DVC
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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...