部署机器学习方案之困（上）
从业者在机器学习方案部署的各个阶段都面临着哪些挑战？
机器学习部署工作流阶段考虑的实际因素包括数据管理、模型学习、模型验证和模型部署，需要定义和度量更具体的指标，如KPI和其他业务驱动的度量，需要形式化验证和基于测试的验证，还需要对数据集进行验证，以确保数据错误不会影响整体质量。
绿盟科技技术博客 -
- goroutine调度器揭秘 2 - 鸟窝
- NAS部署超酷网站一体化分析平台，评估你的网页是否安全 - 熊猫不是猫QAQ
- 使用 300 元的显卡推理 Qwen1.5-14B - Lucien's Blog
- 科技爱好者周刊（第 293 期）：一周是一年的2% - 阮一峰的网络日志
- SpaceX successfully launched its Starship, but the vehicle was ‘lost’ after reentry - The Verge
- Modular: Announcing MAX Developer Edition Preview - Modular Blog
- Modular: Using Mojo🔥 with Python🐍 - Modular Blog
- Modular: We’ve raised $100M to fix AI infrastructure for the world's developers - Modular Blog
- 在本地跑一个大语言模型(3) - 让模型自主使用工具 - 路边的阿不
- What if we rotate pairs every day? - Martin Fowler
