一篇新发表在 arXiv 上的综述论文,从 103 个网络来源中提炼出 25 条架构上重要的 MLOps 指南,以应对当前实践的临时性。Medium 上的补充文章详细介绍了构建和部署机器学习模型的实践经验,涵盖了从数据科学、实验到生产系统、可观测性和使用 MLflow、FastAPI、Docker 和 Kubernetes 等工具进行自动化等各个方面。 AI
影响 为改进生产环境中 ML 模型的集成和部署提供了结构化指导和实践示例。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍 MLOps 指南的研究论文,并辅以实践案例研究。
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