AIモデルの开放は，ai devopsプロセスの最初のにすぎません。ガートナーガートナーは，「2022年には，机构学院プロジェクトの少なくとも50％は，実稼働环境展展されに终了ようようにだろう」と予想しています。* AI投资からビジネス上のメリットを得るには，モデルを运用可能にして実稼働环境に展开する必要があります。运用システムへの展开は，基于REST的APIエンドポイントを示すだけでは终わりません。

このガートナー社のレポートでは、特に次の点について説明しています。

  • MLOps と DataOps を組み込んだ AI DevOps のベストプラクティス
  • AI モデルと機械学習モデルを実稼働環境に移行する際に技術リーダーが直面する主な課題
  • DevOps が実稼働環境でのモデル運用において、どのように、またどのような場合に時間の短縮とリスクの軽減に役立つのか
  • DataOps 文化の重要性

MATLAB®AIモデルは，别の言语で再コーディングする，车辆両，产业机器，使用システム，エンタープライズアプリケーション，またはブラウザーベースベースのアプリケーションアプリケーションベースベースベースことができことができことができことができことができことができことができことができことができことができ

* Gartner,Accelerate Your Machine Learning and Artificial Intelligence Journey Using These DevOps Best Practices,Arun Chandrasekaran, Farhan Choudhary, 12 November 2019.