统一模型管理,构建高效安全的AI基础设施与运维

内容简介
在 AI快速发展的背景下,模型已成为企业的核心资产。然而,如何实现模型的统一管理、合规治理与高效交付,仍是企业落地 AI的关键挑战。本次演讲将分享基于 JFrog 平台的大模型管理实践:如何将模型与传统制品实现一体化治理,覆盖从研发、测试、部署到运维的全生命周期;如何通过 DevSecOps 方法论,确保模型在交付过程中可追溯、可验证并符合安全合规要求;以及如何将模型与 AI基础设施和运维体系深度融合,实现自动化、可观测与持续优化。通过这一套方法,企业能够更好地提升 AI项目的交付效率,降低风险,推动大模型在生产环境中的规模化应用。

演讲提纲
1.AI 时代背景

  • 近些年 AI 发展的现象级应用和影响
  • AI机器学习的研究报告预测和工具的爆发增长

2.高效 Al 模型管理挑战

  • 模型训练过程与传统研发流程的对比
  • 发现模型训练过程会遇到的模型管理挑战

3.高效AI模型管理架构案例

  • 管理模型需要关注的因素和方法
  • 模型高效管理的集成架构和案例分享

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