MLOps人工智能生产加速论坛


    开发AI应用并不容易,而将它们应用于业务之上,这个难度系数则变得更高。
    根据IDC最近的一项调查,在已经开始采用AI的企业中,只有不到三分之一的企业真正将AI投入生产。
    企业往往要等到发布一个应用之前,才能完全意识到运行AI的复杂性。这些临时发现的问题似乎无法很快地得到解决,因此部署工作往往被搁置和遗忘。
    
    MLOps(Machine Learning Operations):一种将机器学习模型应用到生产环境中的方法和实践。它涵盖了整个机器学习模型的生命周期,包括模型开发、训练、部署、管理、更新以及监控。MLOps旨在使机器学习模型部署更快、更可靠、更易于管理,同时还强调了透明度、可重复性和可维护性,这些都是确保生产环境中的机器学习模型正常运行的重要因素。
    各行业在验证和落地的过程中,产生了大量数据,并取得了一定的成就,但这才刚刚开始,既然有海量的数据,就有进一步发展的空间。鉴于MLOps的所有流程和行业的微妙性质,将两者合并是一个需要更多工作的研究领域。
    为了帮助企业顺利完成AI部署,容天将MLOps与NVIDIA加速的基础设施和软件相结合,为行业探索者提供丰富的解决方案,创建和加速生产级AI的端到端平台,帮助企业优化他们的AI流程,包括现有运行的以及重建的管线。
    与科学实验不同,项目落地需要更高的可行性来支撑。数据科学的快速发展也导致了标准和操作的一些不稳定,缺乏统一的模式来控制数据生产和管理的生命周期,乃至后续的建模和部署。技术手段已经以多种方式进入各领域。然而,据统计数据,大约90%的模型从未投入生产,只剩下10%需要管理。这意味着这10%中的更少是正式落地到落地使用中的。所以,为了进一步提高医疗整体研发效益,更加需要的是将MLOps与硬件结合,以提高模型的可靠性和鲁棒性、优化模型的性能和效率、改善开发流程以及降低整体成本为目标的方法和实践,搭配加速工具实现智慧医疗的快步发展。
    
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