本文讨论了数据工程和工具在使机器学习模型功能化方面发挥的关键作用。它强调模型的成功取决于底层基础设施，包括数据管道、特征工程和强大的部署机制。作者 Han Cong 指出，没有适当的 MLOps 实践，即使是先进的模型也只能是理论概念，而非实际应用。 AI
影响 强调了数据工程和 MLOps 在实现 AI 模型运行方面的重要作用。
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MLOps：数据工程和工具对模型功能至关重要
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报道来源 [1]
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[基础] 第9部分。模型仅在管道之上运行：数据工程与工具 — Han-co
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