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COMMENTARY · CL_327501 · Oct 28 · 00:00

MLOps：数据工程和工具对模型功能至关重要

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。
COMMENTARY · CL_135753 · Jul 10 · 00:00

MLOps：验证、治理和监控在部署后至关重要

本文强调，部署机器学习模型并非MLOps流程的最后一步。它着重指出了持续验证、健全治理和不间断监控对于确保模型在部署后的有效性和可靠性至关重要。作者Han Cong借鉴了金融行业的类比，说明模型的生命周期远远超出了其最初的创建和实施阶段。