软件2.0中的敏捷性——笔记本电脑界面和带有扶壁和钢筋的MLOP_Agility in Software 2.0 -- Note

软件2.0中的敏捷性——笔记本电脑界面和带有扶壁和钢筋的MLOP_Agility in Software 2.0 -- Notebook Interfaces and MLOps with Buttresses and Rebars.pdf 在当前的数字化社会中，人工智能（AI）通过机器学习（Machine Learning, ML）的应用日益广泛，这被称作“Software 2.0”。然而，这种技术的发展也给工程社区带来了巨大的挑战。由于数据科学家在开发ML模型时采用的实验性方法，敏捷性成为了一个关键特性。本文将探讨两个在机器学习开发中至关重要的现代现象：笔记本电脑界面和MLOps（Machine Learning Operations）。 笔记本界面在数据科学和机器学习中扮演着核心角色。它们为数据科学家提供了交互式的工作环境，便于进行探索性数据分析和模型训练。然而，笔记本环境存在一些固有的局限性，如代码管理困难、版本控制不足和可重复性问题。为了解决这些问题，我们提出了一种解决方案，支持从笔记本环境平滑过渡到集成开发环境（Integrated Development Environments, IDEs）。IDEs提供了更强大的代码管理和版本控制功能，有助于提高代码质量和可维护性。 MLOps是确保机器学习模型从开发到部署过程中持续优化和监控的关键。然而，随着AI系统的复杂性和动态性增加，我们需要强化MLOps的概念。借鉴建筑中的“扶壁”和“钢筋”作为隐喻，我们提出在MLOps中引入类似的支持结构，以增强AI系统的可靠性和稳定性。这包括实施严格的持续集成/持续部署（Continuous Integration/Continuous Deployment, CI/CD）流程，以及对模型性能的持续监控和验证，确保AI系统在整个生命周期内保持高质量。 1.1 引言 近年来，AI的热潮有目共睹，各行各业都在寻求利用AI技术的潜力。大数据的可用性提升使得基于ML的解决方案成为许多成功案例的基石。Andrej Karpathy将遵循ML范式的开发称为“Software 2.0”，因为它不再依赖于人类程序员编写所有逻辑，而是让模型从大量注释数据中学习。对于某些任务，这种方式表现得非常出色。 然而，ML模型的动态性质要求我们采取强化的连续工程方法来确保未来的可信AI系统的质量。这包括在开发阶段就考虑到测试、验证和监控，以及在部署后持续进行模型更新和优化。这样的方法有助于预防和解决可能出现的问题，保证AI系统的稳健性。 总结起来，软件2.0时代的敏捷性不仅涉及开发过程的灵活性，还涉及到如何有效管理复杂的ML项目。通过改进笔记本接口和强化MLOps实践，我们可以更好地应对这些挑战，推动AI技术的可持续发展，并确保其在社会各个领域的安全和可靠应用。