人工智慧
與 DevOps 解決方案

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

MLOps AI 自動化解決方案流程簡介

Gemini MLOps 方案特色

Step 1:資料準備 (Data Preparing)

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。

Step 2:模型訓練(Model Training)

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。

Step 3:模型評估(Model Evaluation)

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。

Step 4:模型部署(Model Deployment)

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。

Step 5:MLOps 自動化流水線建置 (Build MLOps Auto-Pipeline)

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。

雙子星人工智慧與 DevOps 解決方案優勢

  • 簡易 Web UI 操作畫面,讓 IT 管理員與 AI 開發者均能簡單上手。
  • 不需要了解複雜的 IT 語言,Gemini MLOps 解決方案讓 AI 開發者能專心開發模型。
  • 快速部署 AI 開發環境與服務,隨需隨取,不用浪費時間等待分配不公的運算資源釋出。
  • 透過 GPU Partitioning 技術,讓 AI 開發所需資源達到更有效的利用。
  • 內建 Job/Pipeline 功能,以及多種 AI 與 DevOps 所需工具,讓 MLOps 自動化流程開發更簡易。
  • 客製化專屬 MLOps 流程與情境,提供專業人員一對一洽詢與服務。
下載 MLOps 最佳實踐電子書