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端到端 MLOps 架构和工作流程 | Clarifai 2025 指南
2025 年 8 月 7 日发布的 GPT-5，是大语言模型进步的重要一步。随着企业和开发人员迅速开始使用它，很多人想知道这种新模型如何与旧模型和其他与其竞争的系统相比较。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能端到端 MLOps 架构和工作流程：2025 年 AI 团队指南
机器学习项目经常陷入实验困境，很少投入生产。 MLOps 提供了缺失的框架，可以帮助团队负责任地协作、自动化和部署模型。在本指南中，我们探索现代端到端 MLOps 架构和工作流程，结合经过行业测试的最佳实践，并重点介绍 Clarifai 的平台如何加速您的旅程。
MLOps 提供了缺失的框架 我们探索现代端到端 MLOps 架构和工作流程快速摘要
什么是端到端 MLOps 以及它是如何工作的？端到端 MLOps 是使用可重复的管道和协作工具来编排整个机器学习生命周期（从数据摄取和模型训练到部署和监控）的实践。它涉及数据管理、实验跟踪、自动化 CI/CD、模型服务和可观察性。它使跨职能的利益相关者保持一致，简化合规性，并确保模型提供业务价值。 Clarifai 等现代平台带来了计算编排、可扩展推理和本地运行程序来管理整个生命周期的工作负载。
什么是端到端 MLOps 以及它是如何工作的？ 协调整个机器学习生命周期 数据管理 实验跟踪 自动化 CI/CD 模型服务 可观测性为什么它在 2025 年很重要？ 2025 年，人工智能的采用将成为主流，但治理和可扩展性仍然具有挑战性。企业需要可复制的模型，可以在不增加成本的情况下进行重新训练、重新部署和监控，以实现公平性。生成式人工智能对即时管理和检索增强生成提出了独特的要求，而可持续性和道德人工智能则要求负责任的运营。端到端 MLOps 通过模块化架构、自动化和最佳实践来满足这些需求。
为什么它在 2025 年很重要？ 人工智能的采用已成为主流，但治理和可扩展性仍然具有挑战性 生成式人工智能 可持续发展