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从DevOps到MLOps:IT工具怎样向AI工具进化?
2022-07-07 15:33:00 【智源社区】
MLOps 的发展在近年来引起了巨大的轰动。但是 MLOps 是一个总称,其中涉及很多步骤。仅仅围绕总括术语会产生对空间的错误认识。通过这个博客,我们将带您了解 MLOps 浪潮的原因以及表现良好的公司,并通过软件开发类比将它们定位在该领域。
进化
早在 1990 年代软件开发开始时,曾经有一种平台方法来构建事物并发挥流程的作用。在 2012 年初 DataBricks 和其他 ML 平台问世时,这是一种类似的方法。在团队需要如何构建机器学习方面发挥作用。大多数成功的公司都对需要如何完成特定事情有意见,并成功地将这种行为嵌入到客户中。它起作用的原因是机器学习或数据科学都是关于数据的。您构建一个数据湖并在其上构建工具来执行分析,使用它是不费吹灰之力的。
回到进化,开发人员从流程框架进化到基于价值的框架。这导致了 DevOps 工具的发展。没有单一的端到端平台,但有多种 SaaS 产品可以解决其开发生命周期的各种需求。这是在当前 MLOps 空间中看到的核心行为,它导致了第二波 MLOps的快速发展。
本文中,将主要涉及DevOps的以下问题:
典型的机器学习模型构建流程中的问题:
在ML领域独有的硬件研发问题:
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