详细内容或原文请订阅后点击阅览

ML生命周期管理指南：最佳实践和工具

2025年9月26日 09:43 33 Comments
X Twitter Instagram Mail

了解GPU群集以及它们如何显着加速复杂的AI工作负载，包括模型培训，微调和实时推断。

来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能

mllifecycle管理指南 - 掌握机器学习的末端到末端的旅程

机器学习模型是活生物体 - 它们成长，适应并最终降解。管理其生命周期是概念和可持续AI产品之间的区别。本指南向您展示了如何计划，构建，部署，监视和控制模型，同时利用Clarifai的编排，本地执行和生成AI的平台。

成长，适应并最终降解 如何计划，构建，部署，监视和控制模型

快速摘要 - 该指南涵盖了什么？

    定义和重要性：了解ML生命周期管理的含义及其为何重要。计划和数据：学习如何定义业务问题并收集和准备数据。开发和部署：查看如何培训，评估和部署模型。监测和治理。案例研究强调了成功和课程。
  • 定义和重要性：了解ML生命周期管理的含义以及为什么重要。
    • 定义和重要性：
  • 计划和数据：了解如何定义业务问题并收集和准备数据。
    • 计划和数据：
  • 开发与部署：请参阅如何培训，评估和部署模型。
    • 开发与部署：
  • 监视与治理：发现监视，漂移检测和合规性的策略。
    • 监视与治理：
  • 高级主题：潜入LLMOP，边缘部署和新兴趋势。
    • 高级主题：
  • 真实世界的故事：探索案例研究突出了成功和教训。
    • 真实世界的故事：

    什么是ML生命周期管理？

    快速摘要：ML生命周期需要什么？

    ML生命周期管理涵盖了模型的完整旅程 它将数据，模型和代码视为共同的工件

    了解完整的生命周期

    生命周期开始明确定义问题 收集和准备数据

    专家见解

    模型的 学习的 合规性 问题 收集 数据 控制模型 机器学习 部署 管理的 ML 完整的 模型 计划 定义 监视 共同的 生命周期 了解 案例研究 世界的 为什么 末端的 重要性 指南