
MLOps是一种结合软件开发和机器学习的实践,用于开发,部署和维护机器学习模型的整个生命周期。
MLOps需要一个高效的开发环境,以支持团队协作和版本控制,并为整个开发过程提供自动化流程。
它还需要一个可扩展的基础架构来支持模型开发和部署,并提供监控和诊断工具来确保模型在不同环境下的稳定性。
MLOps的目标在于将机器学习部署到生产环境,实现模型端对端的自动化管理,加速迭代周期和增强应用价值。

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MLOps需要一个高效的开发环境,以支持团队协作和版本控制,并为整个开发过程提供自动化流程。
它还需要一个可扩展的基础架构来支持模型开发和部署,并提供监控和诊断工具来确保模型在不同环境下的稳定性。
MLOps的目标在于将机器学习部署到生产环境,实现模型端对端的自动化管理,加速迭代周期和增强应用价值。
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