机器学习运营 (MLOps)
MLOps 是一种简化 ML 模型和 AI 工作流开发及部署的做法
优势
将 AI 引入生产环境
缩放模型并使模型可操作，从而实现无缝部署和管理。
快速构建 AI 工作流
构建管道和模型工作流来设计、部署和管理一致的模型交付。
随时随地轻松部署模型
使用托管终结点跨可访问的 CPU 和 GPU 计算机部署模型和工作流。
高效地实现 AI 生命周期自动化
利用与 Azure DevOps 和 GitHub Actions 的内置互操作性实现 ML 和 AI 工作流的自动化。
实现跨资产治理
跟踪版本和数据世系。设置用于治理、隐私和合规性的配额与策略。
集中跟踪
使用 MLflow 中一套统一的工具跟踪运行指标并存储试验的项目。
跨团队共享资产
使用注册表跨工作区进行协作，并将整个组织中的 AI 资产集中。
Microsoft 在“IDC MarketScape 全球机器学习运营 (MLOps) 平台 2022 供应商评估”中被评为领导者。
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资源
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