什么是 MLOps
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内容提要
MLOps是围绕机器学习模型研发的标准化和工程化过程，提高了模型研发效率和分工协作，关注模型的开发、部署和运维。MLOps包含数据处理、训练、验证、部署和监控等环节，分为级别0、1和2，分别是手动过程、机器学习流水线自动化和CI/CD流水线自动化。
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Q&A
MLOps的主要目标是什么？
MLOps的主要目标是缩短模型研发的迭代周期，促进各角色之间的无缝协作。
MLOps包含哪些关键步骤？
MLOps包含数据管理、模型开发、训练与调优、评估、部署和监控等关键步骤。
MLOps与DevOps有什么区别？
MLOps关注机器学习模型的开发、部署和运维，而DevOps关注软件开发和IT运维，团队组成也不同。
MLOps的分级是怎样的？
MLOps分为三个级别：级别0是手动过程，级别1是机器学习流水线自动化，级别2是CI/CD流水线自动化。
MLOps如何提高模型研发效率？
MLOps通过自动化工具加快模型的训练、部署和评估过程，促进团队协作，提高工作效率。
MLOps的级别0有什么特点？
级别0是手动过程，依赖人工操作，模型更新不频繁，且不支持持续集成和持续部署。
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