使用 Dataiku 解决 MLOps 挑战并实现扩展

ayesha983

	随着公司越来越多地使用人工智能，以一致的方式跟踪和解决问题变得越来越困难。如果团队使用多个平台来构建、部署和跟踪模型的部署后健康状况，这种情况会尤其困难。这些问题导致了高管最不想听到的三个词：缺乏监督。将 DataOps、MLOps 和 LLMOps 集成到一个统一的领域（通常称为“ XOps ”）中，可以利用每个学科的共同目标和意图来创建一种有凝聚力的方法，而不是依赖于分散且脱节的平台和流程。 阅读博客 消除 MLOps 流程中的摩擦 观看日常 AI 会议 什么是 XOps？ 随着对快速生成式人工智能数字交付的需求不断增长，不仅需要彻底改革技术堆栈，而且还需要彻底改变支撑人工智能部署的底层实践和流程。打个比方，几十年来，汽车制造业从定制车辆发展到 芬兰电报数据 高度自动化的装配线，标准化零部件，简化流程，实现高效和可扩展的生产。 AI 工程对于 AI 计划而言也是一种类似的转变，从定制模型过渡到标准化、可扩展的解决方案。这两个领域都需要转变思维方式、实现流程标准化，并高度重视实施。通过采用 AI 工程实践并确保负责任的 AI 部署，组织可以利用 AI 的力量来推动创新并为社会创造价值。那么，XOps 在其中发挥什么作用呢？