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Team Data Science Process 生命周期的客户验收阶段

本文概述与 Team Data Science Process (TDSP) 的客户验收阶段相关的目标、任务和可交付结果。 此过程提供团队可用于构建数据科学项目的建议生命周期。 生命周期概述了团队执行的主要阶段(通常以迭代方式进行):

  • 了解业务
  • 数据采集和理解
  • 建模
  • 部署
  • 客户验收

此处直观地展示了 TDSP 生命周期:

Diagram that shows the stages of the TDSP lifecycle.

对于 Azure,建议使用 Azure 机器学习来应用 TDSP。 有关详细信息,请参阅 Azure 机器学习是什么?

目标

客户验收阶段的目标是完成项目可交付结果。 团队应确认生产环境中的管道、模型及其部署满足客户的目标。

如何完成任务

客户验收阶段有两个主要任务:

  • 系统验证:确认部署的模型和管道满足客户的需求。

  • 项目提交:将项目提交到要在生产中运行系统的个人或团队。 例如,它可能是 IT 团队、客户数据科学团队或客户的代理。

客户应验证系统是否:

  • 满足其业务需求。
  • 以可接受的准确度回答问题。
  • 可部署以供使用。
  • 已完成文档。

与 MLflow 集成

MLflow 与客户验收阶段不直接相关,但 MLflow 的跟踪和注册表功能有助于维护模型、试验和部署的记录。 此跟踪对于最终报告、审核和获取客户验收至关重要。

Artifacts

你的团队在此最后阶段创建的主要项目是客户项目的退出报表。 此技术报表包含可让客户了解如何操作系统的项目细节。

同行评审的文献

研究人员在经过同行评审的文献中发表了有关 TDSP 的研究。 引文提供了调查 TDSP 的其他应用程序或类似想法的机会,包括客户验收生命周期阶段。

作者

本文由 Microsoft 维护, 它最初是由以下贡献者撰写的。

首席作者:

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这些文章介绍了 TDSP 生命周期的其他阶段: