介绍

自然语言处理（ NLP ）的人工智能关注的是计算机和人们如何用日常语言进行交流。鉴于 NLP 模型在生产系统中的部署，我们需要简化 NLP 应用程序的不断使用，从而使 MLOps（机器学习操作）对 NLP 有所帮助。在生产系统中自动创建、训练、测试和部署 NLP 模型是 MLOps for NLP 的目标。

本文将使用情感分析作为用例来研究NLP 模型的MLOps 流程，以及该领域的一些最新趋势和发展。

学习目标

1. 了解 NLP 活动的基本 MLOps 并将其付诸实践。这包括数据准备、模型创建、部署、监控、维护、持续集成以及部署和协作以及通信。
2. 了解 NLP 的 MLOps 相关的困难和因素，例如数据安全和隐私、模型可解释性和道德问题。
3. 了解 NLP 的 MLOps 的最新发展，包括深度学习和迁移学习，以及在金融和医疗保健等新领域中使用 NLP。

NLP 的 MLOps 涉及的关键步骤