MLOps 平臺的目標是自動化與開發支援 ML 的系統相關的任務，並簡化從 ML 中獲益的過程。構建 ML 模型並從中獲益需要多個階段，例如調查和清理資料、進行冗長的訓練過程以及部署和監控模型。MLOps 平臺可以被認為是一組用於執行從 ML 中獲益所需任務的工具。並非所有從機器學習中獲益的企業都使用 MLOps 平臺。如果沒有平臺，完全可以將模型投入生產。選擇和……閱讀更多

MLOps（機器學習運維）提供了一套標準化流程和技術能力，可以快速可靠地開發、部署和執行 ML 系統。資料科學家、ML 工程師和 DevOps 工程師協同工作，利用 MLOps 取得優異成果。有時機器學習產品在製造過程中會失敗，但 MLOps 使得許多團隊可以透過加快機器學習管道的開發和釋出來協同工作。許多企業越來越重視使用 MLOps 最佳實踐來部署管道和控制整個流程。什麼是管道？工作流程……閱讀更多

MLOps 是一組旨在確保機器學習系統可擴充套件和可靠部署的流程和方法。為了減少技術債務，MLOps 使用軟體工程最佳實踐，例如自動化測試、版本控制、敏捷概念的應用和資料管理。使用 MLOps，可以在擴充套件生產環境中自動化機器學習和深度學習模型的實現，同時提高質量並簡化管理流程。在本文中，您將瞭解一些有助於完成這項工作的工具和最佳實踐。MLOps 最佳實踐 如下……閱讀更多

什麼是 MLOps？機器學習運維 (MLOps) 是機器學習運維的縮寫。MLOps 是機器學習工程的一個基本組成部分，它專注於最佳化部署機器學習模型以及維護和監控模型的過程。MLOps 是一項團隊工作，通常包括資料科學家、DevOps 工程師和 IT 人員。與 DevOps 和 DataOps 方法類似，MLOps 旨在提高自動化水平並提高生產模型的質量，同時關注業務和法規需求。MLOps 最初是一套最佳實踐，但它逐漸成為管理 ML 生命週期的一種獨立解決方案……閱讀更多

經常會發生這種情況：開發團隊已經轉到一個新的專案，而運維團隊則對之前的專案提供反饋。這導致整個軟體開發週期或機器學習模型開發週期的截止日期被推遲。為此，IT 採用了新的工作方式來準備軟體和機器學習模型，它們是 MLOps 和 DevOps。在本部落格中，您將瞭解這些術語以及它們的不同之處。什麼是 DevOps？DevOps 代表開發 + 運維。這是一種……閱讀更多

在 IT 行業中，這些運維領域中的每一個都是跨職能的，並提供了不同的價值。每個 Ops 領域都源於敏捷概念的共同廣泛機制，這些機制最初是為指導軟體開發人員進行開發而開發的，但現在已經將其應用擴充套件到其他相關技術的領域，例如資料驅動應用程式、AI 和 ML。在這篇文章中，您將瞭解人工智慧領域中已經廣泛出現的一些流行術語。什麼是 MLOps？MLOps 是資料科學家和……閱讀更多

MLOps（機器學習運維）已成為當前人工智慧世界的一個趨勢。任何機器學習過程都包含多個操作。這包括資料版本控制、特徵工程、模型監控、實驗跟蹤、模型服務、模型部署等。市場上有許多工具和平臺可以幫助您完成這些流程，並透過適當的風險分析有效地完成工作。但是，在為您的專案選擇產品或平臺之前，您應該徹底研究它。此外，您必須確保這些工具與您其餘的堆疊相容。所以……閱讀更多

為了使機器學習專案取得成功，會考慮採用一系列方法、工具和方法，而 MLOps 則是一個廣泛的術語，涵蓋了這些方法。機器學習運維 (MLOps) 是一套方法，其中資料科學家和運維專家共同協作和溝通。它是 DevOps 的機器學習版本，經過調整以滿足各種 ML 元件的要求，例如更改資料以及新增新的開發工作，例如 ML 工程師和資料科學家。它逐漸成為一種獨立的 ML 生命週期管理方法。資料收集、模型生成、持續整合/持續交付、編排、部署、診斷……閱讀更多