MLOps（Machine Learning Operations）是一种结合机器学习（ML）和 DevOps 实践的方法论，旨在实现机器学习模型在现实环境中的高效、可靠和规模化部署与运维。MLOps 超越了传统程序与系统开发的范围，专注于解决机器学习项目特有的挑战，如数据管理、模型训练、部署监控和持续迭代等。
在传统程序与系统开发中，开发人员通常关注代码编写、功能实现和系统稳定性，使用版本控制、自动化测试和持续集成/持续部署（CI/CD）等工具来优化流程。机器学习项目引入了新的复杂性：数据不断变化，模型性能可能随数据分布变化而下降，且实验和迭代频率较高。MLOps 通过整合以下关键实践来应对这些挑战：
- 数据与模型版本控制：使用工具如 DVC（Data Version Control）来追踪数据和模型的变化，确保实验可复现。
- 自动化流水线：构建端到端的自动化流程，涵盖数据预处理、模型训练、评估和部署，减少人工干预错误。
- 持续监控与反馈：部署后持续监控模型性能和数据漂移，建立反馈循环以快速迭代和优化模型。
- 协作与治理：促进数据科学家、工程师和运维团队之间的协作，确保模型符合业务需求和合规标准。
MLOps 不仅提升了机器学习项目的效率和可靠性，还帮助组织更快地将 AI 解决方案转化为实际价值。它与传统系统开发相辅相成，扩展了 DevOps 的理念，以适应 AI 时代的动态需求。简而言之，MLOps 是程序与系统开发在机器学习领域的重要进化，是实现 AI 规模化应用的关键支柱。
