什么是模型生态系统？
模型生态系统是指围绕人工智能模型构建的整个环境，涵盖模型的开发、训练、部署、监控、维护和迭代过程，涉及数据流、基础设施、工具链以及跨团队协作。这一概念确保了模型在真实应用中的鲁棒性、可扩展性和持续优化能力，是AI产品高效落地的基石。 在AI […]
标签： MLOps
什么是GitOps for MLOps？
GitOps for MLOps是一种将GitOps原则应用于机器学习操作（MLOps）的实践方法论，它以Git仓库作为单一事实来源，集中管理机器学习模型的代码、配置、基础设施定义及模型版本，并通过自动化持续集成/持续部署（CI/CD）流水 […]
什么是MLOps（Machine Learning Operations）？
MLOps（Machine Learning Operations，机器学习运维）是人工智能领域中的一套实践和方法论，旨在标准化和自动化机器学习模型的整个生命周期管理，包括开发、测试、部署、监控和维护等环节。它借鉴DevOps的理念，通过工 […]
什么是持续训练（Continuous Training, CT）？
持续训练（Continuous Training, CT）是一种在人工智能模型部署后，持续接收新数据并自动更新模型参数的技术过程。它旨在使模型动态适应数据分布的变化（如数据漂移），从而维持高性能和泛化能力，避免因时间推移或环境变迁导致的性能 […]
什么是模型注册表（Model Registry）？
模型注册表（Model Registry）是机器学习领域中的一个核心组件，它充当模型的中央仓库，用于系统化管理、版本控制、存储和追踪机器学习模型的元数据、训练配置、性能指标及部署历史。这一机制确保了模型生命周期的可追溯性、一致性和可重复性， […]
什么是Kubeflow？
Kubeflow是一个开源的机器学习平台，专为在Kubernetes容器编排系统上构建、部署和管理端到端的机器学习工作流而设计。它提供了一套工具和组件，帮助数据科学家和工程师简化数据预处理、模型训练、模型部署以及监控等任务，从而提升机器学习 […]
什么是模型版本控制？
模型版本控制是指在人工智能开发中，对机器学习模型的多个迭代版本进行系统化管理、追踪和控制的实践，类似于软件工程的版本控制系统。它通过记录模型代码、训练数据、超参数及相关元数据的变更历史，实现协作开发、历史追溯、错误回滚和部署控制，从而确保模 […]