优化机器学习工作流程：整合KitOps与Amazon SageMaker
In machine learning (ML) projects, transitioning from experimentation to production deployment presents numerous challenges, including fragmented workflows, inconsistent processes, and scaling...
AI生成摘要 在机器学习项目中，实验到生产部署面临工作流程分散和扩展困难等挑战。结合MLOps工具与云平台，如KitOps和Amazon SageMaker，可以提升机器学习工作流的效率，优化模型管理，缩短开发与部署时间，并构建可扩展系统。
