清湛发布面向智能制造的MLOps平台

• 2023-05-03 17:24
• 清湛人工智能研究院

MLOps是将DevOps实践应用于机器学习生命周期的术语。它包括自动化整个机器学习流程，从数据准备和模型训练到部署和监控。MLOps的目标是使组织能够更快、更可靠地开发和部署机器学习模型，并实现规模化。

平台背景

随着人工智能技术在制造业的广泛应用，企业对机器学习模型的管理和运维需求日益增长。传统的模型开发流程存在效率低下、质量不稳定、部署困难等问题。为了解决这些问题，清湛人工智能研究院推出了面向智能制造的MLOps平台。

平台特点

平台实现了从数据收集到模型部署的全流程自动化，包括数据管理、模型开发、模型部署和模型监控等核心功能。针对制造业特点，平台提供了设备预测性维护、质量控制、供应链优化、生产调度等专用功能。

技术架构

平台采用微服务架构，基于Kubernetes容器编排，支持公有云和私有云部署。包含数据层、模型层、应用层和服务层四个层次，确保系统的可扩展性和高可用性。

应用案例

平台已在多家制造企业成功应用，帮助企业提高生产效率，降低运营成本，实现智能化转型。通过MLOps平台，企业可以更好地管理和优化机器学习模型，实现AI技术的规模化应用。