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隨著機器學習應用和人工智慧的蓬勃發展,很明顯,開發一個準確的模型只是其中的一部分。要成功打造機器學習驅動的產品,必須建立MLOps實踐和基礎設施,以在生產環境中訓練、部署和管理機器學習模型。一些關鍵主題包括:

  • MLOps工具
  • 模型漂移與監控
  • 無縫重新訓練與模型版本管理
  • 資料版本管理以及工件儲存。


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