WhaleStudio 分钟级构建 AI 模型，强大 Ops 能力简化模型调度与部署

什么是机器学习(ML)? 它有什么作用

机器学习(ML)是人工智能(AI)的一个子集，通过算法发现数据中的通用模式，并根据持续不断的训练来优化调整最终结果。ML模型从过去的经验中学习，并根据已有的经验进行预测。例如，现在的电商已不再会使用普遍性降价或优惠券等手段吸引客户，取而代之的是根据每个客户的历史购买模式构建个性化优惠，并将这些数据与客户PII信息，网络搜索、当前地理位置、移动应用程序中的活动等实时信息相结合。这样，就可以构建ML模型来预测客户购买特定产品的倾向。所有的营销活动开始由数据和模型进行驱动，并通过在正确的时间向正确的客户提供正确的产品和优惠，来提升成交量和利润率，以实现更高的投资回报率。

ML使企业能够根据数据和模型作出决策，而不是通过经验或者直觉做出决策。同时，随着海量的新数据的不断供给和训练，ML模型会变得更加智能和准确，比如现在非常流行的ChatGPT等LLM就是这样诞生的。

MLOps如何为AI/ML项目提供价值

随着结构化和非结构化数据的快速增长，各类企业都希望从数据中获取价值，以获得竞争优势和提升服务能力。但现实情况是，许多生产性ML应用在现实环境中并未达到预期。这是因为任何技术都需要高质量的开发、实施和维护，如果一直专注于构建ML模型，而不是构建生产就绪的ML产品，那么复杂的ML系统组件和基础设施就会因缺少必要的协调和更新，导致效果降低甚至预测失败。更准确地说，好的ML需要好的MLOps管道和实践。MLOps侧重于数据模型部署、操作化和执行，通过这套标准做法，可以实时地提供可信的决策。MLOps结合了模型开发和操作技术，这对于高性能ML解决方案至关重要。

MLOps涵盖了数据科学的所有关键阶段：

• 数据准备：此阶段侧重于了解项目的目标和要求，并准备模型所需的数据。
• 模型构建：数据科学家基于各种不同