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隨著ML應用和AI的激增,很明显開發一個準確的模型只是成功的一部分。要成功地創建基於機器學習的產品,需要建立MLOps實踐和基礎設施,以在生產環境中訓練、部署和管理ML模型。一些關鍵主題包括:

  • MLOps工具
  • 模型漂移和監控
  • 無縫重新培訓和模型版本控制
  • 數據版本化以及存儲的資源。


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