ModelOps در مقابل MLOps برای رسیدگی به چالش های تحویل آخرین مایل

تصویر
عکس پروفایل Modzy Hacker Noon

@دنجمد روز

یک بستر نرم افزاری برای سازمان ها و توسعه دهندگان برای استقرار ، نظارت و دریافت ارزش از AI – در مقیاس مسئولانه.

[Editor note] برنامه برای چهارشنبه ، 21 ژوئیه

تصمیماتی که امروز سازمانها در مورد ساخت خطوط لوله هوش مصنوعی خود اتخاذ می کنند ، تأثیرات مهمی در آینده نگهداری هوش مصنوعی برای سازمان های آنها خواهد داشت. اما آیا همه به آینده فکر می کنند؟

مسیری که امروز طی شده می تواند بر توانایی افزودن قابلیت های جدید در آینده تأثیر بگذارد یا نیاز به شروع از ابتدا داشته باشد. برای ایجاد خط لوله AI مناسب برای سازمان خود ، باید مخلوط ریسک ابزارها را برای پرداختن به قسمتهای مختلف خط لوله ، جلوگیری از قفل فروشنده و کنترل هزینه ها شناسایی کنید.

یکی از مواردی که امروز با سردرگمی مشخص شده است ، درک تفاوت بین ModelOps در مقابل MLOps است. ModelOps حلقه گمشده رویکرد امروز است که راه حلهای مدیریت داده موجود و ابزارهای آموزشی مدل را به ارزش ارائه شده از طریق برنامه های تجاری متصل می کند. با استفاده از ModelOps در خط لوله هوش مصنوعی خود ، با عملیاتی سازی هوش مصنوعی چالش های مرحله آخر را پشت سر می گذارید و بازگشت سرمایه خود را به صورت کاهش هزینه ها ، افزایش درآمد و مدیریت بهتر ریسک مشاهده خواهید کرد.

ModelOps – پسوند MLOps

به تازگی ، ModelOps به عنوان حلقه مهم برای رسیدگی به مسیر آخرین …