什么是MLOps？

一、MLOps是什么？

机器学习运维（MLOps，Machine Learning Operations）是覆盖训练、评估、部署、监控与再训练的工程实践体系，核心模块包括特征存储、训练流水线、部署服务化与模型监控。它解决的是模型质量与合规难兼顾、流程无法稳定运行的问题，并不解决业务目标设定本身的偏差。

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