机器学习工程的实例化：部署机器学习的推理代码
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数据科学家写的推理代码离生产就绪还很远，工程化改造要解决版本化、安全性和依赖管理。
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机器学习运维（MLOps），把模型的开发、部署、监控与迭代纳入工程化流程，让模型像软件一样持续交付。
《Introducing MLOps》读书笔记：MLOps、ModelOps 与 AIOps，以及 DataOps
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MLOps、ModelOps 和 AIOps 常被混用，其实 AIOps 讨论的是另一件事：用 AI 解决运维难题。