<正>要创建有效的深度学习模型,需要大量的数据对模型进行有效的训练。然后安装模型,对模型进行监视以防止出现漂移,并根据需要对其进行重新训练,如此反复直到达到标。模型的训练需要使用非常多的计算资源,如果已经投资了大规模的计算资源,可以在本地完成所有这些工作。但是,你会发现这些计算资源在许多时间处于非使用状态,如果在云平台中进行上述活动,则可能更具成本效益。大多数云提供商投入大量精力来构建机器学习平台,以支持整个机器学习生命周期。那么,每个端到端机器学习平台应提供哪些功能呢?
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