AI应用 MLOps MLOps将DevOps理念引入AI开发,实现模型从开发到上线的全生命周期管理。 核心要点 实验追踪:MLflow记录参数/指标/产物,实验对比与复现模型注册:版本管理、阶段管理(Staging/Production)、回滚Pipeline编排:Kubeflow/Airflow/TFX自动化训练-评估-部署流程监控告警:模型漂移检测、数据漂移检测、推理延迟监控A/B测试:金丝雀发布、流量切分、效果对比 关联知识AI开发工具链云计算