訂定模型之預測目標,再根據目標收集機器學習中所需資料,為機器學習流程中的首要工作。
MLOps 是由機器學習、軟體開發 (Develop)、系統維運 (Operation) 三元素組成,需要不同團隊各司其職,付出許多成本才能完成。雙子星雲端基於在雲原生 (Cloud Native) 的技術,推出 MLOps 解決方案,幫助您專注在模型開發上,將 AI 從資料準備到上線服務,透過一條龍的方式,自動化在雲原生環境上運行。
了解 MLOps 最佳實踐訂定模型之預測目標,再根據目標收集機器學習中所需資料,為機器學習流程中的首要工作。
模型需經過網路設計、超參數調教與反覆的訓練,使模型能識別更多資料上的特徵。
評估訓練完成的模型是否有良好成效,並探討影響辨識表現的元素,幫助找出更加優越的組合。
經由反覆調教得到的穩定模型,即部署到雲端環境中提供推論服務,送入資料即能取得預測結果。
制定好你的自動化工作流程,達到持續整合與持續部署 (CI/CD),加速 AI 運行,提升您的業務發展。