随着 ML 应用程序和 AI 的蓬勃发展,很明显,开发准确的模型只是难题的一部分。若要成功创建 Machine Learning 驱动的产品,必须创建 MLops 实践和基础设施,以便在生产环境中训练、部署和管理 ML 模型。一些关键主题包括:
-
MLops 工具
-
模型漂移和监控
-
无缝重新训练和模型版本控制
-
数据版本控制以及存储的工件。
Need Help?
Reach out to learn more about our team and the kinds of tailored solutions we can offer your organization.