随着ML应用和AI的蓬勃发展,开发一个准确的模型只是整个拼图的一部分。要成功创建一个Machine Learning驱动的产品,必须建立MLops实践和基础设施,以在生产环境中训练、部署和管理ML模型。一些关键主题包括:

  • MLops工具
  • 模型漂移和监控
  • 无缝再训练和模型版本控制
  • 数据版本控制以及工件存储


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