SAS：掌握模型生命周期业务流程交互式指南（16页）.pdf

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1、模型生命周期注册 验证 部署 监测重新训练数据收集数据处理特征工程 模型训练自动化 掌握模型 生命周期 业务流程交互式指南前言结构和监控是关键这种不断发展的生态系统会产生一个副产品，那就是模型生命周期管理增加的复杂性，以及模型实施的困难性。结果就会耽误分析工作商业价值的实现。分析公司估计，只有 35%(IDC)到 40%(Gartner)的模型得到了完全部署。而 SAS 研究发现，44%的模型需要超过 7 个月的时间来部署最终投入生产的模型太少，对于那些投入生产的模型来说，将其转化为商业价值需要耗费的时间过长。如果没有结构化、标准化的流程来整合和协调模型生命周期的所有不同环节，分析异质性就会变

2、成分析熵。分析熵是一种状态，在这种状态下，不同数量工具和技术的使用缺乏监控、协作、可追溯性、监督、监测和模型的可操作性，从而导致混乱、成本增加、错失商机。模型生命周期管理策略想象一下，一家公司拥有成百上千个利用不同编程语言，专为不同业务问题和用例而开发和设计的模型。您如何才能对版本、可重复性、部署、可扩展性、测试和治理进行有效管理？SAS 模型管理使组织能够将一种模型管理策略整合到分析生命周期中，从而使用户可以注册、测试、部署、监测和重新训练分析模型，并将数据科学家、IT/开发运维和业务分析师的意见整合起来。我们的目标是通过持续监控、业务流程、可追溯性、可扩展性、监测以及利用任何可用技术的能力

3、来维持分析的异质性。作者：Marinela Profi，SAS 模型管理解决方案 全球营销经理前言建模大熔炉为创新和创造力提供了助力。为实现这一目标，组织在开发和部署模型时，应该接纳不同的编程语言、工具、技术和运行时环境。数据科学家利用各种接口、算法和工具来开发模型。同样，IT 领导者也会采用各种不同的环境和模式来执行分析本地、云端、混合环境，通过 API、实时、数据库内、服务器上、边缘等等，不胜枚举！这就是我所谓的分析异质性，这是一种状态，在这种状态下，分析不局限于一种方法、工具或算法，而是能够充分利用快速发展且快速变化的分析解决方案和技术（同时包括开源和商用）的生态系统的全部潜力。结论6.

4、自动化5.重新训练4.监测3.部署2.验证1.注册模型管理模型管理模型管理生命周期实践不仅仅了解是什么和为什么，还能了解怎么做亲身体验 MODELOPS在过去的几年里，努力确定 ModelOps 及其益处的学术和市场研究层出不穷。不同的术语都被用来指代这个概念 从 ModelOps 到 MLOps 再到“模型运维”，而采用这种做法的好处是在我们所处的“分析时代”实现价值的关键。但是，涉及此方法的实用性的资产很少，大多数都是讨论“我如何在实践中使用这种方法？”、“我需要什么类型的技能和知识？”以及“在我努力成长为专家的过程中，我可能会遇到哪些挑战？”这些问题。在这本交互式电子书中，我精选了 SA

5、S 全球论坛上的一些文章，以便您能够快速确认自己在模型生命周期旅程中的位置，然后得到应对和克服挑战的实用指导。我的目标是帮您解答“我已经训练了我的模型，现在应该怎么办？”这一问题。开始学习之旅，努力成为 MODELOPS 专家。决心成功实施模型的组织可以将 ModelOps 看作一个六阶段方法：持续改进、提供协作、缩短价值实现时间、持续监测以及监控分析模型。选择您想要进一步了解的阶段，并：1.了解 ModelOps 旅程中专家遇到过的最佳实践和挑战。2.成为 ModelOps 方法各个步骤的专家。3.了解 SAS 的开放性为何让您可以使用最喜欢的工具，利用分析创造价值和创新。模型生命周期的六个

6、阶段选择您想了解的阶段：结论6.自动化5.重新训练4.监测3.部署2.验证1.注册前言注册 验证 部署 监测 重新训练 自动化 1.注册组织及管理分析模型和管道注册1 为所有模型/管道建立一个可集中搜索的储存库并排比较模型维护版本控制和追踪项目历史使用开放式 REST API 访问模型和模型评分组件结论6.自动化5.重新训练4.监测3.部署2.验证模型管理前言了解更多 1.注册组织及管理分析模型和管道注册1监控可能会非常困难，尤其是当您使用多种语言来开发模型时。SAS 模型管理允许用户注册、组织和管理他们所有的模型/管道，确保透明度和分析监控。集中式模型储存库、生命周期模板和版本控制为您的分析