我们的MLOps方法快速有效地提供可扩展的AI模型
机器学习（ML）是人工智能的一种形式，它让系统通过良性的算法而不是明确的编程不断从数据中学习。它为那些使用数据来更好地了解客户行为、偏好和满意度水平的微妙变化的公司提供了潜在的价值。
但尽管有这些能力，机器学习也伴随着挑战和风险。首先，复杂的ML模型需要定期刷新，这可能会产生高昂的生产部署成本。其次，如果不密切监测数据质量，人工智能会很快受到性能漂移和偏差的影响。
为了解决这些挑战，我们通过将我们的机器学习运营（MLOps）方法应用于所有的数据和人工智能项目，缩小了概念证明（POC）和生产之间的差距。
我们的方法论受到最具创新性的软件公司所使用的DevOps方法的启发，将软件开发（Dev）和IT运营（Ops）相结合。
它的目的是缩短系统开发周期，并提供具有高软件质量的持续交付。
我们的MLOps方法帮助企业无缝地将其人工智能产品产业化和规模化
使用机器学习的能力的传统方法有几个缺点。
数据科学家几乎没有预见到生产的限制。他们在孤岛上工作，没有与软件或数据工程师互动。他们在Python笔记本中的一次性分析需要由下游工程师重新加工以适应工业化要求。这导致了缓慢的速度，并减少了上市时间。
缺乏敏捷性，导致高运营风险。如果产生的算法显示自己有偏见、不稳定或容易引起客户的不满，公司将无法在可接受的时间范围内作出反应。
我们认为 "产品第一"，以帮助公司将他们的人工智能资产顺利推向生产，同时预测产业化的限制和风险。我们的MLOps模式是基于一个坚实的生态系统，我们对我们交付的每一个人工智能项目，从POC到产品部署都采用相同的流程。
成功的MILOPS方法
为了避免许多希望加快数据转型的组织所面临的常见陷阱。
坚实的监测堆栈
我们在每次发布新版本之前都会测试所有的数据、功能和模型，以防止质量或性能漂移。
我们的数据、模型和学习实验都是有版本的，并记录在案，以确保在发生生产事故时快速回滚。
弹性的机器学习基础设施
我们将所有机器学习资产（代码、数据、模型）嵌入持续集成和持续交付管道（CICD）中，以确保快速和无缝地推出到生产中。
强大的合作文化
我们确保所有利益相关者在同一画布上工作，并将软件工程最佳实践应用于数据科学项目（版本、部署环境、测试）。
阅读我们的数据科学博客文章，解释我们如何为客户应用MLOPS。
