随着 ML 应用程序和 AI 的蓬勃发展,很明显,开发准确的模型只是难题的一部分。若要成功创建 Machine Learning 驱动的产品,必须创建 MLops 实践和基础设施,以便在生产环境中训练、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

  • 无缝重新训练和模型版本控制

  • 数据版本控制以及存储的工件。



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