这三个知识点太多人不知道了

Next具有许多其他优点，包括页面捆绑包的自动优化，带有新Image标签的自动图像优化以及内置的性能分析，可帮助您改善用户的页面加载体验。

如果您使用GitHub并在Vercel上进行部署，那么您还将获得针对每个PR的自动部署以及流畅的CI / CD管道。从本质上讲，这就像拥有一支最好的全职DevOps团队一样，但是除了支付他们的薪水外，您还可以节省大量的托管账单费用。

期望Next.js在2021年继续爆炸。

远程工作趋势

在2020年，全球性大流行迫使团队学习远程协作。在2021年，远程工作将继续是一个重要主题。首先，因为可能在六月前才开始接种COVID-19疫苗，其次，由于许多团队在禁闭期间提高了生产率并降低了成本，因此许多员工不会在2021年返回办公室。

远程工作还带来了更大的位置自由度，促使开发人员转移到他们可以访问对他们来说很重要的事物(例如家庭和负担得起的住房)的地方。此外，毕马威会计师事务所(KPMG)调查的72%的雇主表示，远程工作扩大了他们的潜在人才库。

远程第一和混合远程团队将成为新十年的新常态。

根据Indeed的数据，到2020年，JavaScript开发人员的平均工资略有下降，从每年11.4万美元降至每年11.3万美元，这可能部分是由于远程工作将员工人数扩大到了旧金山和纽约等技术中心之外高得多的生活成本，并要求更高的薪水来补偿。旧金山JavaScript开发人员的平均薪资为13万美元。

尽管如此，许多植根于旧金山和其他技术中心的公司仍在向偏远地区的工人支付美国全国平均水平和旧金山工资之间的费用，这为吸引更好的人才提供了较高的市场价格，并且仍比在当地雇用和支付费用节省了钱用于办公空间。

由于这种趋势，许多远程工作的费用为11.5万美元-中级开发人员为13万美元。无论位置在哪里，高级开发人员通常会找到12万美元至15万美元之间的工作。
 

(3)先进的人工智能技术

当然，有效的部署需要人工智能支持技术的基础。AI Factory使用开源、专有和云计算解决方案的组合。根据最佳实践，应该从头到尾在整个数据管道(从摄取到可视化)中对它们实现标准化。

(4)行之有效的方法和系统

需要进行系统化以确保始终按照特定顺序执行一系列步骤，每个步骤都有自己明确的目标。其具有双重好处：首先，这提供了公共引用的总体结构，从而保证一致性。其次，这使其方法具有可复制性和可扩展性，从而大大加快了工业化阶段的部署。

MLOps：保持工厂运转

除了设定用例方法之外，还必须部署MLOps(机器学习运营)实践以弥合概念阶段与生产之间的差距。受到DevOps流程的启发，这应该结合软件开发和IT运营以缩短开发生命周期。

MLOps的目的是克服传统编码系统所不具备的挑战。第一个挑战是团队之间的协作：不同的单元通常是孤立的，并且拥有流程的不同部分。这扼杀了生产所需的协作性。第二个挑战是管道管理，因为机器学习管道比传统的管道更复杂。它们有特定的特性，包括在整个生产过程中必须测试和监控的构建块。最后一个挑战是，机器学习模型通常需要多次迭代，当以人工并且特别的方式投入生产时，它们变得僵化且难以更新。

与其相反，MLOps方法应将所有机器学习资产嵌入到持续集成(CI)/持续交付(CD)管道中，以确保快速无缝地部署。在每个新版本发布之前，应该测试所有数据、功能和模型，以防止质量或性能下降。所有利益相关者应该目标一致，并将软件工程最佳实践应用于数据科学项目——版本控制、部署环境、测试。

归根结底，MLOps是一种以与所有其他生产要素统一的方式来持续管理机器学习项目的学科。它确保了从用例早期阶段到用例产业化的有效技术交付。

成功的框架

人工智能为组织带来巨大的希望，但对于无法正确部署的组织来说也有巨大的风险。 AI Factory模型的真正好处在于，它为快速成功地实施建立了一个核心框架。其流程、团队和工具本质上是可迁移和可重复的，这意味着组织可以在追求人工智能愿景时保持敏捷。一旦流程建立并得到MLOps的支持，组织就会获得人工智能加强业务所需的条件。

（编辑：阜阳站长网）

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