方面 MLOps DevOps
重点 机器学习 (ML) 操作和模型 软件开发和 IT 运营
目的 简化 ML 工作流程、部署和操作 优化软件开发、部署和操作
主要部件 数据管道、模型注册表、监控 代码存储库、CI/CD 管道、基础设施。
数据处理 处理特定于 ML 的数据和模型 管理代码和应用程序相关数据
主要挑战 模型漂移、数据偏差、模型解释能力 持续集成、基础设施管理
核心目标 改进 ML 模型部署和管理 加速软件交付和可靠性
核心活动 模型训练、验证、监控 代码集成、测试、部署
合作 涉及数据科学家、分析师、IT 运营 需要开发和运营之间的协作
关键工具 Kubernetes
主要益处 提高 ML 模型的效率和可靠性 提高软件开发速度和质量
结论
对于希望充来说，了解 MLOps 与 DevOps 之间的差异至关重要。MLOps 专门针对机器学习模型的复杂性，可实现简化的工作流程、更快的模型部署和改进的模型管理。另一方面，DevOps 专注于优化软件开发、确保更快的交付以及增强开发和运营团队之间的协作。
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史蒂夫奖得主
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