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随着ML应用和AI的蓬勃发展,开发准确的模型显然只是拼图的一部分。要成功打造机器学习驱动的产品,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
  • 模型漂移与监控
  • 无缝重训与模型版本管理
  • 数据版本管理以及工件存储。


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