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コンテンツは TWIML and Sam Charrington によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、TWIML and Sam Charrington またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作権で保護された作品をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal
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Live from TWIMLcon! The Great MLOps Debate: End-to-End ML Platforms vs Specialized Tools - #597

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Over the last few years, it’s been established that your ML team needs at least some basic tooling in order to be effective, providing support for various aspects of the machine learning workflow, from data acquisition and management, to model development and optimization, to model deployment and monitoring.

But how do you get there? Many tools available off the shelf, both commercial and open source, can help.

At the extremes, these tools can fall into one of a couple of buckets. End-to-end platforms that try to provide support for many aspects of the ML lifecycle, and specialized tools that offer deep functionality in a particular domain or area.

At TWIMLcon: AI Platforms 2022, our panelists debated the merits of these approaches in The Great MLOps Debate: End-to-End ML Platforms vs Specialized Tools.

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But how do you get there? Many tools available off the shelf, both commercial and open source, can help.

At the extremes, these tools can fall into one of a couple of buckets. End-to-end platforms that try to provide support for many aspects of the ML lifecycle, and specialized tools that offer deep functionality in a particular domain or area.

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