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如何使用控制中心监视和控制AI工作负载
控制中心为AI团队提供了一个玻璃窗格，以跟踪使用，成本和系统性能 - 都在一个统一的仪表板中。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能简介
在组织中管理AI基础架构不仅复杂 - 这可能是混乱的。随着团队的扩大AI的努力，他们经常会遇到零散的工具，仪表板和电子表格，以回答基本问题：
- 我们花了多少钱？哪些型号正在运行？在哪里？当前的团队或项目的用法是什么？
这种分散的可见性变成了真正的瓶颈，尤其是对于只是试图部署模型并完成工作的团队。无论是预算，跟踪计算小时，分析性能，甚至知道谁触发了什么动作，都必须从不同的工具中手动将其拼凑在一起，这可能是压倒性且容易出错的。
为了快速移动AI团队，这些操作差距在整个组织中造成摩擦，从而影响工程师，数据科学家，产品经理和财务团队。没有明显的可见性，一切都会减慢。
在此博客中，我们将研究为什么可见性通常是AI团队的挑战，以及集中式解决方案如何解决。我们将分解今天不起作用的内容，并展示统一的视图如何简化您的操作，带来实时清晰度并为您提供完整的洞察平台使用情况。
为什么今天很难管理AI工作流
构建和运行AI系统已经很复杂。但是每天对他们进行管理？这甚至更难。许多团队都难以跟踪发生的一切 - 从模型使用到计算支出。
这是一些常见问题：