Real Data

接下来是特征工程，数据科学家利用领域知识或特殊技术来捕获数据中的重要模式。然后，数据科学家将机器学习应用于准备好的数据，以确定给定任务的最佳性能模型。超参数调整可优化性能，而准确率、精确率和召回率等评估指标可评估模型的有效性。

在 LLM 背景下的开发通常需要人工评估人员进行定性评估，以衡量生成内容的质量和创造力。数据科学家可能会利用不同的 LLM，例如开源模型与自托管模型，或来自不同提供商的模型。开发的最终目标是找到最适合当前任务的模型（例如，性能最高且成本最低）。

模型部署标志着从实验模型 喀麦隆 Whatsapp 数据 过渡到在生产环境中处理真实数据的实际解决方案。数据科学家构建或选择正确的模型后，下一步就是部署。这里的目标是确保模型持续运行并集成到业务工作流中。

MLOps 通过强调自动部署管道、容器化和编排技术来简化这一过程，从而促进在不同基础设施环境中实现无缝和可重复的模型部署。

自动部署管道是 MLOps 中高效模型部署的支柱。它使组织能够大规模自动化打包、测试和部署 ML 模型的过程。这些自动化的 MLOps 管道简化了模型从开发到生产的流程。它们通过减少人工干预并最大限度地降低出现错误或不一致的风险来实现这一点。