#机器学习生产

17小时前

5-Day AI Agents Intensive Course with Google (5/5) 第 5 天白皮书来了「Prototype to Production」从原型到生产：使用智能体扩展机器学习核心观点：80%+ 的机器学习项目死在从原型到生产这一步。根本原因是数据漂移、系统集成和规模化三大难题，传统 MLOps 工具已跟不上。谷歌白皮书提出的解法：用 AI 智能体取代僵化流水线，让系统具备感知-规划-行动的自治能力。 1. 智能体核心能力 · 集成 LLM + 工具调用 + 记忆 · 支持 ReAct 循环，可自主处理数据清洗、特征工程、模型重训、监控告警等端到端任务 2. 两种智能体模式 · 单智能体：适合单点自动化（如自动漂移检测与重训） · 多智能体协作：通过 A2A 协议分工，真正实现生产级复杂流程 3. 从原型到生产的四步路径原型 → 加记忆&工具 → 模拟测试 → Vertex AI/Kubernetes 容器化部署 + 自愈监控 4. 实际收益 · 部署周期缩短 40% · 人工干预减少 50%+ 整体运维成本下降 30% 5. 推荐实践工具链 Kaggle Notebook + Gemma + LangChain/LlamaIndex + Vertex AI Agent Builder

#AI智能体 #机器学习生产 #谷歌白皮书 #MLOps #Vertex AI