hou610433155的博客

一个年轻人戴着一顶镶有电极的帽子，上面布满了电线，默默地在脑海中读着一句话。过了一会儿，一个类似Siri的声音闯了进来，试图将他的想法翻译成文字，“是的，我想喝一碗鸡汤”。这是计算机将一个人的想法翻译成单词和句子的最新例子。

动手实践私有化部署大模型知识库，使用FastGPT+oneapi，实现本地化部署

MLOps是人工智能领域快速发展的技术应用，随着企业应用人工智能的深入，MLOps已经成为越来越多人工智能团队的必需品。在这个领域中，许多创业公司已经接踵而来，为企业提供了创新和实用的解决方案。本文将探讨MLOps行业的一些领先的创业公司，了解它们的产品和服务

参考官网：https://software.intel.com/content/www/cn/zh/develop/tools/openvino-toolkit.htmlB站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Wy4y1m7wg/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.1支持linux (ubuntu centos)、windows10、macOS1、通过官网下载离线安装包2、执行安装文件，..

OpenVINO是英特尔推出的一款全面的工具套件，用于快速部署应用和解决方案，支持计算机视觉的CNN网络结构超过150余种。OpenVINO是一个Pipeline工具集，同时可以兼容各种开源框架训练好的模型，拥有算法模型上线部署的各种能力，只要掌握了该工具，你可以轻松的将预训练模型在Intel的CPU上快速部署起来。https://zhuanlan.zhihu.com/p/91882515官方文档：https://docs.openvinotoolkit.org/latest/inde.

​MLOps是什么MLOps是将实验性机器学习模型带入生产Web系统的过程。是机器学习与DevOps在软件领域的持续开发实践的结合，在实验环境下测试和开发了机器学习模型。当准备好算法时，使用MLOps将数据科学家、AI工程师、DevOp工程师工作串联起来，将算法过渡到生产系统。MLOps寻求提高自动化程度并改善生产模型的质量，同时还要关注业务和法规要求。虽然MLOps是从一组最佳实践开始的，但它正逐渐演变成一种独立的ML生命周期管理方法。MLOps适用于整个机器学习生命周期：从数据分析、开发训练、模型