光盘基金会宣布成立多边基金

机器学习(ML)正迅速成为许多行业和组织的关键技术。在最大似然法领域发生的一件重要的事情是越来越多的模型被生产出来，但是它们真的被部署了吗？

查看数据和人工智能生命周期中需要执行的步骤数量。目前，在许多情况下，这个过程仍然被分成不同团队的几个部分，并且每个步骤都有手动移交。除了减缓模型的生产和部署之外，这也给可追溯性、治理和风险管理带来了巨大的挑战。

这意味着在ML中使用连续交付(CI/CD)可能会提高部署速度，但会提高质量吗？你如何知道你部署的模型是否提供了道德的、公平的和公正的预测？由ML代码执行的操作是可验证的吗？代码能被严格维护和测试吗？谱系跟踪、元数据收集、实验跟踪、数据版本控制、ETL操作等是否有明确的指导方针？

项目群SIG

为了解决这些挑战，由光盘基金会管理的多级操作系统SIG的目标如下:

项目群定义和路线图:为多级操作系统创建一个愿景和路线图，它意味着什么，以及我们如何预见它在竞争情报/光盘生态系统中的作用特里·考克斯(Terry Cox)是所罗门群岛政府的联合领导人，他在为此制定长期愿景和路线图草案方面做得非常好。

参考体系结构和设计模式:为多级操作创建参考体系结构、设计模式、实现和流程一个用例是多级操作管道和泰克顿之间的集成，例如库比夫洛管道使用泰克顿作为后端。SIG已经交付了重要的成果，并启动了一个项目，开始启用基于Tekton的这些功能。以下是一些人工制品:

argo和tek ton comparison

Argo-tek ton YAML for flip coin

kfp编译器for basic sequential pipelines in tek ton

kubeflowliplines-tfx pipenes

人工智能治理和风险管理:定义架构和准则。关于包括谱系跟踪、元数据收集、实验跟踪、数据版本控制、ETL操作等。，典型数据和ML管道应支持这些，以支持符合道德规范的AI

通信

Lops SIG通信使用公共邮件列表:

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次会议

次会议太平洋时间周四上午9:30，各组每隔一周举行一次会议

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