通过集体智慧、虚拟化 MLOps、MLPerf、集体知识游乐场和可重现的优化竞赛，实现更高效和经济性的人工智能 / 机器学习系统
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究论文介绍了社区努力自动协同设计更便宜、更快、更节能的人工智能、机器学习等热门工作负载的软件和硬件，借助 Collective Mind 框架、虚拟化 MLOps、MLPerf 基准和可复现的优化比赛。
本文介绍了机器学习在现实世界应用中的重要性，探讨了MLOps的兴起及其在解决模型部署和性能监控等挑战方面的重要性。通过回顾MLOps的演变和其与传统软件开发方法的关系，论文提出了将该系统与机器学习相结合以解决现有MLOps面临的问题并提高生产力的方法。本文重点关注自动化模型训练的重要性，以及通过版本控制系统确保训练过程的透明性和可重复性的方法。此外，还讨论了将机器学习组件集成到传统CI/CD流水线中面临的挑战，并提出了版本环境和容器化等解决方案。最后，论文强调了模型部署后持续监控和反馈循环的重要性，以保持模型的性能和可靠性。本文运用Netflix的案例研究和最佳实践，提出了成功实施MLOps实践的关键策略和经验教训，并为其他组织构建和优化自己的MLOps实践提供了有价值的参考。
