跟Line學MLOps
連臉書、Google、Netflix都在用的MLOps，Line也要實踐，這個AI開發的協作之道，如何重構Line的開發流程，助Line加速落地AI？
【AI開發也要擁抱DevOps】企業規模化落地AI關鍵是MLOps（上）
隨著企業AI走出實驗階段，開始分化出多種開發角色，如何透過打造如產線般緊密分工的協作方法，來加速落地AI？關鍵就是MLOps的實踐
文 /|2021-04-06
企業規模化落地AI關鍵是MLOps（下）三大原因助MLOps快速興起
促使MLOps快速成長的原因之一，是COVID-19疫情帶動大環境快速改變，導致許多部署上線的模型在一夕間不敷使用，凸顯了AI維運的挑戰
文 /|2021-04-06
【靠ML協作平臺加速AI落地】Line如何用MLOps重構AI開發流程
Line去年正式上線了一套加速AI開發的關鍵基礎架構平臺，要讓不同角色各司其職，藉由更緊密分工協作來系統性落地AI
文 /|2021-04-07
Line AI開發的關鍵基礎架構──ML Universe關鍵功能大公開
涵蓋了從模型實驗、Pipeline的持續部署與交付、自動化建立Pipeline，以及模型的持續訓練、持續部署、持續監測等流程
文 /|2021-04-08
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