実稼働環境にAIをデプロイするためのアドバイス – venturebeat.com

ラボから本番環境にテクノロジーを導入することは決して簡単ではありませんが、AIは、解決するように指示されたすべての問題に対して非常に幅広い可能な結果を​​提供することを考えると、特に問題になる可能性があります。
当然のことながら、AIが真の価値を提供するために必要な規模でデータとインフラストラクチャを処理することは、依然として最大のハードルの1つです。
これらは、重要なデータがAIモデルに到達するのを妨げる傾向があり、不正確な結果につながります。
オンプレミスAIインフラストラクチャの場合
AI言語開発者HuggingFaceの製品および成長の責任者であるJeffBoudierは、最近VBに、データサイエンスチームの適切な支援がなければ、AIモデル、コード、データセットを効果的にバージョン管理して共有することが非常に困難になると述べました。
AIを実際の環境に展開することは、おそらくその進化の最も重要な段階です。