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DevOps engineers
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MLOps 指南：使用 Conda 和 Docker 构建可复现的 ML 环境
本文为数据科学家和工程师提供了关于创建可复现机器学习环境的指南。它侧重于使用 Conda 进行包管理和使用 Docker 进行容器化，以确保在不同的开发和部署阶段保持一致性。目的是帮助用户构建可靠的 ML 工作流，这些工作流可以轻松共享和复制。
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AI代理谨慎进入DevOps领域，要求工程师监督
AI代理正在谨慎地融入DevOps实践，特别是在TDBank、Vega和EY等受监管的行业中。虽然预计AI不会完全取代DevOps工程师，但理解系统行为以识别AI错误正变得至关重要。公司正在探索IT自动化新界面，Red Hat的Ansible为这一不断发展的格局提供了一种方法。