MLOps 综合指南近年来，ML 模型发展迅速，企业越来越依赖它们来自动化和优化运营。但是，管理 ML 模型可能具有挑战性，尤其是当模型变得更加复杂并且需要更多资源来训练和部署时。这导致了 MLOps 的出现，作为标准化和简化 ML 工作流的一种方式。MLOps 强调需要在 ML 工作流中进行持续集成和持续部署 （CI/CD），确保实时更新模型以反映数据或 ML 算法的变化。这种基础设施在准确性、可重复性和可靠性至关重要的领域很有价值，例如医疗保健、金融和自动驾驶汽车。通过实施 MLOps，组织可以确保其 ML 模型持续更新