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MLSecOps 的概念最初被认为是对企业在将支持 AI 的解决方案部署到生产中面临的许多技术挑战的合理反应。许多调查报告显示，大约 70% 的 AI/ML 模型从未弥合从原型阶段到生产的差距。根据 Sculley 等人 (2015) 的说法，最初调查了“机器学习系统中隐藏的技术债务”中讨论的结果。失败的原因在于，一个有效的支持 AI 的解决方案需要融合许多代码、算法选择、超参数、服务基础设施、机器资源管理、数据等。随着底层事件的变化和数据模型本身的改进，对数据的依赖也在不断演变，需要新的技术来促进开发，而传统的确定性代码是不够的。
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