[MLOps指南]
机器学习操作（MLOps）是一种旨在将机器学习与软件开发流程相结合的新兴实践方法。MLOps让你可以将模型训练、测试和部署纳入到统一的管道中，以便有效地构建和维护生产级别的机器学习应用程序。
作为AI的未来，MLOps正在成为机器学习开发流程的核心。它提供了许多工具和技术，使机器学习在生产环境中更容易实现，并带来了许多好处。
MLOps提供了几种方法，用于解决机器学习开发过程中的难题。其中，自动化和可重现性是其中最为重要的因素。只有这些基本要素得到保障，机器学习才能通过开发流程进入生产环境中。
为了在开发和实现机器学习模型时更轻松地应用MLOps，我们需要掌握一些关键知识点。我们需要了解机器学习模型的开发和部署流程、可重复性实践、测试策略以及持续集成和持续交付（CI / CD）等方面的知识。
为了更深入地掌握MLOps，了解开源和云提供的各种工具和技术是必不可少的。例如，我们需要熟悉可用于自动化模型创建和测试的工具，例如Kubeflow和MLflow，以及可用于模型部署和监视的工具，例如TensorFlow Serving和Kubernetes。
总的来说，MLOps是在机器学习中实现可重复性、自动化和高度可扩展性的最佳实践方法。随着机器学习的发展，我们期待更多关于MLOps的最佳实践和技术的涌现，这将使机器学习在机构内部推广变得更加轻松。
无论你是新手还是高级MLOps用户，我们推荐您仔细阅读有关MLOps的资料，并研究开源工具和技术。掌握MLOps将为您的实验室或企业提供更好的机器学习开发流程，为生产级别的机器学习应用程序提供可靠的支持。
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