MLOps 平台的目标是自动化与开发支持 ML 的系统相关的任务，并简化从 ML 中获益的过程。构建 ML 模型并从中获益需要多个阶段，例如调查和清理数据、进行冗长的训练过程以及部署和监控模型。MLOps 平台可以被认为是一组用于执行从 ML 中获益所需任务的工具。并非所有从机器学习中获益的企业都使用 MLOps 平台。如果没有平台，完全可以将模型投入生产。选择和……阅读更多

MLOps（机器学习运维）提供了一套标准化流程和技术能力，可以快速可靠地开发、部署和运行 ML 系统。数据科学家、ML 工程师和 DevOps 工程师协同工作，利用 MLOps 取得优异成果。有时机器学习产品在制造过程中会失败，但 MLOps 使得许多团队可以通过加快机器学习管道的开发和发布来协同工作。许多企业越来越重视使用 MLOps 最佳实践来部署管道和控制整个流程。什么是管道？工作流程……阅读更多

MLOps 是一组旨在确保机器学习系统可扩展和可靠部署的流程和方法。为了减少技术债务，MLOps 使用软件工程最佳实践，例如自动化测试、版本控制、敏捷概念的应用和数据管理。使用 MLOps，可以在扩展生产环境中自动化机器学习和深度学习模型的实现，同时提高质量并简化管理流程。在本文中，您将了解一些有助于完成这项工作的工具和最佳实践。MLOps 最佳实践 如下……阅读更多

什么是 MLOps？机器学习运维 (MLOps) 是机器学习运维的缩写。MLOps 是机器学习工程的一个基本组成部分，它专注于优化部署机器学习模型以及维护和监控模型的过程。MLOps 是一项团队工作，通常包括数据科学家、DevOps 工程师和 IT 人员。与 DevOps 和 DataOps 方法类似，MLOps 旨在提高自动化水平并提高生产模型的质量，同时关注业务和法规需求。MLOps 最初是一套最佳实践，但它逐渐成为管理 ML 生命周期的一种独立解决方案……阅读更多

经常会发生这种情况：开发团队已经转到一个新的项目，而运维团队则对之前的项目提供反馈。这导致整个软件开发周期或机器学习模型开发周期的截止日期被推迟。为此，IT 采用了新的工作方式来准备软件和机器学习模型，它们是 MLOps 和 DevOps。在本博客中，您将了解这些术语以及它们的不同之处。什么是 DevOps？DevOps 代表开发 + 运维。这是一种……阅读更多

在 IT 行业中，这些运维领域中的每一个都是跨职能的，并提供了不同的价值。每个 Ops 领域都源于敏捷概念的共同广泛机制，这些机制最初是为指导软件开发人员进行开发而开发的，但现在已经将其应用扩展到其他相关技术的领域，例如数据驱动应用程序、AI 和 ML。在这篇文章中，您将了解人工智能领域中已经广泛出现的一些流行术语。什么是 MLOps？MLOps 是数据科学家和……阅读更多

MLOps（机器学习运维）已成为当前人工智能世界的一个趋势。任何机器学习过程都包含多个操作。这包括数据版本控制、特征工程、模型监控、实验跟踪、模型服务、模型部署等。市场上有许多工具和平台可以帮助您完成这些流程，并通过适当的风险分析有效地完成工作。但是，在为您的项目选择产品或平台之前，您应该彻底研究它。此外，您必须确保这些工具与您其余的堆栈兼容。所以……阅读更多

为了使机器学习项目取得成功，会考虑采用一系列方法、工具和方法，而 MLOps 则是一个广泛的术语，涵盖了这些方法。机器学习运维 (MLOps) 是一套方法，其中数据科学家和运维专家共同协作和沟通。它是 DevOps 的机器学习版本，经过调整以满足各种 ML 组件的要求，例如更改数据以及添加新的开发工作，例如 ML 工程师和数据科学家。它逐渐成为一种独立的 ML 生命周期管理方法。数据收集、模型生成、持续集成/持续交付、编排、部署、诊断……阅读更多