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企业平台团队如何加速 AI/ML 计划
随着 AI/ML 环境的不断扩展，负责运营的团队将大量时间用于执行手动流程、管理不一致的政策以及处理突发状况以保持服务可用性。集群漂移、配置变化和不一致的升级等因素会导致复杂性，从而分散运营团队的注意力，使他们无法关注急需基础设施来满足项目需求的数据科学团队的请求。当昂贵的 GPU 硬件上的执行时间被浪费时，团队对资源使用情况缺乏了解可能会特别成问题。