机器学习ML及其背后的人工智能AI潜力毋庸置疑。然而从长远来看企业中的ML应用往往未能充分发挥其应有价值。以下这个实际案例能够很好地说明这一问题某制造企业为生产环节启动了两个AI项目一个用于自动化光学质量检测另一个用于辅助机器操作。原型系统在单条生产线上完成开发并投入使用表现十分出色堪称完美成功。然而这两个应用始终停留在孤立状态由于日常运营协调有序、人力资源有限无法将其推广至其他生产线或应用场景。随着时间推移系统中的错误不断积累需要反复进行费时费力的维护直至工作量超出承受范围最终不得不停止使用。最初的成功渐渐成为过眼云烟未能留下任何持久的实质成果。究竟哪里出了问题应用的开发阶段是成功的但对运营阶段的关注严重不足。与其他软件应用一样基于ML的系统同样拥有完整的生命周期首先这个生命周期在初次部署后并未结束其次它涵盖了传统软件所不具备的特殊环节。要从ML和AI中实现可持续、可扩展的价值必须以整体视角主动管理整个生命周期。近年来Helbling的专家在多家企业中屡屡遇到与上述案例相似的情况无论是内部业务流程还是医疗技术、楼宇自动化、具身AI等领域的AI赋能产品这一问题普遍存在。为应对这一挑战Helbling结合跨领域项目经验自主研发了机器学习生命周期模型该模型融合了软件工程、自动化与机器人专家的跨学科知识。该生命周期模型共包含六个阶段——从最初的用例定义到运营期间的监控与维护——并在五个维度上提出了相应的行动建议。图1Helbling机器学习生命周期模型ML生命周期模型的设计初衷是为ML项目规划提供指引确保在开发阶段之外的运营事项能够从早期阶段开始得到持续关注。一个ML项目并非从一开始就涵盖全部六个阶段通常从用例定义和原型开发这两个初始阶段起步这两个阶段更具探索性需要保持足够的灵活性。生命周期模型有助于提前明确后续的关注重点一是通过工具化活动构建的ML实验基础设施将为后期数据准备和模型训练的自动化奠定基础二是对代码、数据、模型和硬件进行统一的版本管理能够在后期实现可复现性和可追溯性三是产业化同样应在ML项目中获得足够重视与其他开发领域一样第一版原型不应直接部署到实际生产环境中。以下这个成功项目案例展示了生命周期模型的实际应用并在全文中注明了对应的相关阶段。机器学习运维MLOps与生命周期模型机器学习运维MLOps是一种将机器学习系统推向生产环境的方法论它弥合了开发Dev与运营Ops之间的鸿沟实现ML模型部署过程中的自动化与标准化提升ML模型成功进入生产环境的比例并为未来的持续开发建立反馈闭环。生命周期模型将MLOps作为重要组成部分纳入其中同时向前延伸至更早期的探索阶段。初始ML项目并不从MLOps开始而是应从早期阶段便着眼于此、逐步推进。从用例定义和原型开发到产业化该项目源于一个复杂的制造工艺以及在生产过程中而非在流程末端预测产品质量的设想预测性质量管理。项目团队围绕这一用例梳理了所需数据和潜在的ML模型阶段1。第二阶段为原型开发阶段2核心目标是验证该用例是否可行以及如何实现。为此项目团队细化了需求采集并分析了数据并对ML模型开展了实验。这一过程中需要定制化的软件工具这些工具与模型同步开发并持续优化为后期数据准备和模型训练的自动化积累了宝贵经验。最初的用例很快被证明不可行——现有数据不足以支撑对绝对质量的预测。然而通过验证发现预测质量变化是可行的。基于这一发现项目团队重新定义了用例并评估其价值阶段1随后利用现有数据和工具快速开发出针对修订后用例的原型阶段2。在产业化阶段阶段3实验室原型演进为稳健的实际应用。开发团队完成了系统架构设计扩充了训练数据集并对现有工具进行扩展以实现训练和数据准备的自动化。在这一阶段项目重心逐步从开发转向运营这种转变并非截然分明而是一个渐进的过程。持续训练、验证与监控与模型训练同步验证工作也实现了自动化阶段4。第一步是在数据集、评估指标和预期结果层面对评估标准进行规范化定义以最近三个月的数据作为测试集其余历史数据用于训练。这一机制确保模型验证始终贴近当前运营状态并使不同模型的预测结果可在统一基准上进行比较。训练完成的模型以独立应用程序的形式部署并集成至生产线的软件系统中阶段5。借助自动化能力未来的模型更新可以高效、低成本地完成上线。该ML应用现已正式投入运营。在运行期间系统自动将预测结果与实测产品质量进行比对同时对输入数据的一致性进行校验阶段6。此外模型定期完成重新训练和验证阶段4使得模型可靠性随时间不断提升验证结果也始终保持最新状态。在数据与机器学习相关工作之外典型的DevOps任务在生命周期演进过程中也愈发重要。DevOps的目标是统一软件开发与运营以整体视角审视ML模型所嵌入的应用系统。版本控制在初始ML实验阶段便已引入产业化完成后进一步扩展完善最终形成覆盖所有已部署模型的综合配置管理体系。由于项目并不止步于单一模型——不同制造地点生产不同产品各自需要独立的模型——严格的版本控制使得前期开发成果得以复用于新模型的构建。统一的自动化机制也让这些模型的创建、运营与管理更加高效。小结在上述案例中将AI应用的生命周期纳入整体考量被证明是提升企业运营效率的关键成功因素。除内部流程优化外Helbling机器学习生命周期模型所体现的方法论同样适用于AI赋能产品的开发为项目从规划、执行到市场上市及上市后的全程提供指引支持未来的规模化扩展并持续创造长期价值同时帮助企业有效降低投资风险。Helbling致力于协助企业将AI的承诺转化为切实成果。一旦核心ML模型的高效运用得以建立可量化的成功便会随之而来。而在生命周期各阶段积累的经验也将为进一步的发展积淀所需的成熟度。QAQ1Helbling机器学习生命周期模型包含哪些阶段AHelbling机器学习生命周期模型共包含六个阶段从最初的用例定义出发经过原型开发、产业化再到自动化训练与验证、模型部署最终进入运营期间的监控与维护阶段。模型同时在五个维度上提出行动建议帮助企业从早期阶段便开始规划运营相关事项避免应用在部署后因缺乏维护而逐步失效。Q2MLOps在机器学习项目中起什么作用AMLOps是一种将机器学习系统推向生产环境的方法论它弥合了开发与运营之间的鸿沟。其主要作用包括实现ML模型部署的自动化与标准化、提升模型成功进入生产环境的比例以及为未来持续开发建立反馈闭环。需要注意的是MLOps并不是ML项目的起点而是应从早期探索阶段便开始逐步推进。Q3预测性质量管理项目中遇到了哪些挑战最终是如何解决的A在该制造业项目中团队最初希望在生产过程中预测产品的绝对质量但验证发现现有数据信息量不足无法支撑这一目标。团队随即调整方向将用例修改为预测质量变化并利用已有数据和工具快速完成了新原型的开发。在此基础上通过自动化训练、验证和监控机制模型可靠性持续提升并成功实现跨产品、跨生产地点的规模化复制。