本文提供了一份全面的指南,介绍如何将 AI 应用从原型部署到生产环境,重点关注 .NET 和 Azure。它涵盖了必要的 MLOps 和 LLMOps 实践,例如模型部署模式、版本控制、监控、带有评估门控的 CI/CD 管道,以及利用 Azure AI 服务。该指南还详细介绍了使用 Docker 进行容器化、使用 Kubernetes 进行编排、缓存策略、扩展推理以及硬件考虑(如 GPU 与 CPU)。 AI
影响 为工程师提供了在生产环境中运行 AI 模型的实用指导,侧重于可靠性和可扩展性。
排序理由 本文是关于 MLOps/LLMOps 实践以部署 AI 应用的技术指南,并非发布新模型或前沿技术。
在 Mastodon — fosstodon.org 阅读 →
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 2 个来源。 我们如何撰写摘要 →