企業全体で AI をスケーリングする MLOps の能力 from venturebeat.com

モデル管理システムは、企業で MLOps を大規模に稼働させるための中核であり、モデル化の成功の可能性を高めると彼女は説明しました。
モデルの反復は簡単に失われる可能性があり、AI と ML のスペシャリストとデータ サイエンティストからなる大規模なチームがスタッフにいるにもかかわらず、モデルのバージョン管理を行っていない企業の数は驚くべきことです。
AI および ML モデルの開発者とデータ サイエンティストは、MLOps から DevOps レベルの収益を達成できる可能性があると VentureBeat に語っています。
新しいツールとワークフローで MLOps 開発をサポートすることは、企業全体でモデルをスケーリングし、モデルからビジネス価値を得るために不可欠です。
MLOps チームは、モデルのステージング、パッケージ化、デプロイ、および運用環境で動作するモデルと統合またはスケールアウトし、カバーするモデル管理システムを必要としています。
モデル メンテナンスの自動化が進むほど、MLOps プロセス全体の効率が向上し、モデルが本番環境に移行する可能性が高くなります。