预测性维护：采用 MLOps 来部署 ML 模型，可以预测设备故障并及时进行维护以减少停机时间。
欺诈检测：金融科技行业使用机器学习系统分析交易模式并实时识别任何可疑活动。
个性化推荐：电子商务和流媒体服务等行业利用 MLOps 工具的强大功能来更新提供个性化产品或内容建议的推荐引擎。
客户细分：营销团队使用 MLOps 部署基于行为、人口统计和偏好对客户进行细分的模型，以制定营销策略。
需求预测：零售商和制造业利用 MLOps 的强大功能，通过部署模型来预测需求趋势，从而优化库存水平并减少缺货。
风险管理：金融和保险公司使用 ModelOps 来管理和部署各种评估和降低风险的模型。
法规合规性：受监管行业的组织使用 ModelOps 来确保其模型符合行业标准和监管要求。
运营效率：公司使用 ModelOps 来部署和监控优化供应链运营、管理库存和预测需求的模型。
信用评分：金融机构使用 ModelOps 部署和管理信用评分模型，评估贷款申请人的信用度。
医疗诊断：医疗保健提供商使用 ModelOps 部署和 芬兰 WhatsApp 数据 管理协助诊断疾病的模型，确保患者护理的准确性和可靠性。
MLOps 与 ModelOps——何时选择什么技术
由于这两种技术有不同的用途，因此了解企业何时应该选择哪种技术来获得最佳效益非常重要。
何时选择MLOps：
专注于机器学习模型：如果您的主要需求是具体地操作机器学习模型，那么 MLOps 就是为此目的而定制的。
技术集成的需求：如果与数据科学平台和技术环境的无缝集成至关重要，那么 MLOps 提供了必要的框架。
以数据科学为中心：如果您的团队主要由数据科学家和 MLOps 工程师组成，那么这种方法将与他们的专业知识很好地契合。
何时选择 ModelOps：
多样化的模型类型：如果您的组织使用各种模型（ML、统计、预测、基于规则），ModelOps 可以提供一种整体方法。
监管和合规需求：如果遵守行业标准和监管要求至关重要，那么 ModelOps 可确保强有力的治理。
企业范围的协作：如果您的运营需要数据科学、IT 和业务团队之间的广泛协作，ModelOps 将促进这种互动。
MLOps 与 ModelOps：工具和技术
这两种技术之间的另一个主要区别是用于操作的技术和工具。MLOps 主要关注部署 ML 模型的技术方面，而 ModelOps 则强调治理、合规性和管理多种模型。
MLOps 工具和技术：
MLOps 工具包括 TensorFlow Extended (TFX)、MLflow 和 Kubeflow。
MLOps 平台用于与 Jenkins、GitLab 或 GitHub Actions 等 CI/CD 工具集成。
它使用像 Docker 这样的容器化技术和像 Kubernetes 这样的编排技术。
ModelOps 工具和技术：
ModelOps 工具包括 ModelDB、Seldon 和 Algorithmia。
ModelOps 平台与 ModelOp Center 一样，用于模型管理和合规。
它是一个用于对模型进行分类和跟踪的企业范围的模型管理工具。
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