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mlops最佳实践：为现实世界中的AI
在NVIDIA B200和H100 GPU，新型号，Ollama支持等基准测试GPT-OSS-1220B模型。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能MLOP的最佳实践：建立强大的ML管道用于现实世界影响
机器学习项目通常以证明概念概念开始，这是由数据科学家在其笔记本电脑上部署的单个模型。将该模型缩放到可重复的生产管道中，不仅需要代码。它需要一门称为MLOP的纪律，软件工程符合数据科学和DevOps。
将该模型缩放到可重复的生产管道中，不仅需要代码。它需要一个称为MLOPS概述：为什么MLOP最佳实践很重要
在研究个人实践之前，它有助于了解MLOP的价值。根据MLOPS原则工作组，在连续集成和部署环境中处理机器学习代码，数据和诸如软件资产之类的模型至关重要。这不仅仅是一次部署模型；这是关于建立可以重复，审核，改进和信任的管道。这样可以确保可靠性，合规性和更快的时间为市场。
MLOPS的值 可以重复，审核，改进和信任的构建管道管理不善的ML工作流可以导致脆弱的模型，数据泄漏或非相对组织系统。 MissionCloud报告指出，实施自动化的CI/CD管道会大大减少手动错误并加速交付。凭借诸如欧盟AI法案之类的监管框架和道德考虑，最佳实践对各种规模的组织至关重要。
遵守最佳实践对于各种规模的组织至关重要下面，我们涵盖了一系列最佳实践，以及有关如何整合Clarifai产品进行模型编排和推理的专家见解和建议。最后，您会发现解决常见问题的常见问题解答。