MLOps是一箇涵蓋機器學習開發和運維的綜合性實踐，它旨在統一機器學習系統的開發(Dev)和運維(Ops)，通過一系列流程和最佳實踐，實現模型的全生命週期管理，包括數據收集、模型創建、編排、部署、監控和更新。
MLOps的主要目標是提高機器學習流程的效率、質量和可重複性，同時確保模型符合業務需求和監管要求。它融合了數據科學家、工程師和運維人員之間的協作，簡化管理流程，並在大規模生產環境中自動部署機器學習和深度學習模型。MLOps不僅關注技術解決方案，還涉及項目管理、持續集成/持續交付(CI/CD)、質量保證等方面的獨特方面，幫助企業更有效地利用機器學習能力來促進業務增長。