我在构建 MLOps 系统四年中学到的经验

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原标题：我在构建 MLOps 系统四年中学到的经验
关键字：模型,快手,华为,腾讯,工程师
文章来源：AI前线
内容字数：0字

内容摘要：

作者 | Mehmet Burak Sayıcı 译者 | 王强 策划 | Tina
正如标题所述，我致力于构建 MLOps 系统已经有近四年了。世界变化得很快，作为一名也有了四年经验的程序员，我感觉自己一直在努力不被深度学习（LLM）的新技术淹没，努力适应软件工程，努力远程获得好公司的好职位，等等。
这篇文章一半是对我多年经历的审慎回顾，另一半是我对工程、机器学习（运维）的看法。我想你的脑海中也曾浮现过这些问题，但我不会回答任何问题，只是分享我的观点。第一个 ML 问题，
提前一日的用电量预测
2021 年，我开始研究能源消耗模型，这是我第一次真正深入研究运维应用程序。这个问题一开始很简单：我们必须预测八个城市每 24 小时的每日用电量，但要提前 24 小时，这个项目名为日前电力预测。自从我开始研究这个问题以来，用户数量不断增加，普通消费者开始使用更多能源，新工厂也正在建设中。能源需求也会随着经济波动而变化。这一切都意味着更多模型漂移和数据漂移。
一段时间后，我定下了预测模型所用的一系列算法。在尝试了深度学习模型和基于树的模型后，我发现最成功的是 LightGBM 和 XGBoos

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