脉向AI｜先一步看见未来
很多团队做AI项目，算法工程师在Jupyter里跑出个好效果就以为成功了，结果一上线全是坑：模型部署不上去、推理延迟太高、数据漂移效果衰减、出了问题没法回滚、AB测试做不了。这就是因为缺MLOps。真正的AI工程化，是要有一套完整的流水线：数据版本管理、自动标注、模型训练、评估测试、CI/CD自动部署、线上监控、A/B测试、模型迭代，全流程自动化。我们以前模型上线要一个月，MLOps体系建好之后，新模型从训练到上线只要一天，而且出问题能一键回滚。现在懂MLOps的人太缺了，大部分算法工程师只会在Notebook里跑实验，不懂怎么把模型变成稳定可靠的线上服务。如果你能把MLOps这套东西玩明白，在AI团队里就是不可或缺的角色。
发布于 广东
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