隨著 ML 應用程式和 AI 的蓬勃發展,很明顯,開發準確的模型只是難題的一部分。若要成功創建 Machine Learning 驅動的產品,必須創建 MLops 實踐和基礎設施,以便在生產環境中訓練、部署和管理 ML 模型。一些關鍵主題包括:
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MLops 工具
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模型漂移和監控
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無縫重新訓練和模型版本控制
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資料版本控制以及儲存的工件。
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