MLOps最佳实践 - MLOps Gym：爬行

MLOps是一个持续的过程，涉及实践和组织行为，而非单一工具。

MLOps Gym系列分为三个阶段：爬行、行走和奔跑，提供最佳实践。

关键工具包括MLflow和Unity Catalog，以确保数据治理和模型管理。

特征库简化特征工程，确保模型训练和推理的一致性。

版本控制在数据科学中至关重要，促进团队协作和项目可追溯性。

Apache Spark可解决大数据处理中的内存问题，适用于机器学习工作流。

编写干净代码和选择合适的开发环境是提升MLOps能力的最佳实践。

监控AI系统的质量是建立信任的第一步，需持续跟踪数据和模型性能。

在MLOps的早期阶段，提供可重用的基础设施和标准化的跟踪工具至关重要。

通过遵循最佳实践，可以将临时的机器学习工作流转变为可重复、可靠的作业。