【Azure AI】了解生产AI构建块

在真实的生产环境中开发、部署和操作人工智能解决方案极其复杂。本节描述了成功构建和操作AI解决方案所需的构建块或功能。

AI能力图显示了生产AI解决方案所需的构建块。每种能力都需要在人工智能项目生命周期的某个阶段得到解决，但重要的是要记住，它们通常是多次并行执行的，而不是作为项目的离散线性阶段。AI/ML项目往往是迭代的，团队需要多次迭代每个功能，以开发、部署和操作高质量的AI解决方案。

AI/ML能力图

AI剧本的这一部分将所需的AI能力分解为一组可管理的主题，包括：

• 数据管理：数据管理功能包括治理、隐私、发现、丰富、标签和版本控制。
• 实验：实验能力包括探索性数据分析、特征工程和算法探索。
• 模型开发：模型开发包括模型工程、特征管理、工作流、模型验证、测试和性能评估。
• 模型部署：打包和部署模型是在模型开发之后进行的。功能包括模型部署、打包选项和部署策略。\
• 机器学习（ML）生命周期管理：ML生命周期管理包括生产数据收集、数据漂移和模型再训练。