概览

Clore.ai GPU 云的 MLOps 指南

用于在 GPU 基础设施上管理 ML 工作流的机器学习运维工具和平台。

MLOps 将机器学习与 DevOps 实践相结合，以简化模型开发、部署和监控。本类别涵盖流行的 MLOps 平台，帮助团队从实验到生产部署管理整个 ML 生命周期。

将全面的 ML 平台和模型服务解决方案部署到 CLORE.AI GPU 上，以加速您的机器学习工作流、跟踪实验，并在 Clore.ai 市场规模化地提供模型服务。

可用指南

指南	用例	难度
BentoML	模型服务平台	中等
ClearML	完整的 MLOps 平台	中等
MLflow	实验跟踪与模型管理	简单
Triton 推理服务器	高性能模型服务	高级

平台比较

平台	最佳用途	GPU 支持
BentoML	模型服务	优秀
ClearML	完整的 MLOps 生命周期	优秀
MLflow	实验跟踪	良好
Triton	高吞吐量推理	优秀

MLOps 工作流

1. 实验 - 使用 MLflow/ClearML 跟踪

2. 训练 - 使用 GPU 实例进行模型训练

3. 服务 - 使用 BentoML/Triton 部署

4. 监控 - 跟踪性能和漂移

相关指南

• 训练与微调

• 语言模型