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跨区域部署 AI 模型确保弹性和合规性.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719081 2025-06-22 21页 2.03MB

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本文主要讨论了跨区域AI模型的部署,以增强模型的弹性和符合合规性。关键点如下: 1. **部署原因**:包括GPU可用性、数据居住/监管合规性、用户体验和灵活性。 2. **挑战与缺点**:指出跨区域部署的困难,如版本不同步、数据治理复杂和配置错误导致用户体验差。 3. **Databricks解决方案**:介绍了Databricks的组件,如工作区、统一目录、MLFlow 3.0、AI网关和Mosaic AI模型服务等。 4. **最小可行产品(MVP)**:展示了如何使用Databricks标准组件在两个区域部署AI模型,强调了Git同步、云CDN和服务器端点。 5. **生产就绪系统**:提出了从MVP到生产环境的过渡,包括集中部署、区域扩展、开发/测试/生产阶段以及治理和安全。 6. **关键要点与收获**:强调在设计时考虑业务需求、合规要求,设计时考虑冗余,并利用现成的工具。 文章强调了跨区域AI模型部署的重要性,并提供了一套简化流程的工具和方法,以确保部署既符合监管要求,又能提供良好的用户体验。
"如何确保AI模型的弹性部署?" "多云环境下AI模型部署的难点是啥?" "怎样通过Databricks实现跨区域AI服务?"
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