機器人策略部署難不難？

比較難，原因如下

一、挑戰

機器學習有一些獨特的特性，使其大規模部署更加困難。這也正是我們當前正在處理的一些問題：

1、數據科學語言管理

如你所知，機器學習應用程序通常由不同編程語言編寫的元素組成，而這些元素往往不能很好地進行交互。我總是能發現類似這樣的情況：在一個機器學習應用的工作流程中，可能開始使用的是 R 語言，接著則轉而使用 Python，最終又使用了另一種語言。

2、算力和 GPU

現代神經網絡往往非常深，這意味著訓練和使用它們進行推理需要耗費大量的算力。通常，我們希望我們的算法能夠快速運行，而這對于很多用戶來說這可能是一大障礙。

此外，現在許多生產環境下的機器學習系統都依賴于 GPU。然而，GPU 既稀缺又昂貴，這很容易使機器學習的大規模部署變得更加復雜。

3、可移植性

模型部署的另一個有趣的問題是缺乏可移植性。我注意到，這往往是歷史遺留的分析系統所造成的問題。由于沒有能力輕松地將軟件組件移植到另一種主機環境下并在那里運行它，這種軟件組合可能會被限制在一個特定的平臺上。這回給數據科學家在創建和部署模型時設置障礙。

4、可擴展性

對于許多人工智能項目來說，可擴展性是一個很現實的問題。實際上，你需要確保你的模型能夠進行擴展，并且滿足生產中對性能和應用程序需求的增加。在項目的開始階段，我們通常依賴于可管理規模的相對靜態的數據。隨著模型向生產環境不斷變化，它通常需要面對更大量的數據和數據傳輸模式。你的團隊將需要多種工具來監管并解決性能和可擴展性方面的挑戰，隨著時間的推移，這些挑戰將會顯現出來。