AI模型的部署与监控：如何在生产环境中部署AI模型随着人工智能技术的不断发展，AI模型在各个行业中的应用越来越广泛。...将AI模型从研发阶段部署到生产环境，并确保其持续高效、可靠的运行，是一项至关重要的任务。...例如，当训练数据发生变化或模型需要重新训练时，CI/CD管道可以自动触发模型重新训练、验证、部署的过程，从而保证生产环境中始终使用最新、最优的模型。2....《Machine Learning Engineering》 by Andriy Burkov 该书专注于机器学习模型从开发到部署的全过程，并详细探讨了模型部署、维护和监控的最佳实践。...总结AI模型的部署和监控是确保其在生产环境中长期稳定运行的关键步骤。从选择部署平台、容器化部署到自动化CI/CD流程，部署的每一步都需要精心规划。
生产部署和重装看似安装操作系统那么简单，实则非常复杂，服务器运营经过近十载的积累，伴随公司海量业务的发展而逐步成长，由08年的刀耕火种到17年的全程自动化无人值守交付，交付峰值从100台/周到2.2W+...，举个例子， 相同厂商同机型的BIOS的配置是完全相同的，由厂商已经按照要求在出厂时设置完毕；但到了黑石业务模式，由于第三方公司对服务器性能和配置要求的差异，同机型的BIOS配置存在很大差异，因此4小时完成交付不但包含了传统的生产部署操作...1、建设黑石资源池，统一资源生产环境，提高生产部署成功率 根据服务器运营的经验，生产部署过程中，最容易出现问题的环节，都是在部署前准备的操作，如机架开电、切换部署VLAN、开机PXE等操作。...黑石资源池通过定时自动扫描发现约定的业务模块下的设备，然后把设备加入到黑石资源池，通过自动化流程实现设备接入到minios状态，并对设备进行20多项健康检查，完全抹平服务器生产部署前的环境差异，从而实现用户购买时的快速部署交付...黑石生产部署流程来源于海量业务流程，但又与海量业务流程有区别，黑石有资源池保证入口环境的统一性，因此原有流程的中的部分节点，如“机架开电”、“带外检查”、“交换机检查”等步骤已经不再需要，且已经成为提高黑石生产力的障碍
好处 应用DevOps的好处包括： 通过提高效率节省成本。 更快的软件迭代周期，从开发到投入生产，更新所需的时间更少。 运行软件时具有更高的安全性，可靠性和容错性。...多种环境 通过将软件部署到不同的环境，可以扩展CI / CD。这些部署可以在管道中定义的单个操作中进行。除了运行面向用户软件的生产环境之外，还可以定义将软件部署到的暂存和测试环境。...一旦团队同意新软件，就可以将其部署到暂存环境中。暂存环境的通常目的是尽可能地模仿生产环境。可以在登台环境中运行进一步的测试，以确保该软件可供实际用户使用。...最终，软件达到生产就绪状态并部署到生产环境中。 不同的环境不仅实现了运行软件的不同语义和置信度（例如，如前一段所述），而且还充当了整个组织中软件的共识视图。多环境部署使您的软件及其质量更易于理解。...政策规定 DevOps概念对整个组织的安全性和权限管理构成了挑战。策略可以帮助制定运营过程中的授权和规则。例如，可能需要实现以下安全要求： 生产中的部署或回滚不应由权限明确的一组人员触发。
蜂窝架构是一种有助于在多租户应用程序中实现高可用性的设计模式。其目标是在设计应用程序时将所有组件部署到一个完全自给自足的隔离“单元”中，然后创建许多这种“单元”的离散部署，它们之间没有任何依赖关系。...标准化——构建目标 那么，我们如何在各种组件之间标准化所需的步骤呢？一个有价值的策略是定义一些标准化的构建目标，并在所有组件中重用它们。...AWS CDK 和 AWS CodePipeline 的组合功能非常强大，我们可以使用通用模式为每个应用程序组件定义管道，并在共享大部分代码的同时为每个组件设置必要的构建和部署步骤。...我们对部署步骤列表（例如，更改单元的顺序或使用更复杂的“烘焙”步骤）所做的任何更改都将自动反映在所有组件管道中。在添加新单元时，管道的管道会运行并更新所有组件管道，将新单元添加到部署步骤列表中。...如果这些部署进展顺利，我们会逐渐部署到越来越大的生产单元中。这种分阶段的部署方法让变更部署变得可控，并增加在问题影响更多客户之前捕获它们的可能性。
十年前，从软件开发到部署的方式早已推陈出新。软件工程师开发应用程序，然后将其交给运维工程师。应用程序在部署过程中经常会出现故障，并在团队之间造成重大摩擦。...DevOps 实践的目的是使部署过程更加顺畅。其理念是将自动化视为构建和部署软件应用程序的一等公民。 这种方式彻底改变了整个行业。许多组织开始通过组建跨职能的团队来管理整个 SDLC。...为了理解所有这些不同的 Ops，让我们来看一下数据是如何在组织中流动的： 通过客户与软件程序的交互产生数据。 软件将数据存储在应用程序的数据库中。...生成模型的脚本、数据和超参是什么？它们的版本以及它们之间的联系。 最后一个组件是模型的实际部署，它必须由具有预警功能的部署管道进行编排。...，以减少从 PoC 到生产的摩擦 原文链接： https://towardsdatascience.com/what-the-ops-are-you-talking-about-518b1b1a2694
了解如何在没有任何 AI 专业知识的情况下创建和部署定制的、生产就绪的视觉 AI 和对话式 AI 模型。...NVIDIA 平台（从边缘到云）创建和部署视觉 AI 应用程序的最快方式。...我们将介绍： • 如何在自动驾驶汽车等领域实施功能安全，以及我们可以为工业自动化带来哪些经验教训； • 边缘计算在实时推理中的作用，实现预防和主动安全； • 将安全验证和认证引入模拟和数字孪生的重要性...时间：Thursday, Sep 224:00 AM - 4:50 AM CST 07 端到端智能工厂 AI 应用：从模型开发到部署 [A41137] 边缘计算方兴未艾，物联网、5G、人工智能结合成完美风暴...在本次会议中，Aetina 将谈论他们的边缘 AI 之旅以及他们获得的宝贵见解、他们从概念验证到生产必须克服的障碍，以及实现这一目标的一些关键工具和技巧 可能的。
图片本文以保险金额预估为例，讲解机器学习从开发到云端服务部署的全流程：基于PyCaret开发机器学习全流程、基于Flask搭建简易前端Web应用程序、在Heroku云上部署机器学习应用。...图片 环境&工具 PyCaret图片PyCaret 是一个开源的低代码机器学习库，用于在生产中训练和部署机器学习管道/流水线和模型。我们可以通过pip安装 PyCaret。...更全一点说，生产中使用机器学习管道有两种广泛的方式：批量预测将模型或管道存储在磁盘中，定期运行脚本，加载模型和数据，生成预测并将输出写入磁盘。这种情况下，多个预测会并行。它对于时效性要求不高。...PyCaret 自动化建模的输出是一个流水线/pipeline，包含几个数据转换步骤（如特征工程、缩放、缺失值插补等）和机器学习模型。...如下例中，我们输入信息：19 岁、吸烟、西南地区、没有孩子、女性，模型预测住院费用为 20900 美元。图片好啦，测试完毕，完全可以正常工作，我们在下一步把它部署到云端。
CI/CD 管道（pipeline），由开发和运维团队以敏捷方式协同支持 CI持续集成（Continuous Integration） 持续集成，从字面意思上理解，就是不断的集成 持续集成（CI）可以帮助开发者更加方便地将代码更改合并到主分支...，完全自动化执行 请添加图片描述 持续部署小结 明确持续交付和持续部署的区别 持续交付：代码最终部署到生产环境的过程是手动的(Manual) 持续部署：代码最终部署到生产环境的过程是自动化的(Auto...) 结尾语 CI/CD 中的“CD”指的是持续交付或持续部署 持续交付（第一种CD）通常是指开发人员对应用的更改会自动进行错误测试并上传到存储库（如 GitHub 或容器注册表），然后由运维团队将其部署到实时生产环境中...持续部署（另一种“CD”）指的是自动将开发人员的更改从存储库发布到生产环境，以供客户使用 归根结底，我们没必要纠结于这些语义，您只需记得 CI/CD 其实就是一个流程（通常形象地表述为管道），用于实现应用开发中的高度持续自动化和持续监控...，用于保障质量，想要完全实现生产环境部署自动化，个人认为还是有一段比较长的路要走
鉴于现如今的企业组织机构可以从多家云服务供应商处获得各种各样的工具，这使得企业的IT团队构建按需基础设施、部署代码并运行一系列的应用程序测试，以确保其是为生产做好了充分准备，要比前几年容易得多了。...运营团队可以实现几分钟内在云中复制完全配置的企业内部部署生产环境。...诸如AWS和微软这样的供应商们都有一套DevOps工具能够与惬意内部部署以及基于云计算的服务器兼容，缓解了从开发到生产的混合过渡。...推动混合云产生的工具 如果您企业是从头开始，不妨考虑采用一款工具链，将能够建立一个完全自动化的软件发布渠道。 源代码控制。Git是最被广泛使用的源码控制工具，其提供了一个分布式版本控制系统。...这可能包括在公共云平台上进行的培训，以及针对形成应用程序的管道的特定的CI/CD工具所进行的培训。 请务必让您企业内部的全部团队都参与到该方法中来。
在 DevOps 的方法论下，开发团队和运维团队并不是相互孤立的。这两个团队通常会合并为一个团队，开发人员负责应用的整个生命周期，从开发到部署和运维。...测试（Test）：在测试阶段，将构建部署到测试环境中，这样就可以通过使用 Selenium、JUnit 等工具运行不同的测试（如安全性、用户接受度、集成、性能等）来确保应用程序的质量。...4DevOps 测试的最佳实践 DevOps 测试工程师需要重新思考软件的 QA 测试策略，以适应从开发到运维的管道阶段。...DevOps 测试实践强调在类似于生产环境的环境中进行测试的重要性，这可以确保一旦部署到生产环境中，测试就可以覆盖应用程序的所有配置。...此外，必须有可以用于从生产环境中复制数据卷的工具，以确保在部署之前能在生产数据集上进行测试。
本文面向具有一定 gitlab 和 K8S 使用经验的读者。 持续集成，持续部署和持续交付是现代开发团队中越来越受欢迎的主题。它们共同使团队能够在任何提交时构建，测试和部署代码。...这些方法的主要好处是能够通过自动化管道更频繁地发布更高质量的代码。 GitLab 提供了一个功能齐全的工具生态系统，使我们能够在几分钟内创建自动化管道！...从源代码管理到问题跟踪和CI，我们发现一切都在一个屋檐下，完全集成并随时可用，如下图所示： ?...Spring Boot 允许开发人员构建生产级独立应用程序，如典型的 CRUD应用程序，以最少的配置公开 RESTful API，从而大大减少了使用 Spring Framework 所需的学习曲线。...我们选择依赖项，它支持使用Tomcat和Spring MVC进行完全堆栈Web开发，以及实现某些生产级功能的依赖项，这些功能对监视和管理应用程序（如运行状况检查和HTTP请求跟踪）非常有用。
部署工具（如 Docker ）、监控工具（如 New Relic ）、基础设施自动化工具（如 Chef 和 Puppet ）、源代码控制工具，如 Git 和 Github，以及持续集成工具，如 Jenkins...十节面向经验丰富的开发人员 DevOps 课程 在不浪费更多时间的情况下，这里列出了一些学习 DevOps 的最佳课程以及在软件开发和部署过程中实现自动化所需的基本工具。...本课程涵盖了有关 Jenkins 的所有基础知识，并向您传授建立 Jenkins 构建管道所需的所有知识，从持续检查（构建、测试和静态分析）开始，一直到持续部署（待部署和生产）。...本课程将教您如何在 Kubernetes 上运行、部署、管理和维护容器化的 Docker 应用程序。...6.DevOps 课程的 Docker：从开发到生产 本课程向您展示了通过 Docker，您可以构建什么以及如何进行构建。除此之外，你还将学习 Docker 的基本知识！
它支持从设计到生产部署的事件流应用程序开发的集中管理。在Spring Cloud数据流中，数据管道可以是事件流(实时长时间运行)或任务/批处理(短期)数据密集型应用程序的组合。...为了构建一个事件流管道，Spring Cloud数据流提供了一组应用程序类型: 源表示数据管道中的第一步，它是一个生产者，从数据库、文件系统、FTP服务器、物联网设备等外部系统中提取数据。...需要注意的是，在Spring Cloud数据流中，事件流数据管道默认是线性的。这意味着管道中的每个应用程序使用单个目的地(例如Kafka主题)与另一个应用程序通信，数据从生产者线性地流向消费者。...您还看到了如何在Spring Cloud数据流中管理这样的事件流管道。此时，您可以从kstream-wc-sample流页面取消部署并删除流。...Spring Cloud Data Flow提供了一系列工具和自动化来跨云原生平台部署和管理事件流管道。
由于DevOps在提高生产率和软件质量方面的巨大潜力，许多公司一直采用DevOps。在这个过程中，我们已经找到了自动化软件开发生命周期的方法。...然而，在基础设施设置和部署方面，它仍然主要是一个手动过程。 使用GitOps，团队可以自动化基础设施配置过程。这是因为可以使用声明文件将基础结构编写为代码（IaC）。...GitOps的优势何在？...GitOps允许您这样做，而不必管理一堆工具，因为所有的事情都发生在版本控制系统中。由于使用了部署操作，它提供了结构和自动化。 这也提高了生产率和更快的MTTD（平均部署时间）。...自动化的持续部署确保团队每天可以发布30-100倍的更改，从而将平均生产性能提高2-3倍。 降低平均修复时间（MTTR） MTTR是DevOps团队应该度量的关键指标之一。
概览 工厂里的装配线以快速、自动化、可重复的方式从原材料生产出消费品。同样，软件交付管道以快速、自动化和可重复的方式从源代码生成发布版本。如何完成这项工作的总体设计称为“持续交付”（CD）。...如性能、可伸缩性、抗压能力和容量。 所有这些可能不存在于自动化的管道中，并且一些不同类型的测试分类界限也不是很清晰。...如何在管道中识别/跟踪多个版本？ 版本控制是持续交付和管道的关键概念。持续意味着能够经常集成新代码并提供更新版本。但这并不意味着每个人都想要“最新、最好的”。...持续部署（CD）是指能够自动提供持续交付管道中发布版本给最终用户使用的想法。根据用户的安装方式，可能是在云环境中自动部署、app 升级（如手机上的应用程序）、更新网站或只更新可用版本列表。...产品开发的后期阶段（如打包和部署）始终可以在管道的每次运行中完成，而不是等待产品开发周期中的特定时间。同样，从开发到部署过程中，开发和运维都可以清楚地看到事情何时起作用，何时不起作用。
CI/CD 中的“CD”指的是持续交付和/或持续部署，这些相关概念有时会交叉使用。两者都事关管道后续阶段的自动化，但它们有时也会单独使用，用于说明自动化程度。...持续交付通常是指开发人员对应用的更改会自动进行错误测试并上传到存储库（如 GitHub 或容器注册表），然后由运维团队将其部署到实时生产环境中。这旨在解决开发和运维团队之间可见性及沟通较差的问题。...因此，持续交付的目的就是确保尽可能减少部署新代码时所需的工作量。 持续部署（另一种“CD”）指的是自动将开发人员的更改从存储库发布到生产环境，以供客户使用。...它主要为了解决因手动流程降低应用交付速度，从而使运维团队超负荷的问题。持续部署以持续交付的优势为根基，实现了管道后续阶段的自动化。 简单来说，CI的作用是验证提交的代码是否符合规范。...所有软件开发人员，前端，后端，安卓，ios，项目经理，技术Leader， 如果一个互联网项目都需要开发，都需要部署，开发到部署，这个流程就可以使用CI/CD来搭建，可以大大地提高生产效率。
这些是： 自动化流程：实现关键是用自动化流程来处理软件生产中的方方面面。这包括构建、测试、分析、版本控制，以及部署。...研发协同持续集成整个工作流程如下 开发人员提交代码到代码仓库 研发协同控制台触发持续集成任务 持续集成主节点进行任务调度，将构建任务分发到构建从节点，将部署任务分发到部署从节点，将质量任务分发到质量从节点...持续集成作业图 一个持续集成管道由一系列持续集成作业组成 持续集成管道中的作业可以是串行，也可以是并行 管道中的作业由一组命令组成 命令是持续集成中的最小单元 研发协同平台内置了一批命令集 不同的命令组合成不同功能的作业...负载平衡： 从节点分为构建节点、部署节点、质量节点三类，每一类都由一组节点组成集群，在主节点将任务分发到从节点时，可根据负载规则分发到集群中的某一个具体节点上执行。...当前我们也未实现主节点高可用，有计划的是会做主备模式，如果主节点宕机，可快速切换到备用节点，恢复服务 备份 安装thinBackup插件 在thinBackup插件中，设置定时备份策略，进行定时备份
但这两种方法都旨在提高软件应用程序开发、部署和管理中的协作、自动化和效率。 MLOps 实施原则 图 1 MLOps 实施原则 MLOps 的实施原则是指导如何让我们在 MLOps 中实践。...使用 repos 和 orchestrators（借用 devops 原则）等 CI/CD 工具来自动化预生产管道。 模型部署和监控： 自动化权限和集群创建以生产注册模型。...这个跨域角色建立和操作 ML 基础设施，管理自动化 ML 工作流管道和模型部署到生产环境，并监控模型和 ML 基础设施 。...自动化和持续集成 / 持续部署（CI/CD）： 用于自动化机器学习工作流程的工具，如 Jenkins, GitLab CI/CD 和 GitHub Actions。...有助于确保软件质量、提高开发效率，并缩短从开发到生产的周期。 通过提供安全性和合规性解决方案，以确保机器学习应用程序遵循行业标准和法规。这些解决方案包括数据保护、访问控制和审计跟踪等功能。
本文面向具有一定gitlab和K8S使用经验的读者 持续集成，持续部署和持续交付是现代开发团队中越来越受欢迎的主题。 它们共同使团队能够在任何提交时构建，测试和部署代码。...这些方法的主要好处是能够通过自动化管道更频繁地发布更高质量的代码。 困难的部分是建造这样的管道。 我们需要选择，学习，安装，集成和维护各种工具。...GitLab提供了一个功能齐全的工具生态系统，使我们能够在几分钟内创建自动化管道！ 从源代码管理到问题跟踪和CI，我们发现一切都在一个屋檐下，完全集成并随时可用，如下图所示： ?...Spring Boot允许开发人员构建生产级独立应用程序，如典型的CRUD应用程序，以最少的配置公开RESTful API，从而大大减少了使用Spring Framework所需的学习曲线。...我们选择依赖项，它支持使用Tomcat和Spring MVC进行完全堆栈Web开发，以及实现某些生产级功能的依赖项，这些功能对监视和管理应用程序（如运行状况检查和HTTP请求跟踪）非常有用。
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