机器学习操作 (MLOps)
通过集成创造价值
整合您的数据科学和 IT 操作，以实现更好的业务价值。MLOps 的自动化将实验性机器学习模型转变为创新的催化剂，加速您的上市时间，提高成本效益，并在市场中占据竞争优势。
更快的上市时间
MLOps 的自动化简化了模型部署，使您能够更快地将产品推向市场，并快速为您的利益相关者和客户提供价值。
改进的模型性能
简化的模型部署使您能够更快地将产品推向市场，并快速为您的利益相关者提供价值。
增强的协作
鼓励您的数据科学家和 IT 操作团队之间的协作，促进知识共享。
可扩展性和效率
自动化的 MLOps 解锁动态可扩展性。始终满足组织的当前需求，无需停机。
数据科学与 AI 工作台
提供强大的解决方案来实施 MLOps 实践，解决与模型部署、可扩展性、监控和可重复性相关的挑战。通过利用 Anaconda 的数据科学与 AI 工作台，组织可以简化其机器学习管道，提高模型性能，并在团队之间加强协作，最终加速创新和推动业务成果。 了解更多
模型部署
将机器学习模型打包并部署到生产环境中，包括 Docker 和 Kubernetes 等容器化解决方案。与部署管道和编排框架无缝集成，简化了大规模部署模型的过程。
可扩展性
动态分配资源和扩展基础设施以处理不断增加的工作负载和数据量。支持云计算环境和弹性扩展功能。高效地部署和管理机器学习工作流。
监控和维护
监控已部署模型的性能和健康状况，包括监控仪表板、日志框架和异常检测功能。设置自动监控和维护流程，以确保已部署模型的可靠性和准确性。
版本控制和可重复性
内置支持机器学习实验、模型和数据的版本控制和可重复性。借助与 Git 等集成版本控制系统以及对容器化的支持，Workbench 使组织能够跟踪模型的更改并可靠地重复实验。
资源
使用 Anaconda 的数据科学平台和 MLFlow 进行 MLOps
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与专家交谈
释放您的 AI 投资的全部潜力。转变您的 MLOps 以推动创新，让您在市场中占据竞争优势。不要仅仅参与 AI 革命，而是引领它！