许多 MLOps 挑战被误诊为与模型相关的问题，但实际上根源在于数据工程问题。解决这些潜在的数据问题对于提高模型在生产环境中的性能至关重要。文章建议，专注于强大的数据管道和管理比仅仅优化模型更有效。 AI
影响 有效的 MLOps 在很大程度上依赖于数据质量和管道管理，这表明数据工程是成功部署 AI 的一个关键但常被忽视的组成部分。
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MLOps 挑战常源于数据工程而非模型
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报道来源 [1]
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为什么大多数 MLOps 问题实际上是数据工程问题
<div class="medium-feed-item"><p class="medium-feed-image"><a href="https://medium.com/@ng.th.thuyy/why-most-mlops-problems-are-actually-data-engineering-problems-f91d8ac0803e?source=rss------mlops-5"><img src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1100/1*u8Q2y7_nG5_n1ECl1_ChPQ.png…