머신 러닝 작업

기계 학습 작업(MLOps)은 기업이 소프트웨어 제품 및 클라우드 서비스의 확장되는 에코시스템의 도움을 받아 AI를 성공적으로 실행하기 위한 모범 사례입니다.

더 많은 기업이 AI 및 ML로 혁신을 추구함에 따라 점점 더 많은 사람들이 MLOps에 대해 이야기하고 있습니다. 거의 모든 사람이 ML을 프로덕션에 도입하려면 MLOps 전략이 필요하다는 데 동의합니다.

 New and specialized areas of generative AI operations (GenAIOps) and large language model operations (LLMOps) have emerged as an evolution of MLOps for addressing the challenges of developing and managing generative AI and LLM-powered apps in production.

AI의 호황으로 컴퓨팅 하드웨어 계층과 가속화된 컴퓨팅을 최대한 활용하는 AI 프레임워크 최적화 모두에서 더 나은 AI 인프라에 대한 요구가 증가하고 있습니다.

AI 워크로드의 지속적인 제공 및 자동화된 배포에 대한 필요성은 모든 조직의 핵심 논점입니다. AI 워크플로 및 애플리케이션을 위한 MLOps 솔루션을 구축하는 방법을 알아보세요.

AI is impacting every industry, from improving customer service to accelerating cancer research. Explore the best practices for developing an efficient MLOps platform.