本文讨论了训练机器学习模型与将其部署用于实际预测之间的关键区别。它强调，模型在训练期间表现良好并不保证其在生产环境中的有效性。文章强调，推理（使用训练好的模型对新数据进行预测的过程）是衡量机器学习项目成功及其从脚本到功能系统的转型的真正考验。 AI
影响 突出了机器学习模型训练与成功实际部署之间的差距，强调了推理的重要性。
排序理由 这是一篇讨论部署机器学习模型的实际挑战的观点文章，而不是发布或研究发现。
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