機器學習持續整合與交付實踐

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隨著機器學習模型日益複雜，傳統軟體開發流程已不足以應付其迭代速度和佈署挑戰。本文將探討如何將持續整合（CI）和持續交付（CD）應用於機器學習專案，並深入剖析主幹開發、自動化測試、模型佈署與監控等關鍵環節。此外，文章也強調機器學習治理和負責任 AI 的重要性，闡述如何在實務中平衡創新與安全，並提供建立高效能團隊的實用建議。

持續整合（CI）在機器學習中的實踐

在機器學習（ML）專案中，實踐持續整合（CI）是一個至關重要的步驟。CI的目的是透過自動化測試和驗證，盡早發現和解決程式碼中的品質和整合問題，從而提高軟體的整體品質和佈署效率。

CI的定義和重要性

CI是一種實踐，指的是將所有程式碼變更提交到主分支（也就是所謂的trunk-based development），理想情況下每天提交多次。每次程式碼推播都會自動觸發CI管道，進行測試和驗證。這種方法有助於盡早發現和解決品質和整合問題，從而提高軟體的整體品質和佈署效率。

ML專案中的CI挑戰

在ML專案中，CI可能會面臨一些挑戰。例如，長時間的訓練執行可能會阻礙程式碼提交的速度。為了避免這種情況，ML實踐者可能會建立自己的「工作空間」，以特徵分支的形式，當他們滿意於變更的品質時，才會建立提取請求將變更合並到主分支。

解決CI挑戰的方法

為瞭解決CI挑戰，ML實踐者可以考慮以下兩個因素：

  1. 不要讓ML成為「免罪卡」：如果一個元件的生產路徑不需要耗時的訓練執行（例如，具有小型模型的解決方案、不需要微調的LLM應用程式或支援包和函式庫），則團隊應該實踐CI、測試自動化和trunk-based development，以收穫流程、速度和品質的好處。
  2. 在特徵分支上執行快速執行測試：在特徵分支上執行快速執行測試（例如，訓練煙霧測試），可以在長時間和昂貴的訓練執行之前，快速獲得變更品質的反饋。

實踐CI的案例

在一個特定的專案中，我們實踐了CI管道，具有高測試覆寫率，但我們在特徵分支上工作（即，我們沒有做trunk-based development和CI）。然而，我們確保分支是短期的（最多兩到三週）。我們配對程式設計，編寫測試，倡導非阻塞程式碼審查，並確保所有分支在我們的CI管道上經過了同樣的全面測試。

現在，當程式碼變更被提交和推播時，CI管道會：

  • 執行一系列自動測試
  • 觸發大規模訓練
  • 執行模型品質測試
  • 建立和發布模型映像到容器登入檔
  • 自動佈署映像到預生產環境
  • 執行佈署後測試在預生產環境中

這種方法使我們能夠快速獲得變更品質的反饋，並確保專案的品質和佈署效率。

內容解密：

在上述程式碼中，我們使用CI管道來自動化測試和驗證。CI管道包括以下步驟：

  1. 執行自動測試
  2. 觸發大規模訓練
  3. 執行模型品質測試
  4. 建立和發布模型映像到容器登入檔
  5. 自動佈署映像到預生產環境
  6. 執行佈署後測試在預生產環境中

這些步驟使我們能夠快速獲得變更品質的反饋，並確保專案的品質和佈署效率。

圖表翻譯：

以下是CI管道的Mermaid圖表：

  graph LR
    A[程式碼變更] --> B[自動測試]
    B --> C[大規模訓練]
    C --> D[模型品質測試]
    D --> E[建立和發布模型映像]
    E --> F[自動佈署]
    F --> G[佈署後測試]

這個圖表展示了CI管道的各個步驟，從程式碼變更到佈署後測試。

持續整合與交付的最佳實踐

當整個CIPipeline都是綠色的時候，這意味著我們訓練好的模型已經透過了所有我們定義的健全性函式，我們可以自信地合併這個分支並將變更佈署到生產環境。

主幹基礎開發的應用

如表9-2所示，主幹基礎開發是一種將程式碼變更提交到主分支的做法。這與特性分支不同，特性分支中，開發人員為每個特性或bug修復建立一個單獨的分支並發起提取請求。主幹基礎開發對機器學習實踐者有許多好處，幫助解決機器學習團隊面臨的許多常見挑戰，例如長反饋迴圈、破損的構建、程式碼品質問題、技術債務、阻塞的工作以及團隊內和團隊間的孤島等。

表9-2：主幹基礎開發與特性分支的比較（來源：Mattia Battiston的主幹基礎開發工作）

特性分支主幹基礎開發
開發方式在孤立的分支中工作；發起提取請求；在提取請求被批准後合併到主分支直接推播到主分支；配對程式設計；在CI上執行全面性的測試；享受可靠的構建；使用特性標誌分支
反饋反饋來得太晚：太晚了，無法修改即時反饋：及時的反饋使得我們可以快速地做出修改

主幹基礎開發的優點

主幹基礎開發有許多優點，包括：

  • 即時反饋：透過直接推播到主分支和執行全面性的測試，我們可以即時地獲得反饋，從而快速地做出修改。
  • 可靠的構建：主幹基礎開發可以確保我們的構建是可靠的，從而減少了因為破損的構建而導致的問題。
  • 程式碼品質：透過配對程式設計和執行全面性的測試，主幹基礎開發可以幫助我們提高程式碼品質。
  • 技術債務：主幹基礎開發可以幫助我們減少技術債務，從而使得我們的程式碼基礎更加健康。
  • 團隊合作：主幹基礎開發可以促進團隊合作，從而使得我們的團隊更加高效。

敏捷開發中的即時反饋機制

在軟體開發過程中，反饋機制的作用不可忽視。它可以大大影響開發效率和程式碼品質。以下探討不同型別的反饋機制及其對開發過程的影響。

即時反饋的重要性

即時反饋是指在開發過程中，尤其是在撰寫程式碼時，能夠立即獲得有關程式碼品質、風格和功能性的反饋。這種反饋可以來自於自動化工具，如編譯器、lint工具或單元測試框架。透過即時反饋，開發者可以快速地發現和修正錯誤，避免了在後期階段才發現問題的困擾。

低品質反饋的弊端

相反，低品質的反饋可能會對開發過程產生負面影響。例如，透過程式碼評審（code review）獲得的反饋，如果缺乏上下文和細微差別，可能會導致開發者感到沮喪或無法理解評審者的意圖。此外，如果反饋不及時或因為評審流程的摩擦而被延遲，可能會導致開發者對反饋失去信心，甚至忽略反饋的意見。

高品質反饋的優勢

高品質的反饋則可以透過在上下文中進行討論和示範建議來實作。這種方式不僅能夠提供清晰的指導，也能夠促進開發者之間的溝通和合作。另外，大規模的重構（refactoring）如果能夠在合適的時機進行，往往會更容易被接受和實施。因為這樣可以避免由於合併衝突和評審流程的延遲而導致的開發效率低下。

大規模重構的挑戰和機會

大規模重構通常被視為是一項艱巨的任務，因為它可能會導致合併衝突和評審流程的延遲。然而，如果能夠在適當的時機和以適當的方式進行重構，則可以使開發過程更加高效和可維護。透過即時反饋和高品質的反饋機制，開發者可以更好地掌握重構的時機和方式，從而提高整體的開發效率和程式碼品質。

敏捷開發中的版本控制策略

在軟體開發中，版本控制是保證專案進展順暢和團隊合作高效的關鍵。不同的版本控制策略對於專案的成功有著重要影響。以下將介紹兩種常見的版本控制策略：功能分支（Feature Branching）和主幹開發（Trunk-based Development）。

功能分支（Feature Branching）

功能分支是一種版本控制策略，開發人員在單獨的分支中工作，直到功能完成後才合併到主幹中。這種方法的優點在於：

  • 隔離開發：開發人員可以在不影響主幹的情況下，獨立地開發新功能。
  • 方便審查：透過提取請求（Pull Request），團隊成員可以方便地審查和討論程式碼變更。
  • 降低風險：如果功能分支中的程式碼有問題，不會影響主幹的穩定性。

然而，功能分支也有一些缺點：

  • 合併困難：如果功能分支長時間不合併到主幹，可能會導致合併困難，尤其是當多個分支同時修改同一部分程式碼時。
  • 測試和驗證：功能分支需要額外的測試和驗證，以確保合併後的主幹仍然穩定。

主幹開發（Trunk-based Development）

主幹開發是一種版本控制策略，所有開發人員直接將程式碼推播到主幹中。這種方法的優點在於：

  • 簡單直接：開發人員不需要建立和管理分支，直接推播程式碼到主幹。
  • 即時反饋：透過持續整合（CI）和自動化測試，開發人員可以立即獲得程式碼變更的反饋。
  • 高效合作：團隊成員可以實時看到彼此的變更，促進合作和溝通。

然而，主幹開發也有一些挑戰：

  • 風險增加：直接推播程式碼到主幹增加了引入錯誤或壞碼的風險。
  • 需要嚴格的測試：必須有嚴格的自動化測試和程式碼審查機制，以確保主幹的品質。

###玄貓的觀點

作為一名經驗豐富的開發人員，玄貓認為兩種策略都有其優缺點。功能分支提供了隔離開發和方便審查的優點，但也可能導致合併困難和額外的測試工作。主幹開發則提供了簡單直接和即時反饋的優點，但也增加了風險和對嚴格測試的需求。

最終，選擇哪種版本控制策略取決於團隊的具體需求和開發流程。玄貓建議團隊根據自己的經驗和專案特點，結合功能分支和主幹開發的優點，制定出一套適合自己的版本控制策略。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[功能分支] --> B[隔離開發]
    B --> C[方便審查]
    C --> D[降低風險]
    E[主幹開發] --> F[簡單直接]
    F --> G[即時反饋]
    G --> H[高效合作]

圖表展示了功能分支和主幹開發的優點。功能分支提供了隔離開發、方便審查和降低風險的優點。主幹開發則提供了簡單直接、即時反饋和高效合作的優點。

敏捷開發實踐：主幹開發的重要性

在敏捷開發中，保持主幹（main branch）穩定和健康是非常重要的。這意味著團隊成員應該盡量避免將不穩定的程式碼提交到主幹，從而確保主幹始終保持可用的狀態。

個人編碼風格的挑戰

在開發團隊中，個人的編碼風格、設計和方法可能會有所不同，即使是在同一個程式碼函式庫中。這種風格的碎片化可能會導致維護和理解程式碼的困難。為了避免這種情況，團隊應該透過配對程式設計和社交化的方式來分享和推廣最佳實踐。

配對程式設計的優點

配對程式設計可以幫助團隊成員之間分享知識和經驗，同時也可以提高程式碼的品質和一致性。透過配對程式設計，團隊成員可以相互學習和支援，從而提高整體的開發效率和品質。

可見性和支援

當團隊成員工作在一起時，彼此可以更容易地發現誰需要幫助。這種可見性可以幫助團隊成員提供及時的支援和幫助，從而提高整體的開發效率和品質。

主幹開發的重要性

主幹開發是一種開發模式，所有團隊成員都在同一個主幹上工作。這種模式可以幫助團隊保持程式碼的一致性和品質，同時也可以提高開發效率。然而，主幹開發需要一定的安全預防措施，例如自動化測試、配對程式設計和CI/CD管道。

自動化的優點

自動化可以幫助開發團隊解放人力，讓人們可以專注於解決問題和創造價值。透過自動化，開發團隊可以將重複性的任務交給電腦，從而提高開發效率和品質。

機器學習的挑戰

在機器學習領域，模型的佈署和維護是一個挑戰。根據Algorithmia的報告，38%的組織將超過50%的資料科學家的時間花在模型佈署上。這是一個需要解決的問題，因為資料科學家應該專注於解決問題和創造價值，而不是花時間在模型佈署上。

內容解密：

上述內容強調了主幹開發的重要性和自動化的優點。透過主幹開發，團隊可以保持程式碼的一致性和品質，同時也可以提高開發效率。自動化可以幫助開發團隊解放人力，讓人們可以專注於解決問題和創造價值。

  flowchart TD
    A[開發團隊] --> B[主幹開發]
    B --> C[自動化測試]
    C --> D[配對程式設計]
    D --> E[CI/CD管道]
    E --> F[提高開發效率和品質]

圖表翻譯：

上述圖表展示了開發團隊如何透過主幹開發、自動化測試、配對程式設計和CI/CD管道來提高開發效率和品質。這個圖表強調了主幹開發的重要性和自動化的優點，同時也展示瞭如何透過這些方法來提高開發效率和品質。

自動化開發環境設定

為了減少人工操作，讓機器學習（ML）從業者能夠專注於解決重要問題和提供價值，以下幾種做法是非常有幫助的。

自動化開發環境設定

在第三章和第四章中，我們討論了機器學習從業者在建立可重現和一致的開發環境時面臨的挑戰，以及克服這些挑戰的實用技術。這裡再次提及這一點是為了完整性——自動化不僅對於測試和佈署模型有用，還對於建立開發環境也有幫助。 為了實作這一點，團隊可以利用容器技術和基礎設施即程式碼（IaC）工具，從而在本地或雲端為開發和生產環境建立一致的、類似生產的計算環境（即實驗-營運對稱性）。 這使得機器學習從業者可以專注於更高層次的問題解決和創新，將環境設定和組態等重複任務留給電腦。

自動化佈署（至少到預生產環境）

如前所述，佈署自動化通常在機器學習營運（MLOps）文獻和工具中得到很好的涵蓋。特定的技術，例如金絲雀佈署和A/B測試，在Chip Huyen的《設計機器學習系統》（O’Reilly）中得到了全面解釋，因此我們在這裡不會重複這些點，但我們將強調CD4ML為這種做法新增的差異。

CD4ML透過以下方式進一步實作模型佈署的自動化：（i）在每次程式碼推播時觸發自動佈署——至少到預生產環境，並（ii）執行佈署後測試以驗證佈署是否成功且隨時準備好投入生產。

生產環境中的監控

生產環境中的監控是一種在軟體工程中已經確立的做法。如果做得好，監控（指標、日誌和警示）可以為我們提供有關產品在實際環境中行為的有用反饋，並在出現任何意外錯誤、模型漂移、效能下降或異常活動時提醒我們。 監控可以讓我們洞察到在測試中未考慮到的情景。正如Edsger W. Dijkstra曾經說過：“測試可能會令人信服地展示錯誤的存在，但永遠不能展示其不存在。”這就是為什麼監控在機器學習系統中如此重要的原因。

內容解密：

上述內容強調了自動化開發環境設定和佈署的重要性，以及生產環境中的監控。透過自動化這些過程，機器學習從業者可以減少人工操作，專注於解決重要問題和提供價值。同時，監控可以提供有關產品行為的有用反饋，幫助我們發現和解決問題。

  flowchart TD
    A[開發環境設定] --> B[自動化]
    B --> C[容器技術和IaC工具]
    C --> D[一致的開發和生產環境]
    D --> E[機器學習從業者專注於問題解決]
    E --> F[自動化佈署]
    F --> G[預生產環境]
    G --> H[佈署後測試]
    H --> I[生產環境中的監控]
    I --> J[指標、日誌和警示]
    J --> K[洞察產品行為]
    K --> L[發現和解決問題]

圖表翻譯：

這個流程圖展示了自動化開發環境設定、佈署和生產環境中的監控之間的關係。首先，開發環境設定被自動化，使用容器技術和IaC工具建立一致的開發和生產環境。然後，機器學習從業者可以專注於問題解決。接下來，佈署被自動化，至少到預生產環境，並執行佈署後測試以驗證佈署是否成功。最後，生產環境中的監控提供有關產品行為的洞察，幫助我們發現和解決問題。

監控在生產環境中的重要性

監控是測試的重要補充，在機器學習（ML）系統中尤其重要。監控的三個層次：服務監控、模型監控和資料監控，對於確保ML系統的正常執行至關重要。

服務監控包括監控HTTP狀態碼、錯誤、延遲等指標，以確保服務的可用性和效能。模型監控則關注模型的關鍵效能指標、模型漂移等問題，以確保模型的準確性和穩定性。資料監控包括資料品質監控、異常檢測和資料結構的驗證，以確保資料的品質和可靠性。

此外，業務層面的結果也需要被監控，例如使用者參與度、銷售額、轉換率和訂閱人數等指標，以確保ML系統的業務價值。

為了實作有效的監控，需要有結構化的日誌記錄，包括相關的ID，以便於分散式系統中的除錯。同時，需要設定警示機制，以便於及時發現生產環境中的問題。

持續改進的重要性

沒有任何系統是完美的，總會有問題和改進的空間。有效的團隊需要承認自己的知識侷限性，設定足夠的時間和精力來找出和實施改進。

持續改進（Kaizen）對於ML團隊尤其重要，因為ML領域的工具、平臺、流程和問題非常多樣和新穎。作為實踐者的社群，我們需要不斷地找到新的解決方案，目的是不斷地改進和完善現有的做法。

我們可以實踐點Kaizen和系統Kaizen。點Kaizen可以快速地在工作過程中實施，例如團隊成員可以簡單地指出問題和跟進行動來解決這些問題。系統Kaizen則需要使用價值流對映和5個為什麼等技術來找出系統層面的問題和改進方案。

所有人都有責任

“人人都有責任"是一種有用的信念，指導個人的決策。然而，當事情是每個人的責任時，往往會變成沒有人的責任。

為了實作這種文化理念，團隊需要得到支援，無論是在ML、營運、客戶體驗還是安全等方面。讓我們看看Team Topologies的原則和實踐如何幫助我們實作這一目標。

在DevOps運動之前，開發人員會將程式碼寫好並扔過牆給營運工程師包裝和佈署。現在，在一些ML團隊中，我們仍然可以看到這種現象，團隊被切割成不同的部分（例如資料科學團隊、ML工程團隊、API團隊）。

團隊結構與協作

在機器學習（ML）開發中，傳統的團隊結構可能會導致責任不明確、溝通不良和協作不充分。這種情況可能會使團隊成員將自己的責任與其他團隊的任務混淆，從而導致溝通不良和協作不充分。

團隊結構的挑戰

傳統的團隊結構可能會導致以下挑戰：

  • 責任不明確：團隊成員可能會將自己的責任與其他團隊的任務混淆，從而導致溝通不良和協作不充分。
  • 溝通不良：團隊成員可能會因為溝通不良而導致誤解和錯誤。
  • 協作不充分：團隊成員可能會因為協作不充分而導致重複工作和低效率。

團隊拓樸學

為瞭解決這些挑戰，團隊拓樸學（Team Topologies）提供了一種新的團隊結構模型。這種模型將團隊分為四種型別：

  1. 流程對齊團隊（Stream-aligned teams）：這種團隊是圍繞著產品或服務組織的，負責開發、測試和佈署機器學習模型。
  2. 平臺團隊（Platform teams）：這種團隊負責建立和維護平臺能力，提供給流程對齊團隊使用。
  3. 啟用團隊（Enabling teams）：這種團隊提供專業知識和支援，幫助流程對齊團隊加速開發。
  4. 複雜子系統團隊（Complicated subsystem teams）：這種團隊負責處理複雜的技術問題，例如傳統平臺、搜尋和個人化。

團隊結構的優點

這種團隊結構模型可以帶來以下優點：

  • 改善溝通：團隊成員可以更好地溝通和協作，減少誤解和錯誤。
  • 提高效率：團隊成員可以更好地利用自己的技能和知識，提高開發效率。
  • 增強協作：團隊成員可以更好地協作，減少重複工作和低效率。
圖表翻譯：
  graph LR
    A[流程對齊團隊] --> B[平臺團隊]
    B --> C[啟用團隊]
    C --> D[複雜子系統團隊]
    D --> A

此圖表顯示了團隊拓樸學模型中不同團隊之間的關係。流程對齊團隊負責開發、測試和佈署機器學習模型，平臺團隊負責建立和維護平臺能力，啟用團隊提供專業知識和支援，複雜子系統團隊負責處理複雜的技術問題。這些團隊之間的關係可以幫助提高溝通、效率和協作。

機器學習治理與負責任 AI 的重要性

隨著機器學習（ML）能力的增強和對其的依賴，潛在的危害也隨之增加，例如放大偏見和出現意外的用途，從而對社會產生不利影響。為了避免這些問題，機器學習治理和負責任 AI 是非常重要的。

負責任 AI 是一個框架，包含原則、政策、工具和流程，確保 AI 系統的開發和營運是為了個體和社會的利益，並且能夠實作商業上的變革性影響。負責任 AI 的一個重要組成部分是機器學習治理，後者確保我們從機器學習系統中獲得價值的同時，遵守道德和法規標準、品質控制、風險管理協定和工程最佳實踐。

CD4ML（持續交付機器學習）是一種方法，能夠幫助團隊將機器學習治理原則運用到日常工作流程和決策中。以下是 CD4ML 能夠支援機器學習治理和負責任 AI 的四種方式：

1. 啟用迭代改進

CD4ML 能夠讓團隊對機器學習系統進行小幅度的修改，評估和監控這些修改是否產生了預期的結果，並在必要時進行回復。這種方法能夠支援負責任 AI 的實踐，透過迭代和人為中心的方法開發解決方案，從而減少發布有害內容到生產環境的可能性。

2. 最大化模型生命週期價值

CD4ML 能夠幫助團隊最大化模型的生命週期價值，透過持續交付和改進機器學習模型，從而提高模型的效能和可靠性。

3. 支援風險管理

CD4ML 能夠幫助團隊識別和管理風險，透過對機器學習系統進行持續的監控和評估，從而減少風險和提高系統的可靠性。

4. 提高透明度和説明性

CD4ML 能夠幫助團隊提高機器學習系統的透明度和説明性，透過提供清晰的模型解釋和結果，從而提高系統的可信度和可靠性。

總之，CD4ML 是一種能夠支援機器學習治理和負責任 AI 的方法，透過提供一種持續交付和改進機器學習模型的方式，從而提高模型的效能、可靠性和透明度。

實作負責任的AI：MLOps和CD4ML的重要性

在機器學習（ML）的採用過程中，adhoc開發和佈署模型通常是第一階段。然而，在這個階段，投資於複雜的MLOps（機器學習營運）或CD4ML（持續交付機器學習）可能很難被證明其價值。然而，一旦ML的價值或其潛在風險被明確證實，缺乏MLOps和CD4ML就會阻礙團隊改善模型品質的努力。

MLOps和CD4ML透過自動化和品質保證的實踐，幫助團隊評估、監控和改善模型品質，從而最小化延遲成本。這使得團隊可以快速地收回被浪費的價值，瞭解和管理風險暴露，從而最大化模型的生命週期價值。

政策即程式碼：自動化責任AI政策

MLOps和CD4ML使得在軟體開發生命週期的各個階段自動化應用責任AI政策成為可能。例如，驗證訓練資料是否為特定目的而獲得同意，並生成檔案和實驗日誌。偏見測試或資料隱私測試可以被定義為模型驗證和保證套件的一部分，而模型漂移可以在生產中被監控。這些方法可以幫助最大化模型的生命週期價值。

自動化政策執行和價值核算可以減少手工努力，提高合規性，並提供稽核痕跡。就像自動化測試一樣，政策即程式碼允許人們專注於定義責任AI政策，而機器則執行重複和乏味的合規性評估工作。

提出艱難問題：Kaizen的核心

CI（或Kaizen）是CD4ML的一個核心實踐。Kaizen要求我們優先考慮品質結果而不是不適，集體成功而不是群體思維。組織上，培養一個文化——透過價值觀、政策和行為——使得團隊成員可以接受和鼓勵突出和探索潛在問題、失敗模式和風險來源。這可以簡單地由任何團隊成員提出問題或觀察到不符合其價值觀和原則的做法，並探索其影響和任何必要的緩解措施。

實施任何責任AI框架，團隊成員需要知道可以提出艱難的問題，關於應該如何使用AI和如何做到負責任。這需要一個鼓勵開放和透明的文化，團隊成員可以自由地提出問題和探索潛在的風險和挑戰。

機器學習治理：創新與安全的平衡

機器學習（ML）治理是指在機器學習應用中實施的管理和監督框架，旨在確保機器學習模型的開發、佈署和營運安全、可靠和高效。經驗表明，機器學習治理不是創新的障礙，而是一個指導框架，能夠確保機器學習應用的快速和安全交付。

機器學習治理的重要性

機器學習治理的目的是為機器學習團隊提供一個安全的框架，讓他們可以在此基礎上進行實驗和開發。良好的機器學習治理可以設定安全的界限，讓團隊可以在此基礎上進行創新和開發。當機器學習治理得當時，團隊可以更快速、更安全地交付機器學習應用。

機器學習治理框架

一個完整的機器學習治理框架應該包括以下幾個元素：

  1. 價值觀: 機器學習治理框架應該以一份價值觀為基礎，闡述了機器學習的目的和指導原則。
  2. 設計和實施框架: 機器學習治理框架應該包括一個設計和實施機器學習解決方案的框架，該框架應該考慮到外部義務，例如政府法規和第三方契約，以及內部政策和程式。
  3. 原則: 機器學習治理框架應該包括一套原則，闡述了機器學習的使用原則。

責任機器學習

責任機器學習是指在機器學習開發過程中，將倫理和責任的考量融入其中。責任機器學習的目的是確保機器學習模型的開發和佈署是安全、可靠和公平的。

內容解密：

本節內容闡述了機器學習治理的重要性和框架，包括價值觀、設計和實施框架、原則等。同時，也強調了責任機器學習的重要性，闡述瞭如何在機器學習開發過程中將倫理和責任的考量融入其中。

  flowchart TD
    A[機器學習治理] --> B[價值觀]
    B --> C[設計和實施框架]
    C --> D[原則]
    D --> E[責任機器學習]
    E --> F[機器學習應用]

圖表翻譯：

本圖表展示了機器學習治理的框架，包括價值觀、設計和實施框架、原則等。同時，也展示了責任機器學習的重要性，闡述瞭如何在機器學習開發過程中將倫理和責任的考量融入其中。最終，圖表展示了機器學習治理框架如何導致機器學習應用的安全、可靠和高效交付。

建立高效能人工智慧團隊的基本

在人工智慧（AI）和機器學習（ML）領域中，建立一個高效能的團隊是成功的關鍵。然而，打造這樣的團隊並非易事，因為它需要多個因素的協同作用。就像託爾斯泰的《安娜卡列尼娜》中所說的「幸福的家庭都是一樣的，每個不幸福的家庭都有它自己的不幸。」同樣，高效能的ML團隊也需要多個元素的和諧共存。

Anna Karenina 原則與團隊成功

Anna Karenina 原則告訴我們，成功需要多個因素的齊心協力，而任何一個環節的問題都可能導致整體的失敗。在ML團隊中，這些因素包括團隊合作、業務需求、組織結構、技術選型、資料品質等。每個環境都有其獨特性和動態性，因此沒有通用公式能夠保證成功。每個團隊都需要找到自己的路，透過不斷的實驗、反思和適應來達到成功。

建立高效能團隊的基本

達賴喇嘛曾說：「幸福不是預先製造好的東西，它來自於自己的行動。」因此，個人、團隊和整個組織都需要透過實驗、反思和適應來創造自己的幸福和成功。為了達到這一點，長官層的指導和支援是至關重要的。以下是建立高效能ML團隊的一些基本：

  1. 實驗和創新：鼓勵團隊成員進行實驗和創新，嘗試新的方法和技術。
  2. 反思和適應：定期進行反思和評估，找出需要改進的地方，並適應變化的環境。
  3. 長官指導和支援：長官層需要提供指導和支援，幫助團隊成員成長和發展。
  4. 團隊合作和溝通：強調團隊合作和溝通，確保所有成員都能夠有效地合作和分享知識。
  5. 持續學習和成長：鼓勵團隊成員不斷學習和成長，跟上最新的技術和趨勢。

從技術架構視角來看，在機器學習專案中實踐持續整合/持續交付（CI/CD）並非一蹴可幾。本文深入探討了CI/CD在機器學習生命週期中的多個導向，涵蓋了從環境設定自動化、模型佈署到生產環境監控，以及團隊結構和機器學習治理等關鍵環節。分析顯示，機器學習專案的CI/CD流程面臨著獨特的挑戰，例如長時間的模型訓練和複雜的佈署流程。為克服這些挑戰，文章提出了務實的解決方案，例如利用容器技術、IaC工具實作環境一致性，以及採用主幹開發策略搭配特性標籤，以平衡開發速度和程式碼穩定性。此外，建立清晰的團隊職責和協作模式，例如運用團隊拓樸學，對於提升效率至關重要。玄貓認為，雖然機器學習的CI/CD實踐仍在不斷演進，但及早匯入自動化流程、建立健全的監控機制和負責任的AI治理框架，將是團隊邁向成熟的關鍵，並確保機器學習專案能持續交付商業價值。

玄貓

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技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。