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以下是 MLOps 相关的文章

2025-12-02
2026年值得关注的五大前沿 MLOps 技术随着生成式和语言模型的加速发展，MLOps（机器学习运维）在人工智能工程领域占据主导地位。到2026年，预计MLOps将继续演进，以下五大前沿技术将塑造行业格局：从嵌入可执行治理规则的“代码即策略”，到专为自主智能体设计的AgentOps；再到运行时可解释性、面向边缘计算和联邦学习的分布式MLOps，以及将能源和碳指标纳入决策的绿色可持续性实践。这些趋势将确保AI系统在保持合规性、可解释性和效率的同时，实现大规模部署。
- 2025-12-02
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-28
使用 Amazon SageMaker AI 评估容器评估模型：Amazon Nova 评估容器本文详细介绍了如何利用 Amazon SageMaker AI 评估容器中的 Amazon Nova 评估容器来高效评估机器学习模型。了解如何使用此工具进行全面的模型验证和性能基准测试，从而简化 MLOps 流程。
- 2025-11-28
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-25
使用 SageMaker HyperPod 上的交互式 IDE 增强您的机器学习工作流本文详细介绍了 Amazon SageMaker HyperPod 如何通过集成交互式开发环境（如 JupyterLab 和 VS Code）来简化机器学习生命周期。了解管理员如何配置 Amazon SageMaker Spaces，以及数据科学家如何利用这些环境进行高效的开发和训练，实现 GPU 资源的最大化利用和成本优化。
- 2025-11-25
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2025-10-18
通过增强的 BigQuery ML UI 彻底改变 MLOps：无缝的模型创建和管理 Google Cloud BigQuery ML (BQML) 引入了重大的用户界面增强功能，旨在简化端到端机器学习工作流程。这些更新使用户无需离开 BigQuery 控制台即可更轻松地创建、管理和调试模型。新的向导式流程允许直接在 UI 中保存 SQL 查询，从而提高了可重现性。例如，可以针对美国人口普查数据快速训练一个逻辑回归模型来预测收入阶层。此外，通过 ML.PREDICT 函数进行预测现在也更加直观，执行详细信息和执行图表提供了深入的模型性能洞察，标志着 MLOps 流程的重大改进。
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- AI基础/开发
- AI工具应用