本文讨论了机器学习应用的运维挑战，重点关注训练之外的生命周期。它强调了从开发到生产可靠编排的必要性，并强调了集成 Dagster 和 Snowflake ML 等工具来管理这些复杂流水线的关键作用。 AI
影响 简化了 ML 应用的运维生命周期，实现了更可靠的模型部署和管理。
排序理由 文章讨论了 MLOps 的特定工具（Dagster、Snowflake ML），属于“工具”类别。
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MLOps：使用 Dagster 和 Snowflake ML 编排 ML 流水线
报道来源 [1]
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Orchestrating ML Pipelines with Dagster and Snowflake ML
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