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将现有的DevOps流水线转变为使用ModelKits的MLOps流水线
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
在当今世界中，几乎每家公司都在将人工智能（AI）和机器学习（ML）融入其软件产品中。为了应对挑战，需要为传统软件项目和ML驱动项目采用独立的流水线。开发人员可以通过将DevOps流水线转变为MLOps流水线，并采用KitOps和ModelKit来提高效率。
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关键要点
- 几乎每家公司都在将人工智能（AI）和机器学习（ML）融入其软件产品中。
- 维护独立的流水线对于ML驱动的软件系统和传统软件项目可能会带来挑战。
- 需要为传统软件项目和ML驱动项目采用独立的流水线的三个主要原因。
- DevOps和MLOps通常被视为两个不同的概念和团队。
- 实施独立的MLOps流水线面临独特的挑战，包括工具的快速发展和集成问题。
- ML软件的特殊性迫使公司保持两个团队并维护独立的流水线。
- 沟通瓶颈可能导致部署延迟，影响客户体验和利润。
- DevOps工具不适合管理机器学习工作流，需创建变通方案。
- MLOps流水线的实验部分与DevOps流水线相似。
- 使用ModelKit可以将代码、数据和模型打包和版本化。
- ModelKit的使用不需要机器学习知识，适合DevOps工程师。
- KitOps和ModelKit可以将ML和非ML应用的流水线结合起来。
- 维护两个独立的流水线会导致沟通开销和技术债务，浪费公司资源。
- 将MLOps和DevOps流水线结合为一个单元可以提高软件工程和机器学习项目的部署效率。
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