本文详细介绍了使用 OpenShift AI 构建漂移检测管道的过程。OpenShift AI 是一个专为 MLOps 设计的平台。该过程涉及利用 Kubernetes 和 KServe 部署模型，然后自动化数据漂移（特别是概念漂移）的检测，以确保模型随时间的性能。 AI
影响 为在生产环境中实施 MLOps 管道以监控和维护模型性能提供了实用指南。
排序理由 文章描述了漂移检测的 MLOps 工具链的实现，而不是新的模型发布或核心研究。
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