通过 MLOps 进行改进

ayesha983

实现规模运营的 3 个步骤


与 Deloitte 探讨 MLOps

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MLOps 关键组件简介
从模型开发到部署和维护的过程可能充满挑战，包括：

可扩展性：大规模管理 ML 模型的 MLOps 生命周期。
可靠性：确保部署模型的一致性能和可靠性。
治理：解决法规遵从性、道德考虑和数据隐 芬兰电报数据 私问题。
协作：促进数据科学家、机器学习工程师和业务利益相关者之间的工作。
MLOps 通过建立标准化流程、MLOps 最佳实践和自动化技术来解决这些挑战。最终目标是简化 ML 模型的端到端生命周期。此过程中的关键阶段（因此也是 MLOps 架构的重要组成部分）包括：

模型开发
模型开发是将数据转化为可操作见解的关键。此过程不仅包括传统 ML 模型的开发，还包括 LLM 的开发。因此，在 MLOps 中，模型开发涵盖了多种方法，从训练预测分析模型到探索生成式 AI 的创造性可能性。