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  • 6. 現實:AI 需要⼤量 DevOps 資料來源: 機器學習系統的隱藏技術債, Sculley et al. 準備 模型訓練 部署上線 設定 Configuration 數據收集 Data Collection 數據驗證 Data Verification 撰寫 ML Code 機器資源管理 Machine Resource Management 分析⼯具 Analytics Tools 程序管理⼯具 Process Management Tools特徵提取 Feature Extraction 服務基礎建設 Serving Infrastructure 部署管理 Deployment Management 監控 Monitoring
  • 7. 打造流暢的 AI workflow 👩🔧 Data Engineer Extract Data Prepare Data 👨💻 DevOps Deploy 👨🔬 Data Scientist Build Models Train Models 👩💼 Biz Analyst Validate 👩🚀 App Engineer 🦸 SRE Use Models Monitor Deploy
  • 8. 資料團隊不⽤煩惱基礎建設,致⼒研發產出 運算資源 Compute Resources 容器化管理 Container Management ⼯作排程 Job Scheduling 系統架構 Architecture 版本控管 Versioning 模型操作 Model Operation / Monitoring 特徵⼯程 Feature / Data Engineering 模型開發 Model Development 伺服器 Bare Metal 資料科學家在乎的 需要基礎建設⽀持
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  • 10. Features Advantages Benefits 基礎建設調度 Infrastructure Orchestration ⽤⼾可以⼀鍵設定研發環境 ⾼⽣產⼒ ⚡ 共享運算資源 更好的資源使⽤率 💰 ⾃動回收閒置資源 更好的資源使⽤率 降低維護成本 💰 ⼯作排程 Job scheduling 同時執⾏多項 AI 訓練⼯作 更快獲得訓練結果 ⚡ 團隊可以重新訓練模型 所有程度的⽤⼾都可以產出⼀致性結果 ⚡ 協作 Collaboration 設定團隊的運算資源額度、資料取⽤權限 更好溝通 ⚡ 模型操作 Model Operations 快速把模型轉換成 API 更快獲得最終產出 ⚡ 在儀表板監控模型表現 知道⼀切都在掌握之中 ⚡ 治理 & 管理 Governance & Management 管理者透過 UI 介⾯設定系統 更容易設定 ⚡ ⽤量報表 內部帳務管理 💰 Kubernetes as backend 運⾏在地端或雲端基礎建設 更有彈性 ⚡ 容器化管理 更可靠 ⚡