01
模型部署管道
适用于 SageMaker、Vertex AI、Azure ML 或自我管理 Kubernetes 上模型的 CI/CD – 具有影子部署、金丝雀和降级自动回滚。
概述
AI/MLOps 是工程学科 围绕生产机器学习
大多数机器学习项目失败的不是模型，而是模型周围的系统。训练和服务之间的数据泄漏、模型默默降级、手动重新训练、部署存在风险，而且没有人能够重现六个月前的结果。 AI/MLOps 缩小了这一差距。
AI/MLOps 是在生产中运行 ML 的工程学科。它将数据工程、模型生命周期管理、部署和可观察性结合到一个连续的工作流程中——由交付其余软件的同一团队端到端拥有。
DataX Power 构建了 AI/MLOps 平台，可将 ML 项目从一次性实验转变为可重复的功能。无论您是部署第一个模型还是扩展到数十个模型，我们都能提供使 ML 演示和 ML 系统与众不同的工程基础。
我们交付什么
完整的
AI/MLOps 项目
完整的 AI/MLOps 平台（从功能管道到受监控的生产端点）以及您的团队操作该平台所需的文档和可观察性。
02
数据、代码和模型的版本控制
MLflow、DVC、权重和偏差或特征存储集成，因此每个预测都可以追溯到生成它的确切数据、代码和参数。
03
特征工程和特征存储
可重用的特征管道（Feast、Tecton、内部）具有离线/在线一致性——因此模型可以在相同的数据定义上进行训练和服务。
04
模型监控和可观察性
使用 Evidently、WhyLabs、Arize 或开源同等产品进行漂移、性能和公平性监控 - 并将警报与您现有的待命服务相关联。
05
再培训工作流程
基于偏差、性能或计划的自动触发——在法规或业务敏感性需要时设置人机交互检查点。
06
可扩展的推理基础设施
实时、批处理和流式推理模式。 GPU 自动缩放、请求批处理和模型编译（TensorRT、ONNX）可实现经济高效的大规模服务。
应用场景
AI/MLOps 通常
产生影响的地方
- 首次将 ML 模型从笔记本电脑转移到生产环境
- 用可重复的 CI/CD 管道替换手动部署脚本
- 构建特征存储以消除训练/服务偏差
- 在生产规模上进行实时或流式推理
- 实施漂移、性能和公平性监控
- 通过成本控制来实施法学硕士和生成式人工智能工作负载
为什么选择我们
团队为何与我们合作
ML 工程师和平台工程师在一个团队中
我们让数据科学家和平台工程师参与相同的工作，因此该平台实际上适合模型的构建方式。
供应商中立的架构
跨 SageMaker、Vertex AI、Azure ML、Databricks 和自我管理 Kubernetes 的生产经验 - 我们根据您的限制而不是供应商偏好进行设计。
专为长期发展而打造
我们的平台旨在容纳接下来的 20 个模型，而不仅仅是第一个模型。
注重结果
我们根据部署时间、模型可靠性和推理成本来衡量成功与否，这些指标决定机器学习是否有回报。
成果
您将获得什么
- 从模型训练到模型投入生产的时间从几个月缩短到几天
- 用于数据、培训和部署的可重复管道
- 每个生产型号的漂移和性能监控
- 针对您的流量模式优化的每次请求推理成本
- 您的团队无需我们即可运行、扩展和管理的平台
常见问题
来自 DataX Power 基础设施工程师的关于 AI/MLOps 的实用解答。