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机器学习操作（MLOPS）是一项关键学科，旨在简化和增强端到端机器学习（ML）生命周期，包括开发，部署，监视和维护。随着组织越来越多地采用机器学习模型来获得可行的见解并自动化决策 - MLOP对于确保ML工作流程中的效率，可伸缩性和可靠性是必不可少的。本摘要探讨了实施MLOP和提出克服这些障碍的策略所遇到的挑战。MLOPS中的挑战可以归类为技术，组织和文化方面。技术挑战包括模型版本，可重复性以及确保在不同环境中保持一致的性能。组织挑战涉及跨职能团队之间的合作，管理各种工具和框架，以及将ML工作流与现有软件开发过程集成在一起。文化挑战包括对变革，技能差距以及对利益相关者之间ML概念的共同理解的需求。为了解决这些挑战，提出了多方面的策略。实施强大的版本控制系统和容器化技术可以增强模型可重复性和部署一致性。可以通过建立专门的MLOP团队来培养跨职能协作，从而强调沟通和知识共享。教育和高技能计划可以弥合技能差距，同时促进一种持续学习和适应性的文化。将MLOP集成到现有的DEVOPS实践中可以简化工作流程并减轻组织孤岛。FURTHERMORE，采用自动化测试，连续集成以及特定于ML的连续部署实践可以增强ML系统的可靠性。开放源MLOPS工具和框架有助于标准化和互操作性，从而促进了整合到各种生态系统中。
机器学习操作（MLOPS）
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