mlops

MLOps赋能AI全生命周期:从数据到模型的工业化革命,助力企业高效迭代与落地

编辑在传统软件开发中,DevOps通过自动化工具链和持续集成/交付(CI/CD)打破了开发与运维的壁垒,成为软件工业化的基石。然而,当AI技术尤其是计算机视觉(CV)走向规模化落地时,单纯的DevOps已无法应对机器学习特有的复杂性——数据漂移、模型不确定性、

模型 cv 工业化 mlops mlops赋能 2025-03-21 09:49  8

AI 运维的新时代:从 MLOps 到 LLMOps深度解析

文章首先介绍了提示词工程(Prompt Engineering)、检索增强生成(RAG)和微调(Fine-tuning)等常见 LLM 应用场景,并深入探讨了这些方法的挑战和局限性。随后,通过对比 MLOps 和 LLMOps,突出了后者在管理复杂模型生命周期

运维 llmops mlops 2025-01-16 15:25  12