MLOps 生命周期
把数据、训练、部署、监控和迭代连接成持续闭环
MLOps
持续交付机器学习
数据准备
采集、清洗、标注
模型训练
实验、训练、调参
模型管理
版本、注册、评估
模型部署
推理服务、灰度发布
监控评估
质量、漂移、性能
持续迭代
反馈、再训练、优化