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大型企业云原生ML模型部署实践：Kubernetes赋能多团队多框架
在大型企业中构建统一的、云原生的机器学习平台，模型部署无疑是核心且最具挑战性的环节之一。面对多团队、多框架的复杂性，如何利用我们已有的Kubernetes经验，打造一个既能满足弹性伸缩、统一监控，又能兼顾效率与治理的模型部署系统，是我们A...
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AI模型快速迭代与部署：兼顾稳定性与效率的MLOps策略与实践
在当前快速发展的业务需求下，AI模型的快速迭代和上线已成为常态。然而，正如你所遇到的，每一次新模型上线都可能带来新的环境依赖问题，甚至影响到老模型的稳定性，这让许多团队在追求速度的同时，不得不面对巨大的运维压力。如何既能保证新旧模型和平共...
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A/B测试中模型训练、验证与部署标准化指南：解决线上效果不一致问题
在A/B测试中，我们经常会遇到一个令人头疼的问题：模型在开发环境中表现出色，但部署到线上后效果却大打折扣。更糟糕的是，当我们尝试回溯训练过程时，很难完全复现当时的结果，这给问题排查带来了极大的挑战。 本文旨在提供一套实用的指南，帮助你...
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DevOps工程师进阶：DVC与MLflow在CI/CD中的MLOps实践
作为一名DevOps工程师，你对代码和应用服务的CI/CD流程已是轻车熟路。然而，当你转向机器学习（ML）领域时，很快就会发现传统的CI/CD模式并不能完全满足需求。正如你所指出的，ML模型不仅仅是代码，还包括了 数据 和 模型本身 ，它...
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MLOps实践：构建智能模型CI/CD流水线与自动化质量保障
在当今快速发展的AI时代，机器学习模型已成为许多产品和服务的核心。然而，将训练好的模型从实验室环境部署到生产环境，并持续维护其性能和稳定性，是一个复杂且充满挑战的过程。这正是 MLOps (Machine Learning Operati...
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告别“玄学”：数据科学家如何确保机器学习模型训练结果可复现？
嘿，各位同行，特别是那些在数据科学领域摸爬滚打的兄弟姐妹们！是不是也经常遇到这样的场景：辛辛苦苦训练了一个模型，指标跑出来看着挺不错，结果第二天或者换个环境，同样的脚本再跑一遍，发现指标变了？再或者，向产品经理汇报模型效果时，因为每次结果...
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构建可复现、可追溯的ML实验管理平台：DevOps实践指南
构建可复现、可追溯的ML实验管理平台：DevOps实践指南 作为DevOps工程师，你团队的数据科学家们抱怨模型训练结果难以复现、无法有效追溯训练过程中的具体数据和参数，这无疑是机器学习项目中最常见的痛点之一。当模型迭代速度加快，生产...
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告别“玄学”：如何让你的机器学习模型训练结果稳定可复现？
告别“玄学”：如何让你的机器学习模型训练结果稳定可复现？ “上次训练的模型效果明明很好，现在怎么都复现不出来了？改了什么我也不知道，完全无法向产品经理解释。”这位数据科学家的抱怨，相信触动了不少在机器学习领域摸爬滚打的同仁。这种无法稳...