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机器学习 (ML) 模型本质上很脆弱，部署后它们都会以不同的速度和不同的原因衰减。因此，所有 ML 模型都需要运营和维护 (O&M)，这需要基础设施、人员和工具来确保生产级 ML 模型在运营环境中尽可能地发挥最佳性能。机器学习运营 (MLOps) 是成功实现 AI 的基础。目前大多数 MLOps 平台都专注于 AutoML，非常适合模型开发和训练、打包、测试/验证和部署。然而，很少有 MLOps 平台设计用于处理动态 DOD 和 IC 传感器数据，这还需要能够在严酷的环境中监控模型性能，并在检测到模型衰减时触发半自动或自动再训练。
实现 AI 和 ML 运营的关键
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