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Great Expectations
Great Expectations
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MLOps成为AI部署超越模型训练的关键
MLOps正日益成为在生产环境中部署和维护机器学习模型的关键学科。虽然模型训练曾是主要焦点，但MLOps的运营方面现在被认为对现实世界的AI应用更为重要。这包括部署、服务和管理模型的策略，并特别关注与传统ML模型相比，大型语言模型（LLMs）所面临的独特挑战。各种工具和架构，例如使用Docker、Flask、AWS和MLflow的工具和架构，对于构建健壮的MLOps管道至关重要。
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Eugene Yan 详细介绍了数据和机器学习管道的健壮测试策略
Eugene Yan 的文章探讨了为数据和机器学习管道创建更具韧性的测试的方法。作者讨论了为什么即使新代码是正确的，现有测试也经常失败，并将其归因于测试本身脆弱的性质。Yan 通过检查单元测试和集成测试等不同的测试范围，并分析新数据和逻辑对测试有效性的影响，提出了改进管道测试的策略。