MLOps代表机器学习开发和部署。MLOps 是机器学习工程的核心功能，专注于简化将机器学习模型投入生产、然后维护和监控的过程。 MLOps 是一种协作功能，通常由数据科学家、devops 工程师和 IT 人员组成。MLOps 有什么用？MLOps 是一种用于创建机器学习和人工智能解决方案并提高其质量的有用方法。 通过采用 MLOps 方...
而DevOps则更注重软件开发和运维的技术和实践,如版本控制、自动化部署和容器化等。 数据管理:在MLOps中,数据管理是一个关键环节,涉及数据收集、清洗、转换和分析等。而在DevOps中,数据管理相对简单,主要集中在开发和运维过程中产生的日志和指标数据。 模型部署和监控:MLOps需要处理机器学习模型的部署和监控,可能涉及...
版本控制——DevOps主要关注跟踪二进制文件和软件工件,而MLOps跟踪其他因素,如超参数和模型性能。 可重用性——DevOps和MLOps都努力创建可重用的流程和管道,但使用不同的策略来实现可重复性。 持续监控——监控对DevOps很重要,但在MLOps中更为重要,因为模型和数据漂移会导致模型性能下降。 最后介绍了一些将在不久...
MLOps 是机器学习 (ML) 工程的很重要的一个部分,专注于简化和加速将 ML 模型交付到生产以及维护和监控它们的过程。 MLOps 涉及不同团队之间的协作,包括数据科学家、DevOps 工程师、IT 专家等。 MLOps 可以帮助组织创建和提高其 AI 和机器学习解决方案的质量。 采用MLOps 允许机器学习工程师和数据科学家通过实施...
MLOps 对比 DevOps:主要差异 以下是MLOps和传统 DevOps之间的一些主要区别。 发展 开发的概念是指每个模型中的不同事物,CI/CD 管道略有不同。 开发运维: 通常,代码会创建一个接口或应用程序。 在使用一组检查进行部署和测试之前,将代码包装到可执行文件或工件中。
DevOps一词用于描述软件开发人员和IT运营人员如何协同工作。一种称为MLOps的新概念结合了DevOps和机器学习(ML),由于各种原因而受到关注。 DevOps和MLOps是涉及开发人员、运营和数据科学协作的软件开发策略。主要区别在于DevOps侧重于应用程序开发,而MLOps则侧重于机器学习。
MLOps的挑战 在传统软件开发领域,DevOps 的实践使得在几分钟内将软件交付到生产环境并保持其可靠运行成为可能。DevOps 依靠工具、自动化和工作流来将偶然的复杂性抽象化(因方法不对,导致复杂情况时有发生),让开发人员专注于需要解决的实际问题。这种方法的有效性已经在大量公司的软件开发中广泛实践。那么为什么我们不...
DevOps与MLOps的集成是推动企业数字化转型的重要一步。通过集成两者，企业能够加速机器学习模型的迭代与部署，优化资源利用与降低成本。以下，是对DevOps与MLOps集成必要性的探讨，由AI部落小编整理。在数据驱动的决策和业务环境中，机器学习模型的迭代速度和部署效率至关重要。DevOps的自动化流程和CI/CD实践能够显著...
MLOps与DataOps DataOps（数据运维）与MLOps的概念几乎是同时出现的，并且DataOps也从DevOps实践中借鉴了很多经验，但DataOps的核心应用对象是数据应用。DataOps涵盖了数据生命周期内的所有步骤，从数据收集、处理到分析和报告，并尽可能地将其过程自动化。它的目标是提高数据的质量和可靠性，同时尽量缩短提供数据应用所需...
MLOps 是一种实践或技术,可靠且高效地开发和部署机器学习模型。 MLOps是 DevOps、ML 和数据工程交集处的一套实践。 AIOps AIOps 是自动化和简化自然语言处理和机器学习模型的运营工作流的过程。机器学习和大数据是 AIOps 的主要方面,因为 AI 需要来自不同系统和过程的数据,并使用 ML 模型。AI 通过机器学习模型创...