统一您的 MLOps使用 Dataiku 在任何地方部署
Posted: Sun Feb 16, 2025 4:16 am
众所周知，MLOps并非万能的解决方案。由于组织的规模和结构各不相同，它们管理和监控机器学习 (ML) 模型的复杂性也各不相同 — 一些组织选择采用多系统、多平台方法。对于一些组织来说，这种策略可以创造奇迹，但也存在挑战。
除了最熟练的用户外，高度复杂的集成对于所有用户来说都是一项艰巨的任务，这使得非技术用户难以参与机器学习流程。此外，对于那些技术专业知识较少的人来说，浏览多个系统可能很困难，这使得采用机器学习资产和在整个组织内普及人工智能变得十分困难。我们不能忘记安全性和合规性——在不同平台上保持统一、安全的方法需要付出额外的努力，并可能带来不必要的风险。
最终，组织希望保持对所有 ML 模型的控制、管理和编排，无论这些 葡萄牙电话号码数据 模型部署在何处。他们还希望让所有员工（无论技术水平如何）都能参与 AI 流程。我们知道多平台 MLOps 方法不会消失，那么我们如何改进它并解决这些挑战呢？
通过“随处部署”实现跨平台部署
进入 Dataiku。作为通用 AI 平台，Dataiku 允许您将AWS SageMaker、Azure ML、Google Vertex AI 或 Databricks 的外部模型引入您的项目，使所有用户都可以访问它们。但它并不止于此；现在您可以使用AutoML、自定义代码或 MLflow 实验跟踪将 Dataiku 中创建的模型部署到这些平台中的任何一个，以及 Snowflake 的 Snowpark 容器服务。
Dataiku 统一了从部署到监控的 MLOps 流程。
Dataiku 统一了从部署到监控的 MLOps 流程。
有了在 Dataiku 中部署到任何地方的能力，您现在拥有了完全的可扩展性和灵活性。在某些情况下，您可能不想将实时评分模型部署到 Dataiku API 节点，而是希望通过在其他 ML 平台上部署模型来利用您的云投资。这现在允许 AI 完全民主化，允许技术含量较低的人员（如数据和业务分析师）构建 ML 模型并将其部署到已经建立的基础设施，从而减轻 ML 工程团队的压力。
最棒的是？您可以在整个过程中保持治理，让那些 ML 工程师只需签署模型，而不必重新编码整个模型。Dataiku 开发的模型开创了灵活性和控制力的新时代，因为它们现在可以部署到外部系统，同时保持标准化的安全要求。
除了最熟练的用户外，高度复杂的集成对于所有用户来说都是一项艰巨的任务，这使得非技术用户难以参与机器学习流程。此外，对于那些技术专业知识较少的人来说，浏览多个系统可能很困难，这使得采用机器学习资产和在整个组织内普及人工智能变得十分困难。我们不能忘记安全性和合规性——在不同平台上保持统一、安全的方法需要付出额外的努力，并可能带来不必要的风险。
最终，组织希望保持对所有 ML 模型的控制、管理和编排，无论这些 葡萄牙电话号码数据 模型部署在何处。他们还希望让所有员工（无论技术水平如何）都能参与 AI 流程。我们知道多平台 MLOps 方法不会消失，那么我们如何改进它并解决这些挑战呢？
通过“随处部署”实现跨平台部署
进入 Dataiku。作为通用 AI 平台，Dataiku 允许您将AWS SageMaker、Azure ML、Google Vertex AI 或 Databricks 的外部模型引入您的项目，使所有用户都可以访问它们。但它并不止于此；现在您可以使用AutoML、自定义代码或 MLflow 实验跟踪将 Dataiku 中创建的模型部署到这些平台中的任何一个，以及 Snowflake 的 Snowpark 容器服务。
Dataiku 统一了从部署到监控的 MLOps 流程。
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有了在 Dataiku 中部署到任何地方的能力，您现在拥有了完全的可扩展性和灵活性。在某些情况下，您可能不想将实时评分模型部署到 Dataiku API 节点，而是希望通过在其他 ML 平台上部署模型来利用您的云投资。这现在允许 AI 完全民主化，允许技术含量较低的人员（如数据和业务分析师）构建 ML 模型并将其部署到已经建立的基础设施，从而减轻 ML 工程团队的压力。
最棒的是？您可以在整个过程中保持治理，让那些 ML 工程师只需签署模型，而不必重新编码整个模型。Dataiku 开发的模型开创了灵活性和控制力的新时代，因为它们现在可以部署到外部系统，同时保持标准化的安全要求。