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机器学习操作（MLOPS）
Fraunhofer智能分析和信息系统的智能系统有效！作为欧洲面向应用的最大研究组织的一部分，弗劳恩霍夫智能分析和信息系统IAIS位于Sankt Augustin/Bonn和德累斯顿的所在地是人工智能，德国和欧洲的机器学习和大数据领域的领先知识机构之一。大约有350名员工支持公司优化产品，服务和流程以及开发新的数字业务模型。Fraunhofer IAIS设计了我们的工作和生活环境的数字化转型：具有创新的AI应用程序，用于行业，健康和可持续性，并采用了未来面向的技术，例如大型AI语言模型或量子机器学习，并提供了用于培训和进一步培训的优惠，或者用于检查安全性和信任性AI应用程序。
机器学习操作（MLOPS）
机器学习操作（MLOPS）是一项关键学科，旨在简化和增强端到端机器学习（ML）生命周期，包括开发，部署，监视和维护。随着组织越来越多地采用机器学习模型来获得可行的见解并自动化决策 - MLOP对于确保ML工作流程中的效率，可伸缩性和可靠性是必不可少的。本摘要探讨了实施MLOP和提出克服这些障碍的策略所遇到的挑战。MLOPS中的挑战可以归类为技术，组织和文化方面。技术挑战包括模型版本，可重复性以及确保在不同环境中保持一致的性能。组织挑战涉及跨职能团队之间的合作，管理各种工具和框架，以及将ML工作流与现有软件开发过程集成在一起。文化挑战包括对变革，技能差距以及对利益相关者之间ML概念的共同理解的需求。为了解决这些挑战，提出了多方面的策略。实施强大的版本控制系统和容器化技术可以增强模型可重复性和部署一致性。可以通过建立专门的MLOP团队来培养跨职能协作，从而强调沟通和知识共享。教育和高技能计划可以弥合技能差距，同时促进一种持续学习和适应性的文化。将MLOP集成到现有的DEVOPS实践中可以简化工作流程并减轻组织孤岛。FURTHERMORE，采用自动化测试，连续集成以及特定于ML的连续部署实践可以增强ML系统的可靠性。开放源MLOPS工具和框架有助于标准化和互操作性，从而促进了整合到各种生态系统中。
研究与创新助理安全MLOP
此角色将使您有机会在应用领域（包括海上，汽车和铁路）中实现机器人技术和自治系统的安全和负责任的吸收。您将成为最近建立的确保自治中心（CFAA）的一部分，该中心正在基于确保自治计划（AAIP）的工作，开创了确保自主系统及其机器学习（ML）组件的方法。AAIP开发的方法已经被应用于行业和影响标准和法规 - 但是，这篇文章将使您有机会加速思想的采用，并推进它们，特别是探索如何随着应用程序的发展而持续生命。这将包括为ML探索所谓的DevOps（混合开发和操作），以及DevOps的快速心跳（潜在的小时更新）如何与安全保证过程的较慢动态相符。
MLOPS的安全风险和最佳实践
抽象MLOPS实践和工具旨在简化生产级级别级别ML的部署和维护。与任何软件工作流程和组件一样，它们容易受到各种安全威胁的影响。在本文中，我们提出了旨在衡量与实施MLOPS流程相关的风险以及缓解其缓解建议的最佳实践的多次文献综述（MLR）。通过分析各种学术论文和未经审查的技术文章的来源，我们综合了15种风险和27种相关的最佳实践，我们将其分为8个主题。我们发现，尽管某些风险是已知的安全威胁，可以通过完善的网络安全最佳实践来减轻，但其他风险则代表了特定于MLOPS的风险，主要是关于数据和模型的管理。
工业化人工智能——人工智能运营模式和MLOps
• 模型从托管存储库共享、管理和部署。 • 协作环境促进 AI 用于多用途用例。 • 通过自动化工作流程和流程实现持续改进。 • ML 是业务战略的核心部分。
机器学习操作（MLOPS）-EGI（INDICO）
valentin Kozlov 1）， *，Lisana Berberi 1），Borja Esteban Sanchis 1），Giang Nguyen 2），Judith Sainz-Pardo Diaz 3），Amanda Calatrava 4），GermánMucy 4），越南2），Alvaro Lopez Garcia 3）
使用 NVIDIA DGX 系统和 MLOps 为企业实现 AI 工业化
造成模型债务的主要原因是资源和工作流管理不力，这使得从原型到成功部署的模型难以得到指导。由于多个团队在共享 AI 基础架构上开展项目，管理访问变得具有挑战性。团队发现自己使用共享日历、电子表格和即时消息来解决日程安排冲突。随着 AI 团队的扩大，监控、报告和工作优先级等日常管理需求变得更加复杂。这导致团队争先恐后地使用硬件——有时即使没有正在运行的工作，也会无限期地保留一个或多个系统，以确保他们在需要时可以访问。在某些情况下，这些预留会长时间处于非活动状态——或者更糟的是，被遗忘——实际上是将容量扔进了垃圾箱。没有中央清算所可以决定可用硬件的用户和作业的优先级。
引用：Ng MY、Youssef A、Pillai M 等人。通过机器学习操作扩展医疗保健领域公平的人工智能。BMJ Health Care Inform 2024；31：e101101。doi:10.1136/bmjhci-2024-101101
机器学习操作 (MLOps) 是一门涉及大规模生产、监控和维护人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 模型的学科，应用于医疗保健可以促进 AI/ML 支持的医疗保健工具从研究向可持续部署的转变。1–3 遵守 MLOps 最佳实践可以解决部署到临床工作流程中的 AI/ML 工具所面临的持续挑战，在这些工作流程中，模型通常在通用性、集成性和稳健性方面存在困难。随着 AI 法规的不断发展，例如美国卫生与公众服务部民权办公室的最终裁决要求医疗保健提供者确保其 AI/ML 工具不具有歧视性，4 医疗保健领域的 MLOps 越来越需要优先考虑健康公平。医疗保健领域的 MLOps 将核心原则置于特定环境中，以满足医疗保健组织对 AI/ML 部署的需求。1–3 我们重点介绍了扩大公平健康 AI/ML 模型部署和建立问责措施 5 的关键原则和考虑因素，以系统地消除健康不平等并遵守 AI/ML 法规（表 1）。医疗保健中的 MLOps 原则之一是优化医疗 AI/ML 工具的临床工作流程集成，以便提供医疗服务。此外，确保模型可供所有患者群体使用并适应不同的临床环境至关重要。优先考虑健康公平的合适功能是进行临床工作流程分析，以确定公平执行 AI/ML 以进行患者护理所需的关键利益相关者、流程和资源。确定的路径为工作流程编排组件的开发提供了信息，这些组件是医疗保健组织 MLOps 管道的基础。