MLOps的概念、原则和实践
MLOps是机器学习运维的最佳实践，旨在统一开发与运维，提高模型部署效率和质量。它融合了机器学习、数据工程和DevOps，解决技术债务问题，简化复杂流程，并通过持续监控应对模型退化。与DevOps相比，MLOps需特别关注数据版本控制、硬件需求和模型持续监控。
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