整合 MLOps 最佳实践的重要性 将机器学习模型从概念化转变为部署和持续监控是一项复杂且耗时的工作。此外，随着组织扩展其数据科学运营，此过程的复杂性呈指数级增长。如果没有 MLOps 实践和必要的基础设施，组织必须执行模型开发、验证、部署、监控和管理等艰巨的手动任务。 这项工作范围广泛，需要多个团队的协调、各种利益相关者的参与以及利用各种技能。固有的挑战是，每个模型通常都是根据具体用例单独创建...