缩短数据科学与IT基础设施间的AI ML鸿沟 DKube与VMware私有AI的协同

原标题:Bridge the AI ML Divide Between Data Science and IT Infrastructure DKube and VMware Private AI

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手册信息

摘要

DKube和VMware Private AI的合作旨在弥合数据科学与IT基础设施之间的鸿沟,帮助组织高效管理AI/ML模型和现代工作负载。DKube提供基于Kubeflow的企业级MLOps平台,促进数据科学家与生产工程师的协作,降低AI/ML项目的成本,并加速生成式AI的实现。同时,VMware Private AI确保敏感数据的隐私和控制,助力企业更快获取价值。

文档概括

该文档主要解决了以下问题: 1. **团队协同不足**:IT团队与数据科学团队通常在不同的环境中工作,缺乏协作和 Synergy,导致人工智能和机器学习项目等难以推进。 2. **高成本问题**:由于上述协同不足,AI/ML项目的成本居高不下,且这些项目往往难以投入商业生产。 3. **模型管理复杂性**:数据科学家在开发、调优、部署和监控复杂模型时面临挑战,尤其是在缺乏合适工具的情况下。 4. **低效的工作流程**:团队成员在开展AI/ML项目时,工作流程不够灵活和高效,通常要花费较长时间才能实现协同工作。 5. **缺乏对敏感数据的控制**:在进行生成性AI项目时,组织需要快速实现价值,但也必须确保对敏感数据的隐私和控制。 DKube与VMware Private AI的合作能通过提供一个整合的机器学习运维平台,解决这些问题,促进IT与数据科学团队之间的协作,降低项目成本,并加速模型的商业化应用,同时确保数据安全。

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