MLOps人工智能生產(chǎn)加速論壇
開發(fā)AI應(yīng)用并不容易,而將它們應(yīng)用于業(yè)務(wù)之上,這個(gè)難度系數(shù)則變得更高。
根據(jù)IDC最近的一項(xiàng)調(diào)查,在已經(jīng)開始采用AI的企業(yè)中,只有不到三分之一的企業(yè)真正將AI投入生產(chǎn)。
企業(yè)往往要等到發(fā)布一個(gè)應(yīng)用之前,才能完全意識(shí)到運(yùn)行AI的復(fù)雜性。這些臨時(shí)發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題似乎無(wú)法很快地得到解決,因此部署工作往往被擱置和遺忘。
MLOps(Machine Learning Operations):一種將機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用到生產(chǎn)環(huán)境中的方法和實(shí)踐。它涵蓋了整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的生命周期,包括模型開發(fā)、訓(xùn)練、部署、管理、更新以及監(jiān)控。MLOps旨在使機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署更快、更可靠、更易于管理,同時(shí)還強(qiáng)調(diào)了透明度、可重復(fù)性和可維護(hù)性,這些都是確保生產(chǎn)環(huán)境中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型正常運(yùn)行的重要因素。
各行業(yè)在驗(yàn)證和落地的過(guò)程中,產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù),并取得了一定的成就,但這才剛剛開始,既然有海量的數(shù)據(jù),就有進(jìn)一步發(fā)展的空間。鑒于MLOps的所有流程和行業(yè)的微妙性質(zhì),將兩者合并是一個(gè)需要更多工作的研究領(lǐng)域。
為了幫助企業(yè)順利完成AI部署,容天將MLOps與NVIDIA加速的基礎(chǔ)設(shè)施和軟件相結(jié)合,為行業(yè)探索者提供豐富的解決方案,創(chuàng)建和加速生產(chǎn)級(jí)AI的端到端平臺(tái),幫助企業(yè)優(yōu)化他們的AI流程,包括現(xiàn)有運(yùn)行的以及重建的管線。
與科學(xué)實(shí)驗(yàn)不同,項(xiàng)目落地需要更高的可行性來(lái)支撐。數(shù)據(jù)科學(xué)的快速發(fā)展也導(dǎo)致了標(biāo)準(zhǔn)和操作的一些不穩(wěn)定,缺乏統(tǒng)一的模式來(lái)控制數(shù)據(jù)生產(chǎn)和管理的生命周期,乃至后續(xù)的建模和部署。技術(shù)手段已經(jīng)以多種方式進(jìn)入各領(lǐng)域。然而,據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),大約90%的模型從未投入生產(chǎn),只剩下10%需要管理。這意味著這10%中的更少是正式落地到落地使用中的。所以,為了進(jìn)一步提高醫(yī)療整體研發(fā)效益,更加需要的是將MLOps與硬件結(jié)合,以提高模型的可靠性和魯棒性、優(yōu)化模型的性能和效率、改善開發(fā)流程以及降低整體成本為目標(biāo)的方法和實(shí)踐,搭配加速工具實(shí)現(xiàn)智慧醫(yī)療的快步發(fā)展。
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