这篇文章包含的内容： MLOps 能为您做什么 固有漏洞与实施漏洞 MLOps 平台的固有漏洞 恶意机器学习模型 恶意数据集 Jupyter 沙盒逃逸 MLOps 平台中的实施漏洞 缺乏身份验证 容器逃逸 MLOps 平台不成熟 [攻击者如何将这些漏洞串联在一起？](https://jfrog.com/blog/from-mlops-to-mloops-exposing-the

Ray正在人工智能工程领域崭露头角，对扩展LLM和RL至关重要 Spark在数据工程中几乎是必不可少的。Ray正在人工智能工程领域崭露头角。 雷是伦敦大学学院Spark的继任者。Spark和Ray有很多相似之处，例如用于计算的统一引擎。但Spark主要专注于大规模数据分析，而Ray则是为机器学习应用程序设计的。 在这里，我将介绍Ray，并介绍如何使用Ray扩展大型语言模型（LLM）和强

近年来，人工智能 （AI） 和机器学习 （ML） 已经席卷全球，几乎成为任何行业的重要组成部分，从零售和娱乐到医疗保健和银行业。这些技术能够通过分析大量数据实现运营自动化、降低成本和促进决策，从而从根本上改变企业。最近，AI 和 ML 项目的数量急剧增加，这给有效的 ML 项目管理带来了困难。这就是 MLOps 进入科技行业中心舞台的方式。 什么是 MLOps？ MLOps，即机器学习操作，是

目录 🌟写在前面 🌟内容简介 🌟读者对象 🌟专家推荐 🌟图书目录 🌟直播预告 🌟文末福利      🦐博客主页：大虾好吃吗的博客      🦐专栏地址：免费送书活动专栏地址 写在前面         作为计算机科学的一个重要领域，机器学习也是目前人工智能领域非常活跃的分支之一。机器学习通过分析海量数据、总结规律，帮助人们解决众多实际问题。随着机器学习技术的发展，越来越

究竟什么是MLOps？ 这个问题存在了很久，但直到现在，都仅仅只在大型人工智能会议上有几次提及，很少有具体的描述，国内的应用更是尚浅。 如今，科技公司在将机器学习模型商业化落地时所面临的痛点大致有： 迁移到云端；创建和管理机器学习工作流；规模化；大规模处理敏感数据；以及大概还有非常多的其他问题。 而这篇文章就是解决这些痛点的答案。 如果我们真的想让模型真正触及现实生活中的商业问题和真实的

摘要 对于人工智能领域的任何人来说，MLOps一词是解决所有问题的一个神奇词汇。 它结合了所有与机器学习相关的任务，从管理、处理和可视化数据、运行和跟踪实验到将创建的模型投入生产，理想情况下是大规模、合规和安全的。它定义了实施ML工作以创建基于AI的应用程序和服务的过程。 我们在MLOps这个市场开展业务，但我们对还有哪些其他工具、平台和服务只有一个粗略的概念。 为了找到答案，我们对相关供应商

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