AI 平台运营模型和 MLOps

重复构建、发布和运营AI所需的平台、生命周期和团队结构。

图片·AI平台运行模型&MLOps

概述

AI 平台运营模型通过公共生命周期、可重用工具和明确的服务所有权将产品、数据、模型、软件、安全和运营工作连接起来。

Matchpoint 接近 AI 作为一种运营能力，具有负责任的所有者、明确的决策门、可衡量的验收标准、记录的架构以及从发现到生产的实用路径。

重复扩展AI需要连接产品、数据、模型、提示、检索、工具、软件和操作的生命周期。我们在整个系统中定义团队边界、共享服务、环境、发布证据和决策权。

生命周期版本代码、数据、评估、提示、模型和提供者配置、检索资产和策略。交付管道在发布前运行相关测试，而生产可观察性记录质量代理、用户行为、成本、延迟、错误和组件版本以供调查。

运营模型分配业务成果、用户体验、模型和数据性能、平台可靠性和事件响应的所有权。服务目录和路线图指导哪些功能应该共享以及哪些功能保留在领域产品团队内。

战略与执行

我们如何交付 AI 平台运营模型和 MLOps

问题，已解答

生命周期从模型训练扩展到提示、检索、工具、评估集、提供者版本、策略、反馈和生产跟踪；所有这些都需要版本控制和受控发布。

所有权应涵盖业务成果、产品体验、模型和数据性能、平台可靠性和运营控制，并具有明确的移交和升级路径。

有关的

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