清湛發布面向智能制造的MLOps平臺

南京清湛智造科技有限公司作為專注于人工智能技術研究與應用的高科技企業，將一直致力于為客戶提供更好的機器學習解決方案，從而協助客戶在機器學習應用續發展壯大。

1.什么是MLOps？

MLOps是將DevOps實踐應用于機器學習生命周期的術語。它包括自動化整個機器學習流程，從數據準備和模型訓練到部署和監控。MLOps的目標是使組織能夠更快、更可靠地開發和部署機器學習模型，并實現規?；?。

1.1.MLOps的好處

MLOps有許多好處，其中最重要的是它允許組織更好地管理機器學習的復雜性。通過將DevOps原則（如版本控制、持續集成和自動化測試）應用于機器學習，MLOps幫助團隊更有效地協作并在流程早期捕捉錯誤。這反過來導致更快速的高質量模型交付，和改進的準確性和性能。MLOps還提高了機器學習模型的透明度和可重復性。通過跟蹤從數據預處理到模型訓練和部署的每個步驟，MLOps確保模型可以輕松地進行審核、重現和適應新的用例。這在制造業、金融和醫療保健等受監管行業尤其重要，因為模型必須是可解釋和可追溯的。

1.2.MLOps的實現

MLOps的實現需要多方面的支持，包括自動化工具、基礎設施和人員技能。自動化工具可以幫助團隊簡化機器學習流程的管理，包括數據管理、模型訓練和部署等?；A設施是支持MLOps的重要組成部分，包括計算資源、存儲、網絡和安全等。人員技能方面，MLOps需要開發人員、數據科學家、機器學習工程師和DevOps工程師等多個職業的合作。因此，組織需要提供培訓和支持，以幫助團隊掌握所需的技能和知識。

1.3.MLOps的挑戰

雖然MLOps提供了許多好處，但它也面臨著一些挑戰。其中最大的挑戰之一是管理機器學習所需的基礎設施。這包括管理數據存儲和處理、計算資源和部署環境。此外，MLOps需要機器學習和DevOps的專業知識，這在單個人中可能很難找到。MLOps的另一個挑戰是持續監控和維護機器學習模型的需求。與傳統軟件不同，機器學習模型不是靜態的，需要持續監控以確保它們保持準確和相關。這需要結合自動化的監控工具和人類監督來檢測和解決問題。此外，MLOps還需要解決模型的安全性和隱私保護問題，因為機器學習模型通常涉及敏感數據。

2.清湛智造AI中臺——面向制造業的MLOps

南京清湛智造科技有限公司（簡稱“清湛智造”）開發的機器學習平臺——清湛AI中臺（TZ MLOps）。清湛AI中臺提供了完整的機器學習生命周期管理，包括數據預處理、模型訓練、模型部署和模型監控等功能。這些功能能夠幫助企業快速構建和部署高質量的機器學習模型，并實現規?；?。同時，清湛AI中臺還提供了自動化工具、基礎設施和人員培訓等支持，以幫助團隊更有效地實現MLOps。

清湛智造的MLOps解決方案包括以下幾個方面:

2.1.清湛智造自動化ML

清湛智造自動化ML是一個自動化的機器學習平臺，可以幫助企業快速構建和部署高質量的機器學習模型。該平臺支持自動化的數據預處理、特征工程、模型訓練和模型部署等功能，可以幫助團隊更快速地開發和部署機器學習模型。同時，該平臺還提供了自動化的模型調整和優化功能，可以幫助團隊更好地管理和優化機器學習模型。

2.2.清湛智造MLflow

清湛智造MLflow是一個開源的機器學習生命周期管理平臺，可以幫助團隊更好地管理和跟蹤機器學習模型的整個生命周期。該平臺支持模型版本控制、模型訓練和部署、模型性能監控等功能，可以幫助團隊更好地管理和優化機器學習模型。

2.3.清湛智造Delta

清湛智造Delta是一個數據湖解決方案，可以幫助企業更好地管理和優化大規模數據。該解決方案支持數據版本控制、數據質量監控、數據安全和可靠性保障等功能，可以幫助團隊更好地管理和優化數據。

2.4.清湛智造Kubernetes

清湛智造Kubernetes是一個容器化的機器學習解決方案，可以幫助企業更好地管理和部署機器學習模型。該解決方案支持在Kubernetes集群上運行機器學習工作負載，可以幫助團隊更好地管理和優化機器學習模型。

綜上所述，清湛智造的MLOps解決方案可以幫助企業更快速、更可靠地開發和部署機器學習模型，實現規?；?。通過結合自動化工具、基礎設施和人員技能，清湛智造的MLOps解決方案可以幫助團隊更有效地實現MLOps，提高生產效率和質量，優化供應鏈，實現智能制造，提高產品競爭力和用戶滿意度。

圖 | 清湛AI中臺系統架構圖

2.5.實例：基于AI技術的質檢方案

某家制造業公司生產的產品需要經過質檢才能投入市場銷售。為了提高質檢效率和準確性，該公司使用了一種基于機器學習的質檢方案。具體而言，該方案使用了一組無人化設備來完成質檢任務，以下是具體的實現過程：

數據采集：機器人在生產線上收集產品的圖像和相關數據。

數據預處理：對采集到的數據進行預處理和清洗，包括圖像增強、去噪等處理。

特征提?。菏褂糜嬎銠C視覺算法來提取產品圖像的特征，如形狀、顏色、大小等。

模型訓練：使用機器學習算法來訓練模型，以識別產品是否符合質檢標準。

模型部署：將訓練好的模型部署到機器人上，使其能夠自動對產品進行質檢。

模型監控：對機器人進行監控，以確保其質檢結果的準確性和一致性。

通過使用清湛AI中臺，該公司能夠更快速、更可靠地開發和部署機器學習模型，實現了質檢任務的自動化和高效化。同時，TZ MLOps還提高了模型的透明度和可重復性，使該公司能夠更好地管理和優化生產過程，提高產品質量和生產效率。

3.清湛AI中臺在制造業中的更多的應用場景

在制造業中，清湛AI中臺可以應用于多個方面，包括但不限于以下幾個場景：

3.1. 預測維護

制造業中的生產設備通常需要進行定期維護，以保證其性能和可靠性。傳統的維護方式通常是基于時間或者使用次數進行計劃，這種方式無法充分利用設備的實際使用情況，也無法及時發現設備的故障。采用清湛AI中臺技術，可以通過對設備數據進行實時監控和分析，預測設備的故障概率，并制定相應的維護計劃，從而提高設備的利用率和可靠性。

3.2. 質量控制

制造業中的產品質量是企業賴以生存的重要因素之一。采用清湛AI中臺技術，可以對生產過程中的數據進行實時監控和分析，發現潛在的質量問題，并及時采取措施進行糾正。同時，還可以通過機器學習模型預測產品的質量，以便在生產過程中及時發現并解決問題，從而提高產品的質量和競爭力。

3.3. 供應鏈優化

制造業中的供應鏈是一個復雜的系統，涉及到多個環節和參與方。采用清湛AI中臺技術，可以對供應鏈中的數據進行實時監控和分析，發現潛在的問題，并及時采取措施進行優化。例如，可以利用機器學習模型對供應鏈中的需求進行預測，以便及時采購和安排生產，避免庫存過?；蛘呷必浀那闆r發生。

3.4. 生產智能化

采用清湛AI中臺技術，可以將多個生產環節進行自動化和智能化改造，實現智能制造。例如，可以利用機器學習模型對生產過程進行優化和調整，提高生產效率和質量；可以利用機器人等智能設備代替人工進行生產和物流，提高生產效率和安全性。

3.5. 產品設計優化

采用清湛AI中臺技術，可以對產品設計進行優化和改進。例如，可以利用機器學習模型對產品的使用情況進行分析，發現用戶的需求和痛點，并據此進行產品的優化和改進；可以利用機器學習模型對產品的性能進行預測和優化，提高產品的功能和競爭力。

綜上所述，MLOps技術在制造業中具有廣泛的應用場景，可以幫助企業提高生產效率和質量，優化供應鏈，實現智能制造，提高產品競爭力和用戶滿意度。

4.結論

MLOps是組織希望規?；脵C器學習的關鍵學科。通過將DevOps原則應用于機器學習流程，MLOps使團隊能夠更快速、更可靠地開發和部署模型，并實現規?；?。雖然MLOps存在挑戰，但改進協作、透明度和可重復性的好處使它成為組織在機器學習這個快速發展領域保持領先的有價值投資。南京清湛智造科技有限公司作為專注于人工智能技術研究與應用的高科技企業，將一直致力于為客戶提供更好的機器學習解決方案，從而協助客戶在機器學習應用續發展壯大。

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