技術專欄
撰文者／邁達特 MetaAge 產品三處 產品顧問 Peter Wu
在人工智慧（AI）與機器學習（ML）快速演進的時代，企業組織面臨的不僅是模型開發的挑戰，更重要的是如何實現模型的標準化部署、自動化管理與持續迭代。Red Hat 台灣總代理 MetaAge 邁達特將透過本文帶您了解，為解決從模型開發到部署的整合問題，MLOps（Machine Learning Operations）作為 DevOps 的延伸，成為企業推動 AI 應用落地的核心方法。
AI/ML 模型在部署時經常會遭遇到環境不一致、依賴複雜與版本管理等問題。傳統 IT 架構難以支撐模型部署所需的高頻率更新與跨團隊協作。透過容器技術，可將模型與其依賴的執行環境（如 Python 套件、資料庫連線、GPU 驅動等）打包為獨立且可重複部署的單元，大幅提升部署一致性與可移植性。但同時容器化模型也帶來資源配置、模型版本控制、部署流程自動化與安全治理等新挑戰，這些都需要有一套穩定、可擴充的平台來支援，而 OpenShift 正是這樣的解決方案。
OpenShift 是由 Red Hat 提供的企業級 Kubernetes 平台，整合了容器調度、CI/CD、資源管理與安全控制等功能，非常適合支援 AI/ML 模型的全生命周期管理。
透過 OpenShift，資料科學家可以將訓練完成的模型以容器形式部署至生產環境，IT 團隊則可運用 DevOps 工具（如 OpenShift Pipelines、GitOps）來確保自動部署流程的安全性與一致性。
OpenShift AI 是 Red Hat 為 AI/ML 應用打造的整合式 MLOps 解決方（前身為 OpenShift Data Science）。它提供一站式平台支援從資料準備、模型開發、部署到監控的完整流程。
該平台內建開發工具如 JupyterLab、TensorFlow、PyTorch，也支援透過 Operator 擴充 Kubeflow Pipelines, MLflow。OpenShift AI 更可與 OpenShift Pipelines、GitOps 等整合，滿足企業對模型治理、可觀察性與自動化的高要求。
OpenShift 與 OpenShift AI 不只是部署工具，更是企業邁向 AI 工業化的完整平台。透過其自動化部署機制、高可用容器架構、混合雲支援與嚴謹的安全控制，企業能夠獲得以下關鍵優勢：
Red Hat OpenShift 不僅是容器平台，更是驅動企業 AI 落地的關鍵引擎。藉由OpenShift組織能以更低風險、更高效率地擴展 AI 能力，實現從模型實驗到生產落地的持續交付流程，真正把 AI 成果轉化為可衡量的商業價值。
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使用 OpenShift 打造 MLOps 平台，不僅可有效整合機器學習模型的開發、部署與管理，更能實現從模型訓練到持續交付的全自動化流程。透過 OpenShift 的容器化技術與強大的協作功能，您的企業將能加速 ML 專案的落地。
IT 智能化最佳夥伴－MetaAge 邁達特作為 Red Hat 台灣總代理，精耕 Red Hat 技術 10 年以上，是台灣唯一兼備三大公有雲技術量能的 Red Hat 專家，更具備 25 年以上的雲地整合、資安服務經驗。邁達特擁有深厚的技術實力與豐富的專案經驗，能為您的企業與組織提供最完整的 OpenShift 與 OpenShift AI 導入、建置、優化、維運、顧問等服務。
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