MLOps人工智能生產(chǎn)加速論壇

開(kāi)發(fā)AI應用并不容易，而將它們應用于業(yè)務(wù)之上，這個(gè)難度系數則變得更高。 根據IDC最近的一項調查，在已經(jīng)開(kāi)始采用AI的企業(yè)中...

開(kāi)發(fā)AI應用并不容易，而將它們應用于業(yè)務(wù)之上，這個(gè)難度系數則變得更高。

根據IDC最近的一項調查，在已經(jīng)開(kāi)始采用AI的企業(yè)中，只有不到三分之一的企業(yè)真正將AI投入生產(chǎn)。

企業(yè)往往要等到發(fā)布一個(gè)應用之前，才能完全意識到運行AI的復雜性。這些臨時(shí)發(fā)現的問(wèn)題似乎無(wú)法很快地得到解決，因此部署工作往往被擱置和遺忘。

MLOps（Machine Learning Operations）：一種將機器學(xué)習模型應用到生產(chǎn)環(huán)境中的方法和實(shí)踐。它涵蓋了整個(gè)機器學(xué)習模型的生命周期，包括模型開(kāi)發(fā)、訓練、部署、管理、更新以及監控。MLOps旨在使機器學(xué)習模型部署更快、更可靠、更易于管理，同時(shí)還強調了透明度、可重復性和可維護性，這些都是確保生產(chǎn)環(huán)境中的機器學(xué)習模型正常運行的重要因素。

各行業(yè)在驗證和落地的過(guò)程中，產(chǎn)生了大量數據，并取得了一定的成就，但這才剛剛開(kāi)始，既然有海量的數據，就有進(jìn)一步發(fā)展的空間。鑒于MLOps的所有流程和行業(yè)的微妙性質(zhì)，將兩者合并是一個(gè)需要更多工作的研究領(lǐng)域。

為了幫助企業(yè)順利完成AI部署，容天將MLOps與NVIDIA加速的基礎設施和軟件相結合，為行業(yè)探索者提供豐富的解決方案，創(chuàng )建和加速生產(chǎn)級AI的端到端平臺，幫助企業(yè)優(yōu)化他們的AI流程，包括現有運行的以及重建的管線(xiàn)。

與科學(xué)實(shí)驗不同，項目落地需要更高的可行性來(lái)支撐。數據科學(xué)的快速發(fā)展也導致了標準和操作的一些不穩定，缺乏統一的模式來(lái)控制數據生產(chǎn)和管理的生命周期，乃至后續的建模和部署。技術(shù)手段已經(jīng)以多種方式進(jìn)入各領(lǐng)域。然而，據統計數據，大約90%的模型從未投入生產(chǎn)，只剩下10%需要管理。這意味著(zhù)這10%中的更少是正式落地到落地使用中的。所以，為了進(jìn)一步提高醫療整體研發(fā)效益，更加需要的是將MLOps與硬件結合，以提高模型的可靠性和魯棒性、優(yōu)化模型的性能和效率、改善開(kāi)發(fā)流程以及降低整體成本為目標的方法和實(shí)踐，搭配加速工具實(shí)現智慧醫療的快步發(fā)展。

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