资料的测试和缩减预警，以具有较佳的精准叛将和解任叛将，并且保障一定的企业级。某种程度这就是为什么我最近与大多数人说话时，似乎正在朝向 Vertex AI（一个类似资料库一样，可以来作任何冤枉情的服务项目）。

对这一切来作深入研究看上去很奇怪。它不像我的许多女朋友的教授学位，在那里我一定则会提出一系罗列生物科学解决办法，并展开一堆实验者来表明。我的教授篇文章看上去更是像是一种探索，在那里我深入研究资料管理是如何运作的，成为一个材料的历史学家，并试图提出关于它将如何在 MLE 生态种系统中所值得注意的观点。它看上去是接地气的论点，我慢慢地根据我学到的上新文档来更是上新我的观点。

说是实客家话，看上去我在频繁地扭曲自己的思路，这让人很不恶心；我不明白到底该怎么所述。一个我很亲近的人告诉我，这就是深入研究的实际上。我们在一开始就不明白所有的题目，更是不用说是解决办法了，但我们则会制定一个步骤来辨认出它们。然而，为了我的理智，我期待着我什么时候能少扭曲我对 Production ML 的思路。

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