什么是模型部署？策略与最佳实践

什么是模型部署？实时模型的全面策略

机器学习模型通常需要帮助才能真正蓬勃发展。在笔记本上创建顶级模型无疑是一个值得注意的成就。但是，只有一旦模型能够在生产环境中提供预测，它才真正为业务增加价值。这是我们将模型栩栩如生的时刻。模型部署涉及将经过训练的模型带入现实世界设置，从而使实际用户和系统可以使用它们来指导决策和操作。

真正壮成长 笔记本中的顶级模型 为业务增加价值 在生产环境中提供预测 模型部署 现实世界设置 指导决策和动作

在众多组织中，部署过程通常成为一个障碍。

部署过程通常成为障碍

2022年的一项调查强调，多达90％的机器学习模型由于各种运营和组织挑战而无法进入生产。

90％的机器学习模型无法进入生产 运营和组织挑战

将模型栩栩如生不仅仅是简单地编码；它需要强大的基础，周到的准备以及将风险与灵活性保持一致的方法。本指南将带您穿越模型部署的生命周期，探索各种服务范式，并仔细研究流行的部署策略，例如影子测试，A/B测试，多军匪徒，蓝绿色和金丝雀部署。它还包括包装，边缘部署，监视，道德，成本优化和新兴趋势（例如LLMOPS）等方面。在此过程中，我们将为Clarifai的产品提供温和的建议，以说明当代解决方案如何使这些复杂的任务更容易。

强大的基础 将风险与灵活性调和 模型部署的生命周期 包装，边缘部署，监视，道德，成本优化 llmops

好处：