开源 MLops 平台 ClearML 发布了新的研究报告：“MLOps in 2023: What Does the Future Hold?”这项研究对美国的 200 名机器学习决策者进行了调查，研究了机器学习和 MLops（机器学习操作）的主要趋势。
ClearML 的研究发现，MLop 现在在企业中得到广泛采用，暂时搁置潜在的供应商自我服务偏见； 85% 的受访者表示，他们在 2022 年有专门的 MLops 预算。14% 的受访者表示，他们没有预算，但预计会在 2023 年制定。因此，企业现在或很快就会采用 MLops。
如果你没有注意到，ops 似乎是云计算工作的新焦点。我们有 cloudops（云运营）、finops（金融运营）、devops（开发和运营）和 secops（安全运营）。你可以看到趋势。
这是有充分理由的。构建和部署云解决方案或将现有解决方案迁移到云是必需的任务。通常，它们是一体的。然后重点转移到运营上，以保持该工作的价值回归业务。正如许多企业在过去几年中发现的那样，仅仅将东西扔给公共云提供商并希望获得最好的回报并不能带来价值。忽视运营——所有运营——会导致巨大的成本超支和极低的投资回报率。
MLops 是机器学习生命周期的重要组成部分，使组织能够在生产中管理和操作机器学习模型。 MLops 流程确保以一致且高效的方式部署、监控和更新模型，使组织能够获得机器学习的全部好处。可以利用 ML 作为创新差异化因素的应用程序可以为业务增加巨大的价值，远远超过对支持 ML 的系统的投资。
由于对驱动智能供应链、检测欺诈并提供营销和销售分析的 AI/ML 增强业务系统的新依赖，MLops 正在成为最近最热门的职业道路。当然，我们只需看看围绕 ChatGPT 的兴奋，就能看到将 AI 武器化以带来更大利润的兴趣和潜力，但这确实已经发展了 20 年。
MLop 涉及的主要任务是什么？如果你转到一份与 MLops 相关的工作，你每天会做什么？
在我职业生涯的某个阶段完成了这些任务中的每一项后，我列出的所有任务都不难理解。通常，MLops 是现有 cloudps 团队的一部分，但它需要接受一般机器学习以及公司特定 ML 系统的特殊培训。然后只需遵循流程和程序即可保持 ML 系统运行和更新。
这现在成为热门求职票的另一个原因是：如果机器学习系统没有得到适当的操作和维护，企业可能会遇到重大问题。其中包括损失数百万美元的误导营销活动，以及因机器学习系统中批准或拒绝家庭贷款的偏见而引起的诉讼。很多事情都可能出错，而且会出错。拥有合适的 MLops 人才将降低风险。
MLops 适合您吗？如果您正在寻找需要一些新的和持续培训的高薪职业，并且您对机器学习技术感兴趣，那么这可能是您现在可以获得的最有趣和最赚钱的工作。