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Databricks 上的 MLOps 综合指南.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718664 2025-06-22 42页 3.93MB

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本文主要内容是关于MLOps(机器学习运维)的介绍和实践,以及Databricks公司在这方面的新产品MLflow 3.0。以下是关键点: 1. MLOps定义:结合DataOps、DevOps和ModelOps,用于管理数据、代码和模型,提升机器学习系统的性能、稳定性和效率。 2. MLOps重要性:降低技术风险和合规风险,通过自动化提高长期效率。 3. MLflow 3.0特点:强调模型管理,集中性能数据,支持追踪,部署作业/活动日志,评估等,易于与AI结合。 4. MLOps最佳实践:环境隔离,部署模式,代码部署等。 5. LLMOps/AgentOps生命周期:涉及数据收集、预处理、评估等,关注AI模型和智能体的构建、调整和部署。 6. MLOps Stacks:Databricks提供的自定义框架,用于管理机器学习生命周期,支持CI/CD,简化基础设施配置。 核心数据引用: - MLOps帮助降低技术风险和合规风险。 - MLflow 3.0支持传统机器学习和生成式AI,提供模型生命周期管理。 - MLOps Stacks允许数据科学家和机器学习工程师专注于ML,而非基础设施。
"MLOps有哪些优势?" - 揭秘MLOps提升效率的秘诀! "MLflow 3.0有哪些新特性?" - 探索下一代AI友好型MLOps工具! "如何使用Databricks MLOps Stacks?" - 一站式管理机器学习生命周期的秘籍!
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