機械学習オペレーション

機械学習オペレーション (MLOps) は、ソフトウェア製品やクラウド サービスの拡大するエコシステムを活用して、企業が AI を適切に運用するためのベスト プラクティスです。

AI や 機械学習による変革を目指す企業が増えるにつれ、MLOps について語る人が増えています。 機械学習を本番環境に導入するには MLOps 戦略が必要であるということは、ほぼ全員が同意しています。

生成 AI オペレーション (GenAIOps) と大規模言語モデル オペレーション (LLMOps) という新たな専門領域が、本番環境で生成 AI と LLM を搭載したアプリを開発し、運用管理するという課題に対処するために MLOps の進化形として登場しました。

AI のブームにより、コンピューティング ハードウェア層と、アクセラレーテッド コンピューティングを最大限に活用する AI フレームワークの最適化の両方において、より優れた AI インフラに対する需要が高まっています。

AI ワークロードの継続的デリバリーと自動デプロイの必要性は、あらゆる組織の中核をなしています。 AI ワークフローとアプリケーションのための MLOps ソリューションの構築方法についてご紹介します。

AI は、顧客サービスの向上から、がん研究の加速まで、あらゆる業界に影響を与えています。効率的な MLOps プラットフォームを開発するためのベストプラクティスをご覧ください。