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搜索关键词：MLOps实践
标签：MLOps实践(MLOps实践是将机器学习（ML）模型开发、部署、监控和维护流程自动化、标准化与协作化的一套方法论。它融合了DevOps理念，通过CI/CD流水线、版本控制、环境隔离和持续测试，确保模型从实验到生产环境的高效迁移。MLOps实践可显著降低模型迭代周期，提升模型可靠性与可解释性，同时加强团队协作，实现数据科学家、工程师与运维人员的无缝配合，是推动AI规模化落地的关键路径。)
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