
Tensorfuse
Tensorfuse 是一个无服务器 GPU 平台,允许开发者在自己的 AWS 云上微调、部署和自动扩展生成式 AI 模型。它简化了基础设施管理,提供无服务器推理、作业队列和开发容器等功能,以加速开发、降低成本并消除 DevOps 开销。
部署开发者工具领域的MLOps热门 AI 工具包括 SuperAnnotate、Encord、Arize、Credo AI、Humanloop、Hopsworks、Superb AI、HoneyHive、Union.ai、Metaflow 等,帮助您快速提升效率。

Tensorfuse 是一个无服务器 GPU 平台,允许开发者在自己的 AWS 云上微调、部署和自动扩展生成式 AI 模型。它简化了基础设施管理,提供无服务器推理、作业队列和开发容器等功能,以加速开发、降低成本并消除 DevOps 开销。
部署


Radicalbit 是一个企业级 MLOps 平台,专为大规模部署、服务和监控 AI 及 LLM 模型而设计。它提供实时可观测性、可解释性和数据完整性,以加速价值实现时间、降低运营成本,并确保 AI 应用的强大治理和合规性。
模型管理
Robust Intelligence(现为思科旗下公司)是一个端到端的AI风险管理平台。它通过实时的AI防火墙和自动化测试,在AI模型的整个生命周期内保障其安全,帮助企业减轻安全、道德和运营风险,从而安全、负责任地部署AI。
MLOps
Neural Vault 是一个安全、集中的平台,供AI开发者和MLOps团队存储、版本化、管理和部署机器学习模型。它简化了模型生命周期,加强了协作,并确保了AI项目的安全性和可复现性。
存储









SuperAnnotate 是一个领先的 AI 数据平台,可简化整个机器学习数据流程。它使团队能够标注、管理和整理高质量的多模态数据集(图像、视频、文本、音频),以加速模型开发,包括 RLHF、RAG 和 SFT 等复杂工作流。它旨在提高模型的准确性和效率。
标注

UbiOps 是一个强大的 MLOps 平台,专为 AI 模型服务、编排和训练而设计。它使数据科学家和 AI 团队能够轻松地在任何基础设施(本地、混合云或多云)上部署、管理和扩展其模型,而无需深厚的工程专业知识。该平台负责处理容器化、API 创建和自动扩展,从而加速了从开发到生产的进程,适用于包括生成式 AI 和计算机视觉在内的各种 AI 应用。
平台即服务 (PaaS)


MLOps(机器学习运维)工具是一类旨在自动化和管理整个机器学习生命周期的平台。它们将DevOps原则应用于机器学习系统,弥合了模型开发与运营部署之间的鸿沟。这些工具专为机器学习模型提供持续集成、持续交付和持续部署(CI/CD)支持,确保模型在生产环境中的可复现性、可扩展性和可靠性。其主要目标是缩短开发周期并长期维持高质量的模型。
MLOps工具对于大规模部署机器学习模型的组织至关重要。它们广泛应用于金融行业的欺诈检测系统、电子商务的推荐引擎以及医疗保健的诊断模型等领域。机器学习工程师、数据科学家和DevOps工程师等角色使用这些平台协作构建、部署和维护生产级的AI应用。
选择MLOps工具时,应考虑其与现有技术栈(如云服务商、数据存储)的集成能力。评估其功能范围——是端到端平台还是专注于监控等特定任务的专门工具。此外,还需评估其扩展性以处理您的数据和流量,以及团队有效使用它所需的技术专业水平。
一家金融服务公司使用MLOps平台管理其信用评分模型。机器学习工程师设置了一个每季度触发的自动化流水线。该流水线会拉取新的客户数据,重新训练模型,对基准模型运行一套验证测试,如果性能有所提升,则自动将新模型推送到预发布环境进行最终审查。这个过程确保了模型的持续准确性并符合法规要求,将手动工作量减少了90%以上。
一个电商平台的数据科学团队开发了一种新的产品推荐算法。他们使用MLOps工具将模型打包成容器,将其部署为微服务,并设置了一个监控仪表盘。该仪表盘实时跟踪点击率和预测延迟等关键指标。该工具还会在检测到数据漂移(例如,用户行为突然改变)时向团队发出警报,使他们能够在销售受到影响之前快速诊断问题并触发再训练任务。
一家医疗科技公司开发了一个用于检测医学扫描中异常情况的AI模型。由于严格的法规要求,他们使用MLOps平台来维护完整的审计追踪。该平台的模型注册中心对每个模型及其对应的训练数据、代码和性能指标进行版本控制。部署新版本时,系统会自动生成一份验证报告。这确保了完全的可追溯性和可复现性,这对于通过FDA或EMA等机构的审计至关重要。
一个大学研究实验室正在研究一个复杂的气候变化模型。多名研究人员正在使用不同的超参数和数据集进行实验。他们使用具有实验跟踪功能的MLOps工具来记录每次运行。这创建了一个集中的、可搜索的所有实验历史记录。研究人员可以轻松比较结果,通过发送特定运行的链接与同事分享发现,并精确复现先前实验的设置,从而促进协作并加速科学发现。
一家SaaS公司将其客户服务聊天机器人的开发流程整合了MLOps。当开发人员提交新代码或数据科学家添加新的训练数据时,一个流水线会自动被触发。它会运行单元测试,训练NLP模型,在一个黄金数据集上进行评估,如果所有检查都通过,就会将其部署到预发布环境。这种“机器学习的CI/CD”方法使团队能够快速安全地迭代,每天为他们的聊天机器人提供改进,而无需人工干预。
一家金融科技公司需要为一个每秒能处理数千笔交易的欺诈检测模型提供服务。他们使用一个带有高性能模型服务器的MLOps平台。该平台允许他们将模型部署在机器集群上,并根据实时流量自动扩展副本数量。这确保了低延迟和高可用性,这对于在不影响用户体验的情况下防止欺诈交易至关重要。该平台还为每次预测提供详细的日志和性能指标。
MLOps(机器学习运维)工具是将DevOps原则应用于机器学习生命周期的专用平台。其主要目的是自动化、管理和简化在生产环境中构建、部署和维护机器学习模型的过程。核心功能通常包括实验跟踪、模型版本控制、自动化训练流水线、模型部署和性能监控,以确保可靠性和可扩展性。
MLOps是DevOps原则在机器学习领域的延伸和专门化。DevOps专注于软件开发生命周期(代码、构建、测试、发布),而MLOps则处理机器学习独有的额外复杂性,例如:
简而言之,MLOps管理一个更复杂的生命周期,将数据和模型与代码一样视为一等公民。
选择合适的MLOps工具取决于您的具体需求。请考虑以下因素:
MLOps工具由参与将机器学习模型投入生产的跨职能团队使用。关键角色包括:
一个典型的MLOps流水线会自动执行机器学习生命周期,通常包括几个关键阶段: