
Tensorfuse
Tensorfuse 是一個無伺服器 GPU 平台,允許開發者在自己的 AWS 雲上微調、部署和自動擴展生成式 AI 模型。它簡化了基礎設施管理,提供無伺服器推論、作業佇列和開發容器等功能,以加速開發、降低成本並消除 DevOps 開銷。
部署開發者工具領域的MLOps熱門 AI 工具包括 SuperAnnotate、Encord、Arize、Credo AI、Humanloop、Hopsworks、Superb AI、HoneyHive、Union.ai、Metaflow 等,幫助您快速提升效率。

Tensorfuse 是一個無伺服器 GPU 平台,允許開發者在自己的 AWS 雲上微調、部署和自動擴展生成式 AI 模型。它簡化了基礎設施管理,提供無伺服器推論、作業佇列和開發容器等功能,以加速開發、降低成本並消除 DevOps 開銷。
部署


Radicalbit 是一個企業級 MLOps 平台,專為大規模部署、服務和監控 AI 及 LLM 模型而設計。它提供即時可觀測性、可解釋性和資料完整性,以加速價值實現時間、降低營運成本,並確保 AI 應用的強大治理和合規性。
模型管理
Robust Intelligence(現為思科旗下公司)是一個端對端的AI風險管理平台。它透過即時的AI防火牆和自動化測試,在AI模型的整個生命週期內保障其安全,幫助企業減輕安全、道德和營運風險,從而安全、負責任地部署AI。
MLOps
Neural Vault 是一個安全、集中的平台,供AI開發者和MLOps團隊儲存、版本化、管理和部署機器學習模型。它簡化了模型生命週期,加強了協作,並確保了AI專案的安全性和可重現性。
儲存









SuperAnnotate 是一個領先的 AI 資料平台,可簡化整個機器學習資料流程。它使團隊能夠標註、管理和整理高品質的多模態資料集(圖像、影片、文字、音訊),以加速模型開發,包括 RLHF、RAG 和 SFT 等複雜工作流程。它旨在提高模型的準確性和效率。
標註

UbiOps 是一個強大的 MLOps 平台,專為 AI 模型服務、編排和訓練而設計。它使數據科學家和 AI 團隊能夠輕鬆地在任何基礎設施(本地、混合雲或多雲)上部署、管理和擴展其模型,而無需深厚的工程專業知識。該平台負責處理容器化、API 創建和自動擴展,從而加速了從開發到生產的進程,適用於包括生成式 AI 和電腦視覺在內的各種 AI 應用。
平台即服務 (PaaS)


MLOps(機器學習維運)工具是一類旨在自動化和管理整個機器學習生命週期的平台。它們將DevOps原則應用於機器學習系統,彌合了模型開發與營運部署之間的鴻溝。這些工具專為機器學習模型提供持續整合、持續交付和持續部署(CI/CD)支援,確保模型在生產環境中的可重現性、可擴展性和可靠性。其主要目標是縮短開發週期並長期維持高品質的模型。
MLOps工具對於大規模部署機器學習模型的組織至關重要。它們廣泛應用於金融行業的詐欺偵測系統、電子商務的推薦引擎以及醫療保健的診斷模型等領域。機器學習工程師、資料科學家和DevOps工程師等角色使用這些平台協作建構、部署和維護生產級的AI應用。
選擇MLOps工具時,應考慮其與現有技術堆疊(如雲端服務商、資料儲存)的整合能力。評估其功能範圍——是端到端平台還是專注於監控等特定任務的專門工具。此外,還需評估其擴展性以處理您的資料和流量,以及團隊有效使用它所需的技術專業水平。
一家金融服務公司使用MLOps平台管理其信用評分模型。機器學習工程師設定了一個每季度觸發的自動化流程。該流程會擷取新的客戶資料,重新訓練模型,對基準模型運行一套驗證測試,如果性能有所提升,則自動將新模型推送到預備環境進行最終審查。這個過程確保了模型的持續準確性並符合法規要求,將手動工作量減少了90%以上。
一個電商平台的資料科學團隊開發了一種新的產品推薦演算法。他們使用MLOps工具將模型打包成容器,將其部署為微服務,並設定了一個監控儀表板。該儀表板即時追蹤點擊率和預測延遲等關鍵指標。該工具還會在偵測到資料漂移(例如,用戶行為突然改變)時向團隊發出警報,使他們能夠在銷售受到影響之前快速診斷問題並觸發再訓練任務。
一家醫療科技公司開發了一個用於偵測醫學掃描中異常情況的AI模型。由於嚴格的法規要求,他們使用MLOps平台來維護完整的稽核追蹤。該平台的模型註冊中心對每個模型及其對應的訓練資料、程式碼和性能指標進行版本控制。部署新版本時,系統會自動產生一份驗證報告。這確保了完全的可追溯性和可重現性,這對於通過FDA或EMA等機構的稽核至關重要。
一個大學研究實驗室正在研究一個複雜的氣候變遷模型。多名研究人員正在使用不同的超參數和資料集進行實驗。他們使用具有實驗追蹤功能的MLOps工具來記錄每次運行。這創建了一個集中的、可搜尋的所有實驗歷史記錄。研究人員可以輕鬆比較結果,透過發送特定運行的連結與同事分享發現,並精確重現先前實驗的設定,從而促進協作並加速科學發現。
一家SaaS公司將其客戶服務聊天機器人的開發流程整合了MLOps。當開發人員提交新程式碼或資料科學家新增新的訓練資料時,一個流程會自動被觸發。它會運行單元測試,訓練NLP模型,在一個黃金資料集上進行評估,如果所有檢查都通過,就會將其部署到預備環境。這種「機器學習的CI/CD」方法使團隊能夠快速安全地迭代,每天為他們的聊天機器人提供改進,而無需人工干預。
一家金融科技公司需要為一個每秒能處理數千筆交易的詐欺偵測模型提供服務。他們使用一個帶有高效能模型伺服器的MLOps平台。該平台允許他們將模型部署在機器叢集上,並根據即時流量自動擴展副本數量。這確保了低延遲和高可用性,這對於在不影響用戶體驗的情況下防止詐欺交易至關重要。該平台還為每次預測提供詳細的日誌和性能指標。
MLOps(機器學習維運)工具是將DevOps原則應用於機器學習生命週期的專用平台。其主要目的是自動化、管理和簡化在生產環境中建構、部署和維護機器學習模型的過程。核心功能通常包括實驗追蹤、模型版本控制、自動化訓練流程、模型部署和性能監控,以確保可靠性和可擴展性。
MLOps是DevOps原則在機器學習領域的延伸和專門化。DevOps專注於軟體開發生命週期(程式碼、建構、測試、發布),而MLOps則處理機器學習獨有的額外複雜性,例如:
簡而言之,MLOps管理一個更複雜的生命週期,將資料和模型與程式碼一樣視為一等公民。
選擇合適的MLOps工具取決於您的具體需求。請考慮以下因素:
MLOps工具由參與將機器學習模型投入生產的跨職能團隊使用。關鍵角色包括:
一個典型的MLOps流程會自動執行機器學習生命週期,通常包括幾個關鍵階段: