- Written by Shashi Prakash Patel My Introduction: 我的介绍: 我是咨询销售团队的Shashi Patel。 我在销售和业务发展中度过了职业生涯,专注于IT服务和人员解决方案,我拥有计算机应用(MCA)硕士学位,并通过专门的学习加深了对数据科学和人工智能的理解,这项技术基础使我能够将人工智能驱动的创新与现实世界的商业挑战之间的差距联系起来 - 这是我一直热衷的。 然而,我经常觉得我的潜力受到我目前的职位的限制,我可以做出更多的贡献,尤其是在技术和商业战略的交叉点上,我相信,如果有机会,我可以弥合尖端技术和业务影响之间的差距。 这是让我走出我的舒适区和写这个博客的动机 - 这是我从未做过的事情。 这是我的方式展示,我不仅仅是一个卖科技的人 - 我理解它,我对它充满激情,我想在塑造它的未来中扮演更积极的角色。 人工智能和机器学习(AI/ML)正在改变行业,但将这些模型部署到生产中仍然是一个复杂的挑战. 在IT销售方面花了多年时间,同时深入研究数据科学和基因AI概念,我亲眼目睹了如何简化部署管道可以实现或打破项目的成功。 和 结合起来,为人工智能/ML 模型部署创建一个强大、可扩展的环境,以及为什么这个二人组在技术社区中越来越受欢迎。 MLflow Kubernetes What is AI/ML Model Deployment with MLflow & Kubernetes? 如何使用 MLflow 和 Kubernetes 的 AI/ML 模型部署? 第一 这是采用训练有素的机器学习模型并使其可用于实际使用的过程,无论是预测客户行为、优化供应链还是检测欺诈行为。 AI/ML Model Deployment 是的 是的 是的 是的 版本:确保正确的模型版本被部署。 可扩展性:适应流量波动,而不会降低性能。 监控:跟踪性能,以防止模型随着时间的推移而出现的问题。 是的 是的 是的 MLflow 是一个开源平台,简化了机器学习生命周期的管理,从实验和跟踪到部署和监控,并确保了可复制性,同时提供包装和部署模型的工具。 Kubernetes (K8s) 是一个集装箱管制平台,使规模型号的部署简单而可靠,它管理人工智能部署背后的基础设施,处理自动扩展、负载平衡和自我治愈等任务。 Why use them together? 为什么要一起使用它们? MLflow 处理模型生命周期,确保每个实验都可追踪和可复制,而 Kubernetes 则负责无缝部署和扩展模型。 是的 是的 是的 是的 跟踪和包模型在MLflow中。 容器化模型(例如,使用Docker)。 使用 Kubernetes 部署和管理容器。 这种组合确保模型不仅在开发环境中工作,而且在任何规模的生产中都可靠地运行。 Why AI/ML Model Deployment is Hard 为什么AI/ML模型部署困难 从训练模型到大规模部署的旅程提出了几个挑战: 是的 是的 是的 是的 是的 版本控制:管理多个模型并确保正确的版本部署。 可扩展性:处理不断增长的数据集和波动的流量负载。 可复制性:确保跨环境的一致性能。 监控和维护:持续跟踪性能和检测模型流动。 这是哪里 和 光辉,简化部署过程,同时确保运营韧性。 MLflow Kubernetes 管理模型生命周期 流量 流量 解决AI/ML生命周期中一些最关键的疼痛点,提供: MLflow 是的 是的 是的 是的 实验跟踪:记录参数,指标和文物,以跟踪跨实验的性能。 模型包装:确保模型包装有依赖性,可实现无缝部署。 模型注册表:集中模型版本化并允许团队间的无缝协作。 在本质上,MLflow将结构和可追溯性带入了构建AI模型的混乱过程。 Kubernetes: Scaling Model Deployment Kubernetes:扩展模型部署 一旦你的模型准备好了, 确保它在生产中可靠地运行,它自动化了几个关键方面: Kubernetes 是的 是的 是的 是的 自动扩展:根据流量调整资源,确保性能和成本效益。 可移植性:确保在开发、测试和生产中实现相同的部署过程。 弹性:自动重新启动失败的容器,确保高可用性。 通过利用 团队可以部署模型一次,并信任系统来处理扩展和基础设施管理,允许他们专注于改进模型本身。 Kubernetes, AI/ML Why This Matters for Business 为什么这对企业来说很重要 从商业角度来看,采用MLflow和Kubernetes驱动程序: 是的 是的 是的 是的 是的 更快的上市时间:自动化管道可减少部署周期。 可操作性:Kubernetes确保最低停机时间,提高可靠性。 成本效益:自动扩展可优化基础设施成本。 持续创新:CI/CD管道支持快速实验和迭代。 Conclusion: Driving AI at Scale 结论:在规模上驾驶AI 模型不仅仅是让代码进入生产,它是关于创建 与商业目标相一致。 和 提供强大的组合,简化模型管理,确保生产中的可靠性能。 Deploying AI/ML scalable, reproducible, and resilient systems MLflow Kubernetes 作为一个热衷于技术对商业的影响的人,我认为这些工具对于弥合旅馆之间的差距至关重要。 是的 ovation and real-world impact 是的 是的 由Shashi Prakash Patel撰写的这篇文章被列为R Systems博客第一轮:第一章。 由Shashi Prakash Patel撰写的这篇文章被列为R Systems博客第一轮:第一章。

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使用 MLflow 和 Kubernetes 的 AI/ML 模型部署:从实验到企业级部署

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