機器學習作業

機器學習操作 (MLOps) 是企業借助不斷擴展的軟件產品和雲服務生態系統成功運行 AI 的最佳實踐。

隨著越來越多的企業尋求通過 AI 和 ML 進行轉型，越來越多的人開始談論 MLOps。幾乎每個人都同意您需要一個 MLOps 策略來將 ML 投入生產。

 New and specialized areas of generative AI operations (GenAIOps) and large language model operations (LLMOps) have emerged as an evolution of MLOps for addressing the challenges of developing and managing generative AI and LLM-powered apps in production.

AI 的繁榮見證了對更好的 AI 基礎設施的需求不斷增長——無論是在計算硬件層還是在最大限度地利用加速計算的 AI 框架優化方面。

持續交付和自動部署 AI 工作負載的需求是每個組織的核心關注點。了解如何為 AI 工作流和應用程序構建 MLOps 解決方案。

AI is impacting every industry, from improving customer service to accelerating cancer research. Explore the best practices for developing an efficient MLOps platform.