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...ions) 正在迅速成为现代机器学习 (ML) 项目成功的关键因素。它不仅仅是DevOps在机器学习领域的简单应用，而是一套集成了机器学习模型开发 (ML Development)、部署 (Deployment) 和运维 (Operations) 的实践、技� MLOps 的目标是将 ML 模型从实验阶段快速、可靠、可重复地推向生产环境，并持续监控和改进其性能。与传统的软件开发不同，ML 模型具有以下特点，使得 MLOps 变得更加复杂： ...

[[MLOps]] 治理是指一套流程、策略和技术，用于确保机器学习 (ML) 模型在整个生命周期内以负责任、合规、安全和可靠的� * **模型风险管理：** 识别、评估和减轻与 ML 模型相关的风险。这包括 [[模型验证]]、[[压力测试]] 和 [ ...

MLOps (Machine Learning Operations) 正在迅速成为现代机器学习 (ML) 项目成功的关键。它结合了机器学习模型的开发（Dev）� * **自动化:** 自动化整个 ML 生命周期的各个阶段，包括数据准备、模型训练、模型评 ...

...机器学习 (ML) 项目成功的关键组成部分。对于初学者来说，MLOps 可能看起来令人生畏，但理解其核心原则和常见陷阱对于构建可靠、可扩展和可维护的 ML 系统至关重要。本文旨在为初学者提供 MLOps 的经验教训� [[Category:机器学习工程]] (Machine Learning Engineering)]]。 ...

随着机器学习 (ML) 在各行各业的应用日益广泛，将模型从实验阶段部署到� * Coursera: Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization ...

...学习]] 管道是构建和管理端到端机器学习 (ML) 工作流程的强大工具。它允许数据科学家和机器学习工程师以可重复、可扩展和可靠的方式创建、部署和管理 ML 模型。本文旨在为初学者提供 Azure 机器学习管道的全面� Azure 机器学习管道与其类似。它将整个 ML 工作流程分解为一系列单独的步骤，每个步骤称为一个“ ...

[[Machine Learning (ML)]] [[AI for Engineering]] ...