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人工智能研发运营体系(MLOps)实践指南(2023年)

2023-3-25 17:33| 发布者: 派大星 40 0

摘要: 本文介绍了人工智能研发运营体系(MLOps)实践指南,包括模型生命周期管理存在的问题,如跨团队协作难度大、数据和算法转化为推理服务的复杂过程等。通过阅读本文,您可以了解到如何解决这些问题以提高AI生产转化率。报告原文可获取PDF完整版报告下载。

Gartner调查发现,只有53%的项目能够从AI原型转化为生产1。AI生产转化率低的主要原因在于模型全链路生命周期管理存在问题,包括跨团队协作难度大、过程和资产管理欠缺、生产和交付周期长等。第一,跨团队协作难度大。机器学习项目生命周期中涉及业务、数据、算法、研发、运维等多团队,团队间缺乏相同的技术和业务背景知识作为协作基础,从而带来沟通屏障。同时每个团队的协作工具不尽相同,从数据和算法转化为推理服务的整个过程漫长而复杂,从而增大协作难度。





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