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实现 AI 和 ML 运营的关键
机器学习 (ML) 模型本质上很脆弱，部署后它们都会以不同的速度和不同的原因衰减。因此，所有 ML 模型都需要运营和维护 (O&M)，这需要基础设施、人员和工具来确保生产级 ML 模型在运营环境中尽可能地发挥最佳性能。机器学习运营 (MLOps) 是成功实现 AI 的基础。目前大多数 MLOps 平台都专注于 AutoML，非常适合模型开发和训练、打包、测试/验证和部署。然而，很少有 MLOps 平台设计用于处理动态 DOD 和 IC 传感器数据，这还需要能够在严酷的环境中监控模型性能，并在检测到模型衰减时触发半自动或自动再训练。
云本机和DevOps服务
•KUBERNETES定制开发和MLOPS平台（SKCC Accuinsight）安装自动化项目 - 大数据和MLOPS服务项目 - 部署解决方案：QK，QSS-关键呼吸： - 自定义K8S＆CEPH用于在各种空气范围内使用跨越型的+Terrasible Antrasization+Accuins（MM）（使用MM）安装的k8s＆Ceph（用于安装） - ArgoCD - Impact of Service Adoption : Significant reduction in installation time (from over a week to within 2 hours) and stable K8s and storage services - Client : SK INC.(C&C) - Companies Using the Service: NongHyup(2021), SK Siltron(2022.06), KB CAPITAL(2021.08), Public Procurement Service(2022.03), NH Insurance(2023.02),
无代码AI如何利用机器学习操作
摘要组织越来越多地通过整合人工智能（AI）（例如机器学习（ML）系统）的进步来从其数据中产生价值和见解。但是，与ML操作（MLOPS）相关的几个管理挑战。在本文中，我们概述了三个主要挑战，并讨论了新兴类型的AI平台D无代码AI D可以帮助组织解决并克服它们。我们概述了无代码AI如何通过缩小业务和技术专家之间的差距，实现问题和解决方案之间的更快迭代以及有助于基础管理的速度来利用MLOP。在概述了与无代码AI和MLOP相关的重要剩余挑战之后，我们提出了三个管理建议。通过做，我们提供了对AI软件中重要的新兴现象的见解，并为该地区的进一步研究奠定了基础。ª2023凯利商学院，印第安纳大学。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/by by/4.0/）。
利用（生成式）AI 增强 GSBPM
监控（遵守 MLOps 原则）。这对于生成式 AI 来说尤其具有挑战性，因为确保预测质量和透明度可能更加困难（LLMOps）。 - 这种方法在概念上与欧盟的《人工智能法案》相关，但它并不直接符合基于风险的
专业服务-brochure-en-v2-0.pdf
技术堆栈：Python，Pytorch，Tensorflow，Keras，Scikit-Learn，Xgboost，onnx |自然语言处理（NLP）：NLTK，Spacy，Gensim，Openai，Huggingface |计算机视觉：OPENCV，枕头，Tensorflow Hub，DeepFace，Midas，Paddleocr |推荐系统和语义搜索：矢量数据库（Milvus，Chromadb）| MLOPS：Azure ML Studio，AWS SageMaker，MLFlow
2021 年 3 月 ALT INDUSTRY - PEO IEW&S 的问答
A25：DEVSECOPS 和 MLOPS（输入 DEVOPS 持续集成/持续交付 (CI/CD) 的机器学习管道）是我们计划在未来适用于我们产品的两种主要方法。就技术而言，我们希望利用商业云提供商提供的工具，目前已与两家提供商进行了试点，以确定最佳行动方案。理想情况下，我们希望与提供商无关，但我们不确定这是否可行。云服务和平台采用不同的
穆罕默德·赛义德卡泽米·阿尔德比利
我是博洛尼亚大学的博士后研究员，拥有电子、电信和信息技术工程博士学位。我的研究重点是高性能计算系统的设计、分析和管理。我在 MLOps、机器学习、深度学习、Python、PyTorch、PySpark、Dask、TensorFlow、预测模型、大数据、并行编程和统计数据分析方面拥有六年的行业经验和技能。我热衷于利用我的专业知识推动创新并提高我所在领域的知识。
采用 NIST AI 风险管理框架来确保安全性和合规性
Domino 数据实验室帮助最大的 AI 驱动型企业大规模构建和运营 AI。Domino 的企业 AI 平台提供集成体验，涵盖模型开发、MLOps、协作和治理。借助 Domino，全球企业可以开发更好的药物、种植产量更高的作物、开发更具竞争力的产品等等。Domino 成立于 2013 年，由 Sequoia Capital、Coatue Management、NVIDIA、Snowflake 和其他领先投资者提供支持。
新闻 Atos 提供安全、低延迟的企业级 AI......
基础设施 法国巴黎 – 2024 年 11 月 18 日 – Atos 今天宣布推出 Atos Sovereign AI 平台，该平台可帮助公共和私营部门组织设置优化的内部部署基础设施，并为 AI 和 GenAI 模型的生产和维护提供端到端定制服务。作为 Atos 集团 Sovereign AI 产品组合的一部分，这项新产品是对现有 BullSequana AI 产品的补充，该产品旨在解决组织对数据主权、数据隐私和延迟的担忧。Atos Sovereign AI 平台是一款端到端产品，它使用基于戴尔科技领先的生成式 AI (GenAI) 解决方案的参考架构，包括来自 Atos 的框架和定制服务，为客户提供对其数据和 AI 模型的完全控制。Atos Sovereign AI 平台标准化了方法，并在高度可扩展且安全的环境中实施 AI 和 GenAI 模型，适用于医疗保健、公共部门、金融和公用事业等行业的广泛用例。该产品目前已在法国、德国和英国推出，并将逐步在其他地区推出。它完全适应当地的 IT 主权实施标准和实践。Atos 为机器学习操作 (MLOps) 和应用程序集成提供托管服务，用于在本地交付的 AI 模型的生产。Atos Sovereign AI 平台采用精简的方法，涵盖从 MLOps 到硬件的所有内容，是一种端到端产品，集成了业务需求评估、用例分析、模型选择、定制和实施等服务。