模型信息
【模型公司】 OpenAI
【模型名称】 gpt-3.5-turbo-0125
作者信息
【原文作者】 zartbot
【作者简介】 随便记录点有趣的东西
【微 信 号】 zartbot
文章摘要
【关 键 词】 回忆、职业选择、量化交易、AI落地、团队分配
在阅读《MLOps工程实践》时，作者回忆起十年前参与网络搭建的经历，思考了AI/ML落地的难题。他提到选择量化交易挑战难度大，AI/ML最能产生经济价值的领域是量化交易和搜索/广告/推荐。然而，很多企业面临的挑战是业务增长变现与降本之间的平衡，尤其是算力成本对大模型的阻碍。团队内部的利益分配也是MLOps落地难的重要原因，算法岗和平台岗的待遇和工程量差异导致困难。
作者谈到MLOps中各职位的关键性，从产品经理到数据科学家再到工程师，每个人都扮演着重要角色。他指出数据科学家擅长数据分析和建模，但在构建高吞吐低延迟的系统方面经验不足，这可能导致算法在实际应用中的困难。团队内部的分工和待遇差异也是MLOps落地难的原因之一。
另外，作者提到平台的ROI难以衡量，讨论了一些思科早期的AI/ML数据平台，以及这些平台在降低运营成本方面的挑战。他分享了一些降本类平台的算法设计和优化经验，以及在网络领域的一些项目经验，探讨了如何有效采集清洗数据和设计算法降低数据分析平台成本。
最后，作者强调了清晰的业务目标对于AI项目的重要性。他以油管的用户观看时长为例，说明了明确的业务目标如何帮助项目顺利落地。他还提到了网络类项目中的业务目标定义，以及一些基于NLP和图神经网络的算法应用。整体而言，文章涵盖了AI/ML落地的挑战、团队协作、平台ROI和业务目标等方面的讨论，展现了作者对于AI落地实践的深刻思考和经验总结。
原文信息
【原文链接】 阅读原文
【原文字数】 2605
【阅读时长】 9分钟
