极客教程用于DevOps的五大开源管道工具
用于DevOps的五大开源管道工具 DevOps已经不是什么新鲜事了，但自从它在2008年诞生以来，越来越多的公司已经接受了它，以保持竞争力，比对手领先一步，并改善客户体验。 Git Git是一个分布式的版本控制系统，使创建、修改和跟踪软件...
DevOps
实践学习在DevOps中的重要性
实践学习在DevOps中的重要性 DevOps是一个经常被误解的话题。它更像是一种文化，而不是一种程序。它的出现是出于对传统软件设计的需要。当开发和运营部门开始面对当时的技术无法处理的问题时，就形成了被称为 “瀑布 “...
如何**实现**持续集成和持续交付
如何实现持续集成和持续交付 使用持续集成和持续交付程序的理想方法是提高软件质量，缩短上市时间，并使用更少的基础设施。 持续集成是指使用一套既定的程序和工具，常规地开发和更新一个应用程序的源代码，并定期发布每个版本。 虽然相似，但持续交付是用...
MLOps的工作流程
MLOps的工作流程 MLOps的目的是通过结合ML系统开发（dev）和ML系统部署（ops）来规范和简化生产中高性能模型的持续交付。 它的目的是加快将机器学习模型投入运行的过程，然后是它们的维护和监控。一个ML模型在准备投入生产之前必须经...
MLOps工具、最佳实践和案例研究
MLOps工具、最佳实践和案例研究 一组被称为MLOps的程序和方法是为了保证机器学习系统的可扩展和可靠部署。为了减少技术债务，MLOps使用软件工程的最佳实践，如自动测试、版本控制、敏捷概念的应用和数据管理。 使用MLOps，在广阔的生产...
MLOps部署机器学习管道
MLOps部署机器学习管道 MLOps（机器学习运营）提供了一套标准化的流程和技术能力，以快速、可靠地开发、部署和运营ML系统。数据科学家、ML工程师和DevOps工程师协同工作，通过MLOps提供出色的结果。 有时会发生机器学习产品在制造...
评估MLOps平台
评估MLOps平台 MLOps平台的目标是将与开发ML-enabled系统相关的任务自动化，并使其更简单地从ML中获益。构建ML模型并从中获得价值需要几个阶段，如调查和清理数据，进行漫长的训练过程，以及部署和监测模型。一个MLOps平台可以...