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MLOps 的优势
MLOps 的优势
MLOps 或机器学习的 DevOps 可实现数据团队、
分析运营专业人员和 IT 工程师之间的协作。它使用机器学习操作的监控、验证和管理系统来加快模型开发和部署。
1）创建可重复的工作流程和模型
MLOps 平台具有多种优势，例如：
通过实现可重复的学习和模型，使模型迭代在企业场景中保持一致且具有弹性。
使用数据集资源。
通过监控执行日志中的代码、
数据和指标提供更好的可追溯性。创建机器学习 DevOps 管道，以一致地设计、部署和管理模型工作流，实现可靠交付。
2）可在任何地点轻 商店 松部署高精度模型
使用 MLOps 平台，您可以：
快速而自信地部署准确的模型
利用自动扩展、托 误区二：视觉能解决所有问题 管 CPU 和 GPU 集群以及云端分布式学习。
通过分析和模型验证，高效、高质量地打包模型。
使用托管部署将模型快速移动到生产环境。
3）有效管理整个机器学习生命周期
借助 MLOps 优势，您可以：
与Azure DevOps和 GitHub 操作无缝集成，
以有效地规划、自动化和管理工作流程。
简化模型训练和部署流程，通过持续集成/持续交 1000个手机号码 付使再训练变得更容易，并将机器学习顺利地集成到现有的发布流程中。
利用高级数据偏差分析来不断增强模型性能。
4）机器学习资源管理系统与控制
借助 MLOps 优势，您可以：
