MLOps (机器学习业务)

MLOps（机器学习运营）是一个软件开发流程，用于管理机器学习（ML）模型的部署、监控和维护。它汇集了ML开发和运营所涉及的流程，如数据工程、模型训练和测试、模型部署和模型性能监控。

MLOps是一门相对较新的学科，结合了软件工程、机器学习工程和DevOps的技能。它为ML团队提供了一个统一的平台，以便更好地合作，有效地管理ML模型的生命周期。这包括创建可重复的ML管道，自动协调数据、模型训练和模型部署。它还有助于简化模型管理，使开发人员能够通过自动模型重启和重新训练，快速识别和应对模型的准确性漂移。

MLOps提供了一个平台，数据科学家、软件工程师和DevOps工程师可以合作构建、部署和监控ML驱动的应用程序。然后，开发人员可以使用MLOps来优化数据管道，自动进行模型的再训练，并迅速将新版本的模型部署到生产中。这有助于开发人员缩短新的ML应用的上市时间，并在控制成本的同时更容易部署和维护模型。

MLOps还与持续集成和持续交付（CI/CD）的做法相辅相成，用于实现软件开发工作流程的自动化，并提高正在创建的软件系统的整体质量。这确保了一个特定模型的迭代可以更快、更准确地交付，同时确保它保持生产就绪。

简而言之，MLOps是一个结合了传统软件工程和机器学习元素的平台，以便以一种经济有效的方式部署和管理模型。它帮助数据科学和开发人员团队快速迭代模型，自动部署和维护模型，并以更高的精度向生产交付模型。