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experiment tracking
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实验跟踪和推理编译在生产ML中统一
本文探讨了在生产机器学习领域中实验跟踪和推理编译的相互关联性。文章详细介绍了如何将选择加入的MLflow跟踪、模型提升和TorchScript服务等功能集成到小型SAC管道中，以确保可重复的延迟基准测试。作者将这些元素视为同一个总体生产ML叙事的不同方面。
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MLOps 指南详述框架、工作流和实时 AI 部署
这组文章聚焦于机器学习运维 (MLOps)，详细介绍了管理机器学习生命周期所需的完整框架和工作流。文章涵盖了构建持续交付和自动化流水线、实时部署 AI 以及管理 ML 实验。它们还触及了 MLOps 从传统 DevOps 的演变，强调了在生产环境中部署包括大型语言模型 (LLM) 在内的 ML 模型所需的专业技能。