因为MLOps？

Con MLOps（机器学习操作）旨在根据flussi di lavoro progetto per semplificare il processo di distributione e gestione dei modelli di机器学习（ML）。 

原则Ispirato ai principi开发运营e GitOps，MLOps punta a create una serie di passaggi in continuou evoluzione per l’integrazione dei modelli di ML nei processi di sviluppo software（MLOps punta增加了连续进化中的una系列di passaggi）。Adottando un approccio MLOps，数据科学家，ingegneri e team IT lavorano in sinergia per garantire che i modelli di machine learning siano sempre accurati e aggiornati conuna semplificazione del ciclo di addestramento iterativo。Cióprevede di applicate pratiche di monitoraggio，riaddestramento e deployment continuui in modo da riuscire ad adattare i modelli all’voluzione dei dati e garantire quindi prestazioni high nel tempo。

Leggi l'infografica su MLOps公司

我对机器学习模型进行了个性化的设计，并根据预期分析确定了数据利用率。Quando il modello si evolution e riceve nuovi dati su cui nonèstato addestrato，在很大程度上解决了chiamato“数据漂移”（devizione dei dati）的问题。数据漂移是一种验证自然速度的方法，质量所有权统计是指每一个加法器的利用率，而非模型ML diventano是过时的，不受影响的结果是否定的。

根据evitarlo，重要的是che le organizzazioni monitorino i propri modelli e mantengano la massima precisione predittiva。L'applicazione di metodologie MLOps是一支在quanto migliora la qualitáe L’acuratezza dei modelli predittivi e al symplifica il processo di gestione，esclude il rischio del data drift e ottimizza L’efficenza dei数据科学家方面的vantaggio dei团队。

Di seguito vengono illustration alcuni vantaggi che MLOps puóoffire in contesti aziendali（阿齐恩达利竞技中的MLOps公开赛）：

可灌溉性：le organizzazioni possono contare sulla colenza degli esperimenti di ML，poicheun framework MLOps aiuta a monitorare e gestire le modifiche al codice，ai dati e ai file di configurazione association ai di di imdi modelli，组织结构管理信息，配置文件关联信息。 

持续集成和持续部署（CI/CD）：MLOps框架是集成的管道CI/CD e consentono l’automazione di test，convalida e distributuzione。在寻求加速发展的过程中，我们将继续推动移民文化的发展。

Maggiore collaborazione e tempistiche ridotte杂志：MLOps支持合作效率团队，消除生产效率低下。此外，汽车自动驾驶系统同意所有的分配机构，即速度和频率的分配模型。

Riduzione dei costi公司：根据《精确模型》第二版第三版第五版第五章第三章第二节第五节第二节的要求，应用改进的方法。L'automazione introdotta con L'approccio MLOps aiuta le organizzazioni a risparmiare sulle risosse che potrebbero essere围攻潜水员。Riduce anche il rischio di errori manuali e aumenta i rubenii，generando pivalore in meno tempo e snellendo il processo di deployment。

Miglioramento della治理与合规：《计量学MLOps》同意所有组织都应遵守所有规范性的个人隐私设计。监测数据漂移模型中的所有个别最终问题，以及每个维护人员在提升生活节奏时误用的概率。

继续进行机器学习和保证prestazioni e affidability所需的L’adozione di un approccio MLOps permette di automatizare le lunghe attivitámanuali necessarie。Migliorando la collaborazione fra i team，MLOps倡导灵活的流程决策。 

MLOps，che concentte di automaticazzare e snellire il processo di sviluppo di modelli di ML，puóapportare notevoli vantaggi in molti settori：Di seguito alcuni公司scenari di utilizzo di MLOps场景：

普氏曼努滕齐奥内：马尼拉普罗阿提瓦省马齐奥内·德拉·曼努滕齐奥内的危地马拉预选项目（previsione dei guasti e programmazione della manutenzione）。

里勒瓦曼托·德尔·弗罗迪（Rilevamento delle frodi）：在continuo le transazioni alla ricerca di attivitásospette中，creazione e distributione di modelli che monitorano。

自然语言（NLP）：验证funzionamento效率e applicabile di applicazioni come chatbot，traduttori e altri大型语言学家模型.

人造Visione：支持di attivitáquality analisi di immagini mediche，rilevamento di oggetti e guida autonoma。 

Rilevamento delle异常：个体discostamenti da una norma。我对caso sono svariati的应用程序进行了竞争：sicurezza delle reti，processi industriali，dispositivi IoT，ecc。

卫生：distribuzione di modelli capaci di elaborare diagnosis，definitizione di previsioni sull’esito di una cura o analisis automatica di immagini mediche。 

Vendita al dettaglio公司：对发明的管理，对多曼达公司的收购，对客户收购的收购。

MLOpsèun“voluzione dell”approccio DevOps e si basa sugli stessi principality fondamentali di collaborazione，automazione e miglioramento continuo，application per“allo sviluppo di modelli di ML。Sia MLOps che DevOps puntano是一个罕见的IT团队合作伙伴：这是一个不可或缺的潜在管理者，也是一个软件和模型的领导者。 

Mentre DevOps si concentra sull’automazione delle attivitáoperation di routine e sulla standardizazione degli ambienti per lo sviluppo e il deployment，MLOps has una natura pispeciatule edèdedicato principalmente alla ricerca di strategie per la gestione dele pipeline didati。我在continua evoluzione e il modello deve mutare di conseguenza，maquesto richiede un lavoro costante di adattmento e una messa一个双关语中使用了dai utilizzati dai modelli di ML sono dai modelli di ML-sono。 

测试、部署每名MLOps的produzione sono diversity，并将其提升至DevOps。根据动机的要求，在联合国ML i项目团队中，spesso comprendono anche数据科学家che non lavorano sugli aspetti piproprimente di ingeneria del software，ma che si concentrano sull'analisi esporativa dei dati e sullo uppo e speriatuzione dei modelli。Alcune attivitápreviste dall’approccio MLOps che in considerazione dalle metodologie DevOps sono:阿尔库内·阿提维特（Alcune attivitá）在康塞德拉齐奥·达尔（considerazione dalle）metodologie DevOps-sono:

• Svolgere测试按照convalida dei dati、valutare la qualitádel modello addestrato、convalidare il modello进行。
• 位于piöfasi che permetta di automatizare il riaddestramento e la ridistributuzione del modello di ML quando si acquisiscono nuovi dati的Creare-una管道。
• Tenere traccia delle statistiche dei dati e monitorare le prestazioni online del modello per ostervare quando i valori si discastano dalle aspetative公司统计数据监测在线模型。

Infine，quando si parla di公司集成连续部署（CI/CD）nell’approccio MLOps，CI non-riguarda pióo solo il test e la convalida del codice e dei componenti（come nel caso di DevOps），ma prevede anche di testare e convalidare i dati，gli schemi dei dati e modelli。CD invence nonèpilegato solo alla distributione di un singolo pacchetto software o un servizio，ma si concentra sul deployment di un-sistema（una pipeline di addestramento di ML）che dovrebbe distributuire automaticamente un altro servizio。

非esiste un unic modo per creare e rendere operationvi i modelli di ML，ma césempre bisogno di raccogliere e prepare i dati，sviluppare i modelli，convertirli in applicazioni玄武岩su intelligenza artificial e trarre profit to da tali applicazioni。

Red Hat®OpenShift®包括数据中心modo corente中的funzionalitáchiave per adottare le metodologie MLOps、云计算公共边缘计算。5 fasi中的Il suo approccioèsuddisio：

Fase 1：raccolta e preparazione dei dati公司
Si raccolgono，Si puliscono e Si etichettano i dati strutturati o non-strutturai in unformato adatto all’addstramento e al test dei modelli di ML。

Fase 2：模型附录

我modelli di ML vengono addestra tramite笔记本电脑Jupyter su Red Hat OpenShift。

Fase 3:automazione公司

Red Hat OpenShift管道funzionalitádi integrazione continuan guidata dagli eventi che consented di create pacchetti dei modelli di ML come immagini container（整合连续指南事件）。

Fase 4：部署

红帽OpenShift GitOpsautomatizza il dei modelli di ML部署在qualungue ambiente中的modo scalabile e中（cloud publico、privato、ibrido o all’edge）。

Fase 5：监测学

Grazie agli strumenti messi a disposizione dal nostro公司ecocsisma di合伙人根据管理者的要求，监控模式是必要的。Ogni volta che si acquissiscono nuovi dati，il ciclo ricomnicia（奥格尼·沃尔塔·切西·阿克西斯科诺·诺维·达蒂）。 

在组织中，机器学习在机器学习中引入的可能性是不存在的，在机器学习中引入机器学习的可能性是不存在的，在机器学习中引入机器学习的可能性是不存在的。在基础al-grado di automazione presenter nel flusso di lavoro中，机器学习过程的成熟是tre livelli的价值所在。 

Livello 0 di MLOps:si-esegue tutto manualmente足球俱乐部

总的来说，我的团队che-iniziano ad approcciarsi al machine learning utilizzano flussi di lavoro completemente manuali使用了完整的机器学习。在questa fase i数据科学家che creano il modello sono sconnessi dagli ingegneri che operano sul modello e tutte le fasi del processo（preparazione dei dati，addestramento dei modelli，automazione，deployment e monitoragio）sono svolte senza automazion。非声纳呈现整合连续波（CI）、部署连续波（CD）。我控制戴尔版本i per Il nuovo modello viene adottato raramente e quando si distribuisce un nuovo模型la probabilityáche questo non-riesca ad adattarsi ai cambiametièmolto elevata。 

Livello 1 di MLOps：管道di ML automatizzata

Introdurre l’automazione nel flusso di lavoroèutile se il modello deve adattarsi in modo proattivo a nuovi fattori.Con una pipeline automatizata，i nuovi dati vengono inseriti nel ciclo per l’addestramento continuo（CT）。在探索模型模型的过程中，我们要了解所有信息。 

Livello 2 di MLOps：sistema CI/CD automatizato

在快速飞行任务中。Il modello viene riaddestrato con nuovi dati ogni giorno，se non ogni ora，e gli aggiornamenti vengono distributuiti su migliaia di server-syneoreamente。调查姐妹同意ai数据科学家e agli ingegneri di operare在un-ambiente unic e collaborativo的armonia。 

梅格利奥·克雷尔·达·阿奎斯塔尔？

由于康塞德拉齐奥纳州的阿塞蒂·达特内尔（aspetti da tenere）的勒索（Le risosse e Le tempistiche sono）决定将其视为最高MLOps或最高MLOp。Realizzare ex novo un’infrastruttura di ML funzionante puórichiedere oltre un anno e puövolerci ancora piötempo per creare una pipeline che producca effettivament e valore per l’organizazione。我很高兴，有时里科达尔·切恩将为球队奉献一份热忱。国际米兰队不存在被收购的可能性，投资方为MLOps端到端的联盟。 

红帽OpenShift AI coniuga le comprovate funzionalitádi Red Hat OpenShift e di红帽OpenShift数据科学。Sitratta di una piataforma applicativa coreente e adatta ai contesti enterprise che favorisce la collaborazione trai data scientist e gli svilupportori software e permette di integrare l’intelligenza artificiale nelle applicazioni in maniera sicura，uniforme scalabilible。

红帽OpenShift AI包括数据中心modo corente中的funzionalitáchiave per adottare le metodologie MLOps、云计算公共边缘计算。 

库贝弗洛Kubernetes原生开源框架per-lo sviluppo，lagestione e l'esecuzione dei carichi di lavoro di machine learning。Kubeflow eseguito su OpenShift促进了MLOps percéaiuta a gestire i progetti e permette di sfruttare tutti i vantagi del云计算的标准化。Alcuni degli scenari di utilizzo principali di Kubeflow包括la preparazione dei dati、l’addestramento、la valutazione、l’otimizzazione e il dei modelli。