MLOps
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AI 时代的 DevOps:机器学习系统的持续部署流水线
人工智能对软件持续开发与部署流水线的影响已不容忽视,而将 DevOps 理念与 AI 技术深度融合,构建适配机器学习系统的持续部署流程,正成为企业突破 AI 规模化落地瓶颈的关键路…
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AI竞赛:想象力与基础设施的博弈
在人工智能技术飞速发展的今天,全球科技企业正面临着一场前所未有的战略抉择:是优先投入资源开发突破性算法模型,还是夯实支撑AI落地的底层基础设施?这场关于”想象力优先&#…
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Simplismart 通过个性化、软件优化的推理引擎增强 AI 性能
企业全力投入 AI。他们希望自己的模型能够在生产环境中顺利运行,并尽可能提高性能,以获得高投资回报。然而,即使市场上有各种先进的模型,团队仍然在部署问题上苦苦挣扎。 去年,Ever…
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VESSL AI 为其 MLOps 平台获得 1200 万美元融资,旨在将 GPU 成本降低高达 80%
随着企业越来越多地将人工智能融入其工作流程和产品中,对能够更轻松地创建、测试和部署机器学习模型的工具和平台的需求也日益增长。这类平台(通常称为机器学习操作或 MLOps)已经有点拥…