$星环科技-U(SH688031
MLOps（Machine Learning Operations）是一系列实践方法，目的是简化机器学习模型和工作流程的开发、部署以及持续维护过程。MLOps是人工智能(AI)的一个子领域，位于机器学习(ML)、开发运营(DevOps)和数据工程的交叉点。它将端到端的机器学习模型开发与机器学习系统的部署和运行相结合。
MLOps的核心在于将DevOps的方法论扩展到机器学习和数据科学资产，使其成为DevOps生态系统的“一等公民”。MLOps也与机器学习工程(MLE)相关，MLE是使用机器学习和传统软件工程的科学原理、工具和技术来设计和构建复杂的计算系统，包括从数据收集到模型构建的所有阶段，以使模型可供产品或消费者使用。
MLOps的出现是为了应对机器学习项目在实际应用中的独特复杂性，提供一套标准化流程和技术能力，用于快速、可靠地构建、部署和运维ML系统。MLOps实践包括但不限于以下几个方面：
• 提高模型开发和部署的效率：通过自动化和标准化流程，缩短模型从概念到生产的时间。
• 确保模型的可复现性和可追溯性：通过版本控制和资产管理，确保模型的每一次变更都是可追踪的。
• 实现模型的持续监控和更新：通过持续监控模型性能，及时发现并解决问题，实现模型的持续迭代和优化。
• 促进团队协作和知识共享：通过标准化流程和工具，促进数据科学家、DevOps工程师和IT人员之间的协作。
• 降低模型维护的成本和风险：通过自动化和监控，减少人为错误，降低模型维护的成本和风险。
MLOps的应用落地正在逐步深入，业务赋能不断提升，工具市场也在横向纵向同时发力，应用落地因地制宜。随着云计算的采用率和可扩展性不断提高，MLOps市场也在不断发展，驱动因素包括对改进模型治理和可解释性的需求日益增长。MLOps的实践正在帮助企业将机器学习模型更有效地整合到生产环境中，确保模型的有效性和可靠性。
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