07-MLOps实践

本章深入探讨 MLOps 的核心实践，包括成熟度模型、数据集工程、特征存储、模型评测和安全治理等关键领域。

核心概念

MLOps 成熟度

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    MLOps 成熟度模型                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│  Level 0        Level 1        Level 2        Level 3          │
│  手动流程       ML Pipeline    CI/CD          全自动化          │
│                                                                 │
│  ├─ 手动训练    ├─ 自动化训练  ├─ 模型验证    ├─ 持续训练       │
│  ├─ 手动部署    ├─ 特征存储    ├─ A/B 测试    ├─ 自动重训       │
│  └─ 无监控      └─ 元数据管理  └─ 自动部署    └─ 漂移检测       │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

数据生命周期

数据采集 ──► 数据清洗 ──► 数据标注 ──► 质量验证 ──► 版本管理
    │           │           │           │           │
    ▼           ▼           ▼           ▼           ▼
  多源接入    去重脱敏    人工/自动    完整性检查    DVC/LakeFS
  增量同步    格式标准    主动学习     一致性验证    快照管理

特征工程流程

原始数据 ──► 特征抽取 ──► 特征转换 ──► 特征存储 ──► 特征服务
                                         │
                              ┌──────────┴──────────┐
                              │                     │
                          离线存储              在线存储
                          (批量训练)           (实时推理)

模型评测维度

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      评测维度                                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│   性能评测          公平性评测         安全评测                  │
│   ├─ 准确率         ├─ 统计均等        ├─ 对抗鲁棒性            │
│   ├─ 精确率/召回率  ├─ 机会均等        ├─ 隐私保护              │
│   ├─ AUC/F1        ├─ 预测均等        ├─ 后门检测              │
│   └─ 延迟/吞吐     └─ 差异影响        └─ 红队测试              │
│                                                                 │
│   可解释性评测      合规评测                                     │
│   ├─ 特征归因       ├─ 模型卡片                                 │
│   ├─ 局部解释       ├─ 风险评估                                 │
│   └─ 概念解释       └─ 审批流程                                 │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

技术栈

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      MLOps 技术栈                                │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│  数据层                                                         │
│  ├─ 采集: Kafka │ Debezium │ Airbyte                           │
│  ├─ 存储: Delta Lake │ Iceberg │ Hudi                          │
│  └─ 版本: DVC │ LakeFS │ Pachyderm                             │
│                                                                 │
│  特征层                                                         │
│  ├─ 存储: Feast │ Tecton │ Hopsworks                           │
│  ├─ 计算: Spark │ Flink │ dbt                                  │
│  └─ 服务: Redis │ DynamoDB │ Cassandra                         │
│                                                                 │
│  训练层                                                         │
│  ├─ 框架: PyTorch │ TensorFlow │ JAX                           │
│  ├─ 编排: Kubeflow │ Argo │ Airflow                            │
│  └─ 跟踪: MLflow │ W&B │ Neptune                               │
│                                                                 │
│  评测层                                                         │
│  ├─ 指标: scikit-learn │ torchmetrics                          │
│  ├─ 公平: Fairlearn │ AIF360 │ What-If Tool                    │
│  └─ 解释: SHAP │ LIME │ Captum                                 │
│                                                                 │
│  治理层                                                         │
│  ├─ 注册: MLflow │ ModelDB │ 自建                              │
│  ├─ 监控: Evidently │ NannyML │ Arize                          │
│  └─ 审计: 自建治理系统                                          │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

学习路径

成熟度模型 ──► 数据集工程 ──► Feature Store ──► 模型评测 ──► 安全治理
    │             │              │              │            │
    ▼             ▼              ▼              ▼            ▼
  级别评估      采集系统       Feast实践     评测基准     可解释性
  能力建设      标注平台       自建方案       LLM评测     对抗防御
  CT实现       质量验证       特征服务       安全评测     合规框架

关键技能

学完本章，你将掌握：

1. MLOps 体系建设

评估组织 MLOps 成熟度
制定成熟度提升计划
实现持续训练流水线
建立模型生命周期管理

2. 数据工程能力

设计数据采集框架
构建标注管理系统
实施数据质量验证
应用主动学习策略

3. 特征工程能力

部署和使用 Feast
自建 Feature Store
设计离线/在线服务
实现特征监控

4. 模型评测能力

构建评测基准系统
实现多维度指标计算
开展 LLM 专项评测
执行安全与红队测试

5. 安全治理能力

实现模型可解释性
防御对抗攻击
检测和缓解偏见
建立合规治理流程

实践项目

项目一：端到端 MLOps 平台

目标: 构建完整的 MLOps 平台

组件:
├─ 数据管道: Kafka + Spark Streaming
├─ 特征存储: Feast + Redis + PostgreSQL
├─ 训练编排: Kubeflow Pipelines
├─ 实验跟踪: MLflow
├─ 模型服务: KServe
└─ 监控告警: Prometheus + Grafana

流程:
数据采集 → 特征计算 → 模型训练 → 自动评测 → 灰度发布

项目二：模型评测系统

目标: 构建全面的模型评测体系

功能:
├─ 基准测试: 标准数据集 + 自定义测试集
├─ 性能评测: 准确率、延迟、吞吐量
├─ 公平性评测: 多维度公平性指标
├─ 安全评测: 对抗鲁棒性 + 红队测试
└─ 报告生成: 自动生成评测报告

技术:
├─ 评测引擎: Python + FastAPI
├─ 指标计算: scikit-learn + Fairlearn
└─ 可视化: Streamlit Dashboard

项目三：模型治理系统

目标: 实现企业级模型治理

模块:
├─ 模型注册: 版本管理 + 元数据
├─ 风险评估: 自动化风险评分
├─ 审批流程: 多级审批 + 电子签名
├─ 合规检查: 自动化合规验证
└─ 审计追踪: 完整操作日志

集成:
├─ 身份认证: LDAP/SSO
├─ 通知系统: Email/Slack
└─ 工单系统: Jira/ServiceNow