MLOpS

希望从人工智能中获得全部商业利益的企业正在转向 MLOps——一组旨在实现人工智能的新兴最佳实践和工具。

当公司第一次开始部署人工智能和构建机器学习项目时，重点往往是理论。 有没有可以提供必要结果的模型？ 如何建造？ 怎么训练？

但是数据科学家用来创建这些概念证明的工具通常不能很好地转化为生产系统。 因此，根据 IDC 的数据，部署 AI 或 ML 解决方案平均需要 9 个多月的时间。

IDC 分析师 Sriram Subramanian 说：“我们称之为‘模型速度’，即从开始到结束需要多少时间。”

这就是 MLOps 的用武之地。MLOps — 机器学习操作 — 是一组最佳实践、框架和工具，可帮助公司管理数据、模型、部署、监控以及采用理论概念验证 AI 系统的其他方面并投入使用。

“MLOps 将模型速度降低到几周——有时是几天，”Subramanian 说。 “就像使用 DevOps 加快构建应用程序的平均时间一样，这就是您需要 MLOps 的原因。”

他说，通过采用 MLOps，公司可以构建更多模型、更快地创新并解决更多用例。 “价值主张很明确，”他说。