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最佳端到端开源 MLOps：平台、框架和工具
您无需在 MLOps 工具上投入大量资金即可将 DevOps 的优势集成到您的机器学习项目中。有许多开源工具可以帮助您实现这一点。当您应对独特挑战并需要支持性社区时，这些工具特别有价值。但是，有...阅读更多»最佳端到端开源 MLOps：平台、框架和工具首先出现在 Big Data Analytics News 上。
来源:大数据分析新闻您无需在 MLOps 工具上投入大量资金即可将 DevOps 的优势融入到您的机器学习项目中。有许多开源工具可以帮助您实现这一目标。当您应对独特挑战并需要支持社区时，这些工具特别有价值。但是，使用开源机器学习工具也有几个优势。
机器学习开源工具为您的数据和模型提供了更大的隐私和控制。但是，您需要自己管理、部署和维护这些工具，这可能需要额外的人员。此外，您还将负责安全性和处理任何服务中断。
随着机器学习 (ML) 的不断发展，有效管理 ML 模型变得越来越重要。MLOps 是一套旨在自动化和简化 ML 模型的部署、监控和管理的实践，对于生产级 AI 应用程序至关重要。利用开源 MLOps 工具可以显著增强此过程，提供灵活性、可扩展性和成本效益。在这里，我们探索了一些领先的开源 MLOps 平台、框架和工具，它们正在为全球的开发人员和数据科学家提供支持。
MLOps成熟的 MLOps 开源平台：
1. Kubeflow
Kubeflow 是一个开源平台，旨在使 Kubernetes 上的 ML 模型部署变得简单、可移植和可扩展。它提供了一套全面的工具，用于模型训练、服务和监控，并集成到一个统一的框架中。
主要特点：
主要特点：- Kubernetes 原生基础设施端到端 ML 管道使用 KFServing 提供模型服务Notebook 支持交互式开发
2. MLflow
主要特点：
主要特点：