机器学习运维实践

MLOps流程：

1. 数据收集与标注
2. 模型训练与调优
3. 模型验证与测试
4. 模型部署与监控
5. 模型迭代更新

工具平台：

• Kubeflow
• MLflow
• TensorFlow Extended (TFX)
• SageMaker

最佳实践：

• 版本化管理数据、代码、模型
• 自动化模型训练流水线
• 实时监控模型性能
• A/B测试模型效果