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ML DevOps

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企業導入人工智慧開發,往往面臨以下的挑戰而效益不彰:

  • 多重異質資源需求
    • Server, GPU, Object storage, File storage
  • 複雜的軟體元件
    • Big Data
    • Machine Learning
    • Web Services
  • 不同專業專長所需
    • Data Scientist
    • AI Scientist
    • IT Operations
  • 導致各部門都有各自的流程數據
    • Operational Silos
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Gemini ML DevOps 解決方案優勢:

  • 處理多種 Raw Data 格式
  • 快速自動建立 AI/ML 所需運算環境
  • 彈性調整各 ML 計劃所需的運算資源
  • AI 訓練數據 在雲端儲存保存及分享
  • 持續訓練改善 AI inference model