通过简化数据、ML 和 LLMOps 实现卓越运营
Posted: Sat Mar 01, 2025 6:49 am
用例和项目、Dataiku 产品、扩展 AI、精选
弗朗索瓦·塞尔戈特、克里斯·赫尔穆斯
在 Dataiku 2024 产品日上， Dataiku 专门负责 XOps 的产品经理François Sergot和Dataiku 高级销售工程师Chris Helmus解决了一个关键挑战：如何让 AI 项目从实验阶段走向可靠、可扩展的生产阶段。
他们的会议探讨了在实施 AI 方面持续存在的差距、有效MLOps和LLMOps背后的原则，以及 Dataiku 如何简化端到端 AI 生命周期。François 为 MLOps 最佳实践奠定了基础，随后 Chris 进行了现场演示，准确展示了 Dataiku 如何实现自动化、治理和跨团队无缝协作。
→ 点击此处观看完整产品日活动
为什么操作化仍然是一个挑战
MLOps对 Dataiku 来说并不陌生。十多年来，我们看到 澳大利亚 Whatsapp 数据 组织在将机器学习 (ML)模型、大型语言模型 (LLM) 和 AI 驱动的应用程序投入生产时面临着相同的核心障碍。
大多数 AI 项目都是由小型、专注的数据科学团队启动的，这些团队负责处理从实验到初始部署的所有事务。虽然这种方法在早期很有效，但在整个企业范围内扩展 AI会带来复杂性。IT、治理团队和业务负责人必须参与其中，他们各自都有自己的要求、基础设施限制和风险考虑。
如果没有结构化的方法，AI 项目通常会面临瓶颈、错位和低效率。适用于少数模型的方法很快就会变得无法大规模实施。正如 François 所解释的那样，这就是 MLOps 的作用所在。通过将 DevOps 原则应用于 AI，MLOps 引入了自动化、标准化和治理，确保 AI 项目不仅能够发挥作用，而且在生产中可靠。
Dataiku 的 MLOps 方法：统一、可扩展的框架
弗朗索瓦·塞尔戈特、克里斯·赫尔穆斯
在 Dataiku 2024 产品日上， Dataiku 专门负责 XOps 的产品经理François Sergot和Dataiku 高级销售工程师Chris Helmus解决了一个关键挑战：如何让 AI 项目从实验阶段走向可靠、可扩展的生产阶段。
他们的会议探讨了在实施 AI 方面持续存在的差距、有效MLOps和LLMOps背后的原则，以及 Dataiku 如何简化端到端 AI 生命周期。François 为 MLOps 最佳实践奠定了基础，随后 Chris 进行了现场演示，准确展示了 Dataiku 如何实现自动化、治理和跨团队无缝协作。
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为什么操作化仍然是一个挑战
MLOps对 Dataiku 来说并不陌生。十多年来，我们看到 澳大利亚 Whatsapp 数据 组织在将机器学习 (ML)模型、大型语言模型 (LLM) 和 AI 驱动的应用程序投入生产时面临着相同的核心障碍。
大多数 AI 项目都是由小型、专注的数据科学团队启动的，这些团队负责处理从实验到初始部署的所有事务。虽然这种方法在早期很有效，但在整个企业范围内扩展 AI会带来复杂性。IT、治理团队和业务负责人必须参与其中，他们各自都有自己的要求、基础设施限制和风险考虑。
如果没有结构化的方法，AI 项目通常会面临瓶颈、错位和低效率。适用于少数模型的方法很快就会变得无法大规模实施。正如 François 所解释的那样，这就是 MLOps 的作用所在。通过将 DevOps 原则应用于 AI，MLOps 引入了自动化、标准化和治理，确保 AI 项目不仅能够发挥作用，而且在生产中可靠。
Dataiku 的 MLOps 方法：统一、可扩展的框架