机器学习工程化，企业 AI 的下一个交会

选择多少层的网络，采用一个什么样的的网络管理模式等等，都主要是相关联生物学家的应有经验。

3为什么建模工程既有需最初物件体系？

建模重大项目跟一般软体不同，一般软体示例和原始数据得利相当清楚，重大项目技术开发结构上的是示例，和生产厂生存环境相辅相成后来才能导致一些原始数据。而建模在生产厂生存环境早先，本身就是一个对原始数据加工的流程，所以无法适时像有别于软体一样将示例和原始数据互换。均表建模软体是示例组成，但仅仅充分发挥来得关键的效用的是原始数据。

加上本身的偏工程既有优点，所以建模是来得为不足以工程既有的。但过去短短的几年有数，我们把早就驾驭了一个均表来完全不必工程既有的创新性包罗，变为了一种很难和其他技术开发一新方法一样可以相互组织化的常规既有加载，从一种应有社会活动慢慢变为一种小组的社会活动，让它的结果日渐极难，然后来得多地联通到了民营企业的生态该系统早先，“这个知道是是一个相当奇怪的是的流程。”

对比有别于软体工程既有的处理程序早先来看，建模工程既有的第一步还是构建一个组织化性的技术开发流程。这个起始取自版本依靠，保证在结构上的流程早先，技工的催化反应两者之有数是可以共享的，有明确的催化反应可以让小组有人员流动的具体情况下顺利完成工作应于。很多的公司和机构的技术开发工程既有仅仅都是从有宽松起源于的版本依靠开始的。

建模工程既有的第二步是通向生产厂生存环境和技术开发生存环境之有数的永久性，从技术开发生存环境到生产厂生存环境后来，技工其实如何顺利完成原始数据和仿真的来得一新，在生产厂生存环境早先顺利完成服务于和确保。这些跟有别于意义上的技术开发都是一样的，都要将它变为一个组织化性的小组社会活动，但是这均面的段落和物件展现的多种形式不会不同点来得为大。

拿版本依靠举例来知道，有别于软体技术开发依靠的原始数据量十分大，并且一个示例库几 G、几十 G 的需求量就算来得大了。原始数据量很小，示例也都是译文形态的，对于示例的变来得是很容易理解的，所以在有别于软体版本政府机构早先，以示例行的改动作为变来得要素。

但在建模早先这些就不一样了，建模不仅仅还包括示例，还还包括仿真、原始数据。建模首先得瞩目原始数据，原始格式和形态比如知道是纯译文的，可以有照片、声音等，以照片像素或声音片段来顺利完成改动。建模的原始数据是不不会暂时变既有的，并无法依靠它不会如何变既有。所以我们不需每一个改动都概念一个版本，可以将整个原始数据看成一个跟时长相关的流，把很多天的原始数据变既有算成一个时长段，作为一个版本。所以对比刚才，原始数据对于版本的概念和示例对于版本的概念有来得大的差异，这也是我们需一新物件的原因。

4为什么 MLOps 不必比较简单最比较简单 DevOps

2018 年开始显现借助于来了建模版本依靠软体 DVC，DVC 从这时开始又反过来促进我们去思维原始数据物理工作处理程序早先。在技术开发处理程序早先早先，技术开发示例或仿真只是第一步。最大的努力在于使每个步骤都可以在生产厂早先主动借助于击，还包括版本依靠、仿真增值和调遣、集成测试者、检验跟踪等各方面，让他们在大部份的偏袒下很难重复定时开始运行。

当将以上所有工程既有段落推敲清楚后来，我们还需将这些步骤紧系在一起，这就是短时长借助于厂的经营范围处理程序早先特设物件起效用的地方。于是，MLOps 的概念就显现借助于来了，它让全处理程序早先变得来得顺畅、来得加短时长，让建模日渐工程既有。

MLOps 是一个 DevOps、原始数据物理和软体工程的各个科技领域，是在生产厂早先调遣和可靠确保建模该系统的两组在实践早先和物件，“但和 DevOps 不同点挺大，两者不必比较简单地顺利完成最比较简单”。

在有别于软体技术开发科技领域，DevOps 在实践早先很难在几分钟内将软体借助于厂到生产厂生存环境并保持良好其可靠开始运行。在 DevOps 早先，软体技术开发一新方法是技术开发完软体，交给运维小组。服务于早先心看管着微电脑以及其它实质的物理执行管理模式。在云时代以后，微电脑的启动可以通过软体依靠，处理程序员就暂时需运维的人去继续做这件过错情了，这就导致了 DevOps 民族运动。DevOps 主要依靠的是微电脑，对于软体的该系统升级也就仅仅是角度看有一个微电脑要配备一个最初版本。

所以在实质技术开发早先，处理程序员需不停再次一采集原始数据，或对仿真顺利完成受训，或是对数值顺利完成来得改，再次再次一发布新闻，MLOps 主要消除的具体情况是怎么把受训好的结果放到生产厂生存环境当早先去。负责在生产厂生存环境下开始运行的和设计神经的网络意味著不是两组人，所以 MLOps 意味著普遍认为是一个这样的定时既有流程，是通过一个处理程序早先把大家的工作串在一起。

对于 MLOps 而言，它反而不太瞩目微电脑是什么样子，来得多的是瞩目现在的建模数值如何划分，神经的网络的内部结构否要来得改，数值是如何来得改的，等等。

MLOps 对本身执行的硬件生存环境瞩目是相对来知道来得为少的。他们唯一相同的地方都是在生产厂生存环境下对于最终的催化反应顺利完成运维的流程，只能知道在概念上仅此是相同的，而从工程在实践早先来知道不同点是相当大的。

5MLOps 只是起始

“建模工程既有现有还所处后期过渡阶段。”

现在我们最后暂时去闲谈的网络仿真、闲谈相同性工程这些跟建模本身解法相关的了。民营企业开始瞩目的是如何让建模解法，从技术开发生存环境变为生产厂生存环境，变为一套合理的处理程序早先，让自已描绘借助于这套处理程序早先来工作。MLOps 的显现借助于来，让人工智能朝着日渐成熟期的工程既有迈进了关键的一步。

这是一门全一新且平淡无奇的生物科学，其物件和在实践早先意味著不会慢速工业发展。这还是一个开端，不是终点，徐昊普遍认为，这知道明了“我们建筑界又驾驭了一个一新科技创一新，让人工智很难在特定科技领域中的提亦可者一个来得好的消除方案。”

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