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TorchServe
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MLOps：弥合模型开发与生产部署之间的差距
本文讨论了将机器学习模型部署到生产环境中的挑战，将该过程与经营餐厅进行比较。它强调了模型理论能力与其在实际应用中的区别，并强调了需要强大的MLOps实践来有效管理和提供这些模型。
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AWS 推出新的 Ray Serve 容器，简化 AI 推理流程，因 TorchServe 已弃用
AWS 发布了新的深度学习容器 (DLCs)，利用 Ray Serve 来简化和支持之前由 TorchServe 管理的工作负载。TorchServe 已不再积极维护，用户需要自行负责管理其依赖项、安全补丁和兼容性问题。新的 Ray Serve DLCs 可用于 Amazon EKS 和 Amazon SageMaker，将 PyTorch、CUDA 和 Ray Serve 打包到一个经过测试和维护的容器中，减少了工程师的重复性工作，…