一、MLOps是什么？

MLOps（Machine Learning Operations，机器学习运维）是将 DevOps 思想延伸到机器学习全生命周期的一套工程实践与工具链体系，覆盖数据准备、模型训练、模型评估、部署、监控与再训练等环节，目标是在保证模型质量与合规的前提下，让机器学习系统能够稳定、持续地为业务创造价值。

二、MLOps包含哪些模块？

· 特征工程与特征存储

· 模型训练流水线

· 模型部署与服务化

· 模型监控与漂移检测

三、MLOps的发展历程

MLOps 概念在 2015 年前后伴随深度学习在工业界大规模落地而萌芽，2018 至 2020 年间随着云原生 MLOps 平台兴起逐步成型。如今已成为企业落地 AI 工程化的关键能力，被业界普遍视为 AI 从实验走向生产环境的必由之路。

四、为什么企业需要MLOps？

· 加速模型从实验到生产的转化

· 提升模型可解释性与可审计性

· 支撑业务规模化、可持续的智能化升级

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