机器学习运维（MLOps）机器学习运维（MachineLearningOperations，简称MLOps）是一种将机器学习模型从开发到生产部署的系统方法，旨在缩短模型的开发周期，提高模型质量和可靠性。MLOps结合了DevOps、数据工程和机器学习，为整个机器学习生命周期提供了一套最佳实践。随着机器学习在各行

机器学习——机器学习运维（MLOps）机器学习运维（MLOps）——提高模型管理和部署效率的必备技能什么是MLOps？为什么MLOps很重要？MLOps示例：构建一个简单的ML流水线MLOps的关键工具总结机器学习运维（MLOps）——高效管理和部署AI模型的工具MLOps的优势MLOps实践的关键工具示例代码

MachineLearningOperationshttps://ml-ops.org/WithMachineLearningModelOperationalizationManagement(MLOps),wewanttoprovideanend-to-endmachinelearningdevelopmentprocesstodesign,buildandmanagereproducible,testable,andevolvableML-

我正在尝试通过多个步骤创建Sagemaker管道。我有一些代码想在不同的步骤中分享。下一个示例不是精确的，而是用于说明的简化版本。我有如下所示的文件夹结构：source_scripts/├──utils│├──logger.py├──models/│├──ground_truth.py│├──d

引言近年来，“Ops”一词在IT运维领域的使用迅速增加。IT运维正在向自动化过程转变，以改善客户交付。传统的应用程序开发采用DevOps实施持续集成（CI）和持续部署（CD）。但对于数据密集型的机器学习和人工智能（AI）应用，精确的交付和部署过程可能并不适用。本文将定义不同的“Ops”并解释

文章目录0.前言1.DevOps2.DataOps3.MLOps4.AIOps5.总结6.参考0.前言近年来，缩略词“Ops”在IT运营领域中迅速普及，反映了该领域的一系列重要变革。传统的IT操作正在向自动化流程转变，以更高效地改善客户交付。这种转变旨在减少人为干预，增加操作的一致性

又是AI神仙打架的一周，上周OpenAI发布了最新的GPT-4o模型，而谷歌也紧跟着开源了Gemma2模型。随着AI大模型不断地变强，各大科技巨头正利用它们重塑自家的产品，这也让大模型算法工程师变得炙手可热，相关岗位需求正旺。对于普通程序员来说，想要转型成为大模型算法专家，可能会感

MLOps策略越来越多地应用于机器学习模型以及构建这些模型的团队中，这些团队通过MLOps优化和标准化模型生命周期管理的程序。这篇文章我们将介绍市场上的一些主流的MLOps工具和平台，以及它们可以从工具、开发人员和程序的角度来简化机器学习。01什么是MLOps？机器学习运维，通常

理解LLMOps:LargeLanguageModelOperations对于像我一样的小白来说，本文是一篇非常不错的LLMs入门介绍文档。来自：UnderstandingLLMOps:LargeLanguageModelOperations本文首先解释了新术语"LLMOps"及其背景，然后讨论使用LLMs和传统ML模型构建AI产品的不同之处，并基于这些

在OpenAI的GPT，Meta的Llama和Google的BERT等大型语言模型（LLM）发布之后，它们可以生成类似人类的文本，理解上下文并执行广泛的自然语言处理（NLP）任务。LLM将彻底改变我们构建和维护人工智能系统和产品的方式。因此，一种被称为“LLMOps”的新方法已经发展并成为每个AI/ML社区的话题，以简化

Ray正在人工智能工程领域崭露头角，对扩展LLM和RL至关重要Spark在数据工程中几乎是必不可少的。Ray正在人工智能工程领域崭露头角。雷是伦敦大学学院Spark的继任者。Spark和Ray有很多相似之处，例如用于计算的统一引擎。但Spark主要专注于大规模数据分析，而Ray则是为机器学习应用程序设

Azure机器学习-为端到端机器学习生命周期使用企业级AI服务。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。一、

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什么是机器学习(ML)?它有什么作用机器学习(ML)是人工智能(AI)的一个子集，通过算法发现数据中的通用模式，并根据持续不断的训练来优化调整最终结果。ML模型从过去的经验中学习，并根据已有的经验进行预测。例如，现在的电商已不再会使用普遍性降价或优惠券等手段吸引客户，取而代之的是

什么是机器学习(ML)?它有什么作用机器学习(ML)是人工智能(AI)的一个子集，通过算法发现数据中的通用模式，并根据持续不断的训练来优化调整最终结果。ML模型从过去的经验中学习，并根据已有的经验进行预测。例如，现在的电商已不再会使用普遍性降价或优惠券等手段吸引客户，取而代之的是根

推荐：使用NSDT场景编辑器助你快速搭建可二次编辑器的3D应用场景介绍近年来，ML模型发展迅速，企业越来越依赖它们来自动化和优化运营。但是，管理ML模型可能具有挑战性，尤其是当模型变得更加复杂并且需要更多资源来训练和部署时。这导致了MLOps的出现，作为标准化和简化ML工作流的

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/640725385 距离上次讲LLM相关的内容已经过去2个月了LLMasController—无限拓展LLM的能力边界，本文想要从AIInfra的角度出发，从更宏观的角度看GenerativeAI对AIInfra生态产生的变化，本文不局限于LLM，文中提到的LLM泛指一切GenerativeAI或者

MLOps是一种机器学习工程文化，基于MLOps的机器学习系统需要具备持续集成(CI)、持续交付(CD)、持续训练(CT)等能力。MLOps和DevOps区别？持续集成(CI)在传统单元测试、集成测试上，还需要基于验证数据进行模型质量评估。持续交付(CD)交付的不是一个软件或服务，而是一个模型，并将其

在人工智能和机器学习领域，语言模型的发展一直是企业关注的焦点。然而，由于硬件成本和资源需求的挑战，许多企业在应用大模型时仍然面临着一定的困难。为了帮助企业更好地应对上述挑战，灵雀云于近日宣布，企业可通过AlaudaMLOps（以下简称AML）使用由Meta开发的 LLaMA 2全系列模型。 

 当前是 Ops盛行的时代，在互联网圈内的你一定经常都会听到这些名词，DevOps、DevSecOps、GitOps、NetOps、ItOps、Aiops、DataOps、MLOps、NoOps；无论是什么Ops，它的目标都是利用DevOps的最佳实践去实现效率和规模经济，并确保可靠性、可重用性和可重复性，同时减少技术和流程的重复，从

为了满足企业在数字化转型过程中对更新迭代生产力工具的需求，灵雀云近日推出了云原生MLOps解决方案，帮助企业快速落地AI技术、实现智能化应用和服务。 为什么要打造云原生MLOps解决方案？ 随着信息化技术的不断发展，企业在数字化转型的过程中，需要不断地更新迭代生产力工具，从最

为了满足企业在数字化转型过程中对更新迭代生产力工具的需求，灵雀云近日推出了AlaudaMLOps解决方案，帮助企业快速落地AI技术、实现智能化应用和服务。 AIGC大模型已成为企业创新引擎  随着ChatGPT的爆火，越来越多的人考虑使用AI来提升我们日常工作的效率和质量，通过对话协

微信算账机器人4月6日消息，当前，随着人工智能、高性能计算、5G等领域快速发展，数字化、智能化、多样化的应用不断涌现，对算网基础设施数据计算处理及网络传输能力提出了更高的需求。作为人工智能工程化的重要组成部分，人工智能研发运营体系（MLOps）面向AI模型全生命周期建设标准化、

在本文中，我将尝试对MLOps进行友好的介绍，并以简单的方式解释关键概念。作为一开始也觉得很难理解的人，我理解有必要对这个主题进行更简单的介绍。我希望在阅读本文后，初学者

使用模型度量堆栈进行模型监视，对于将已部署的ML模型的反馈回路放回模型构建阶段至关重要，这样ML模型可以在不同的场景下不断改进自己。image.png图1.MLWorkflow背