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,并将其部署到模型预测服务。持续训练 (CT)机器学习系统特有的属性,提供模型的重新训练以适应
Tengine MLOps概述 大幅提高产业应用从云向边缘迁移的效率 MLOps Cloud Native 聚焦于提升云端的运营过程效率 MLOps Edge Native 聚焦于解决边缘应用开发及异构部署效率 核心价值 专为AIoT场景设计,同时具有跨芯片平台、异构调度、芯片底层加速、 超轻量无依
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2021-04-27 05:57:00
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要为机器学习操作指定架构和基础设施堆栈,我们建议使用通用的 MLOps 堆栈画布框架,该框架设计为应用程序和行业无关。
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2022-10-17 14:14:56
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实现这样的框架以确保ML系统的一致性和健壮性是至关重要的,因为没有
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2022-11-12 18:57:02
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MLOps 是一组方法和技术,用于在生产环境中可靠高效地部署和维护机器学习 (ML) 模型。因此,MLOps 是机器学习、DevOps 和数据工程的交集(图 1)。
图 1:显示 MLOps 相关字段之间关系的维恩图 [维基百科]。
背景
说MLOps处于不断变化的状态是轻描淡写的[7]。我能给出的关于MLOps的最佳建议是尝试雇用能够看到“大局”的人。任何称职的软件工程师都可以学习如何使用特
机器学习系统与法律要求的合规性绝不是一个抽象的问题,而是可以通过技术解决的
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2022-10-17 14:18:29
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MLOps 必须是与语言、框架、平台和基础设施无关的实践。MLOps 应该遵循“约定优于配置”的实现。
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2022-10-17 14:19:17
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模型监控如何工作(数据漂移、异常值、偏见)、Alibi Detect 简介、监控模型(部署图像
原创
2022-11-06 01:24:26
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通过明确定义的获取数据的位置和类型来标准化元数据管理加快了解哪些输入和参数是有效的,哪些是无效的时间。极大地改善了数据科学团队成员之间的协作。这是实验跟踪和模型可重现性的第一步。实现模型注册表(仓库)并将其链接到每个实验生成的其他参数现在您知道了每个模型的训练参数和指标。模型可以直接从模型注册表获取到服务(生产/staging)环境。
原创
2022-05-02 17:29:00
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2022年3月12日(周六)14:00-16:30,由第四范式举办的DataOps + MLOps Meetup将于线上、线下同步开展。本次Meetup,特别邀请著名开源项目Apache DolphinScheduler PMC-郭炜及OpenMLDB核心研发工程师-陈迪豪共同分享DataOps、MLOps领域各自的见解,同时还将介绍他们所负责的项目。详细议程见海报,线下名额先到先得!欢迎大家扫码
原创
2022-03-01 13:56:19
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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计的。在这里,我将介绍Ray,并介绍如何使用Ray扩展大型语言模型(LLM)和强化学习(RL),然
背景随着数字化和计算能力的发展,机器学习(Machine Learning)技术在提高企业生产力方面所涌现的潜力越来越被大家所重视,然而很多机器学习的模型及应用在实际的生产环境并未达到预期,大量的 ML 项目被证明是失败的。从机器学习的发展历程来看,早期 ML 社区广泛关注的是 ML 模型的构建,确保模型能在预定义的测试数据集上取得较好的表现,但对于如何让模型从实验室走向用户的桌面,并未大家所关注
摘要对于人工智能领域的任何人来说,MLOps一词是解决所有问题的一个神奇词汇。 它结合了所有与机器学习相关的任务,从管理、处理和可视化数据、运行和跟踪实验到将创建的模型投入生产,理想情况下是大规模、合规和安全的。它定义了实施ML工作以创建基于AI的应用程序和服务的过程。我们在MLOps这个市场开展业务,但我们对还有哪些其他工具、平台和服务只有一个粗略的概念。 为了找到答案,我们对相关供应商进行了
原创
2021-12-23 10:46:35
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摘要对于人工智能领域的任何人来说,MLOps一词是解决所有问题的一个神奇词汇。
原创
2022-01-10 18:01:47
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星策社区技术盛宴即将来袭!2022 年 6 月 5 日 14:00DevOps+MLOPs Meetup带你一次了解 DevOps 与 MLOps 的异同之处与应用场景、企业如何利用 DevOps & MLOps 提高效率。
原创
2022-05-27 17:11:51
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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,以简化我们应该如何在生产中开发,部署和维护LLM。
什么是LLMOps?
LL
2022年3月12日,由星策开源社区举办了国内首届“DataOps+MLOps Meetup”,活动采用线下参与、腾讯会议、CSDN、51CTO同步直播方式进行。来自第四范式OpenMLDB及ApacheDophinScheduler开源项目核心成员共同带来了一场精彩的技术视听盛宴。回顾视频及地址见文章末尾链接。活动背景近几年DevOps在国外的火热程度日渐高涨,同时涌现出了各种Ops,包括D
原创
2022-03-17 15:16:26
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ML:MLOps系列讲解之《MLOps的定义与发展—你为什么可能想使用机器学习》解读导读:您将了解如何使用机器学习,了解需要管理的各种变更场景,以及基于ml的软件开发的迭代性质。最后,我们提供了MLOps的定义,并展示了MLOps的发展。目录《MLOps的定义与发展—你为什么可能想使用机器学习》解读Deployment GapML部署的差距Scenarios of Change
原创
2022-04-22 14:21:20
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MLOps 是使用机器学习和传统软件工程的科学原理、工具和技术来设计和构建复杂的计
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2022-10-17 14:18:25
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