20年前，软件行业在数字化演进的道路上，从部署一个Web服务器到部署几十甚至上百上千个不同的应用，在各种规模化交付方面的挑战之下，诞生了DevOps技术。比如虚拟化、云计算、持续集成/发布、自动化测试等，而MLOps就是机器学习时代的DevOps。它的主要作用就是连接模型构建团队和业务，运维团队，建立起一个标准化的模型开发，部署与运维流程，使得企业组织能更好的利用机器学习能力来促进业务增长。
在机器学习解决方案的开发、测试、部署和支持过程中，许多学科专家在互动中会遇到许多组织难题和技术障碍，这不仅延长了产品创建的时间，还降低了产品带给该项业务的实际价值。
华昂与AWS联合主办以“新实践：大规模机器学习实战”为主题的超级外脑数字化系列线上沙龙即将来袭，将聚焦于分享分布式计算、大数据及机器学习方面的研究，并且深入探讨如何通过MLOps实践，在大规模应用机器学习的同时，实现效率的提高和成本的降低，为正在数字化转型等企业提供机器学习实践中的文化、流程和技术方面的经验和洞察。
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