模型工厂指南：SeldonCore下的机器学习模型管理与部署

模型工厂用户手册(ModelFactoryGuide)1提供了一套全面的机器学习模型管理系统，它是Prophecis子系统之一，基于SeldonCore构建，旨在简化模型管理和部署流程。MF的主要功能包括模型创建、存储、维护，以及支持不同类型的模型如SKLearn、XGBoost和TensorFlow。在本手册中，我们重点关注了模型管理的核心概念。 1. **模型工厂(MF)简介** MF作为一个集成平台，不仅支持对机器学习模型的高效管理，还涵盖了服务管理、镜像管理和报告管理。它与MLLabies Notebook的存储系统紧密集成，使得模型可以从共享存储中方便地打包并部署到生产环境中。MF的使用大大提高了开发人员的工作效率和模型的生命周期管理。 2. **模型管理** - **模型创建与维护**：开发人员在MF的模型管理界面可以方便地创建新模型，输入模型类型（如SKLearn或XGBoost），并提供基础信息。模型创建后，可以通过列表操作进行更新或删除，同时还可以查看不同版本的模型历史。 - **模型类型示例** - **SKLearn**：使用joblib库实现模型持久化。示例代码展示了如何创建一个简单的逻辑回归模型，首先导入必要的库，然后训练模型、保存为joblib格式，并加载预处理好的iris数据集。 ```python import joblib from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import datasets def main(): clf = LogisticRegression(solver="liblinear", multi_class="ovr") p = Pipeline([("clf", clf)]) ... ``` - **XGBoost**：XGBoost模型利用其内置功能进行管理，无需额外的持久化步骤。XGBoost模型可以直接使用其训练后的模型对象进行部署和管理。 通过MF，开发者能够方便地整合各种机器学习框架的模型，并确保模型在整个生命周期中的版本控制和部署流程。这在大型项目中尤其重要，因为它简化了团队协作，降低了错误风险，同时也促进了持续集成和持续部署(CI/CD)的最佳实践。此外，MF提供了对模型性能监控和报告的工具，有助于更好地理解和优化模型在实际应用中的表现。