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Stakeholders
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购买MLOps咨询服务的指南
本文提供了如何有效聘请MLOps咨询服务的指导，强调组织通常拥有大量模型但缺乏部署基础设施。它建议客户明确定义自身需求，了解顾问如何与AWS、Azure和Google Cloud Platform等现有云平台集成，并确保顾问能够管理Kubernetes和Docker等关键工具。文章还强调了与利益相关者和数据科学家保持一致以确保MLOps成功实施的重要性。
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新框架REAL旨在提高ML系统的可信度和对齐度
一个名为REAL（Requirements Engineering for mAchines that Learn - and Fail）的新框架被提出，旨在增强机器学习系统的可信度和利益相关者对齐度。这个基于模型的框架整合了数据、模型和整体系统的需求，并利用系统故障来探索替代需求。该方法强调迭代和可追溯的改进，并通过自动驾驶的例子展示了与利益相关者需求的更好对齐。