mlops是什麼

綜合性的方法

MLOps是一個綜合性的方法，旨在管理機器學習(ML)模型的全生命周期，包括模型的設計、開發、訓練、部署、監控和更新。

MLOps結合了DevOps的原則，通過自動化和標準化流程來提高ML套用的效率、質量和可靠性。它不僅是一種技術或工具，而是一種集成了業務、數據、算法和運維的實踐方法，旨在構建可重複、可復用的模型生產流水線。MLOps關注於ML模型的獨特需求，如數據管理、模型監控和持續改進，以確保模型能夠適應不斷變化的環境並保持性能。