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2026 年值得关注的 5 种前沿 MLOps 技术
在本文中，我们概述了影响 2026 年的五种前沿 MLOps 趋势。
来源:KDnuggets# 简介
#MLOps（机器学习操作的缩写）包含在生产和现实环境中大规模部署、维护和监控机器学习模型的一组技术：所有这些都在稳健可靠的工作流程下进行，并且可以持续改进。近年来，在生成模型和语言模型的兴起和加速增长的推动下，MLOps 的受欢迎程度急剧上升。
MLOps 机器学习操作简而言之，MLOps 正在行业中人工智能 (AI) 工程领域占据主导地位，预计这种情况将在 2026 年继续下去，新的框架、工具和最佳实践将与 AI 系统本身一起不断发展。本文概述并讨论了影响 2026 年的五种前沿 MLOps 趋势。
# 1. 策略即代码和自动化模型治理
这是关于什么的？将业务和组织设置中的可执行治理规则嵌入 MLOps 管道（也称为策略即代码）是一种不断增长的趋势。组织正在寻求能够自动集成公平性、数据沿袭、版本控制、法规遵从性和其他升级规则的系统，作为人工智能和机器学习系统运行持续集成和持续交付 (CI/CD) 流程的一部分。
这是关于什么的？ 策略即代码为什么它将成为 2026 年的关键？随着监管压力的增加、企业风险担忧的增加以及模型部署规模的不断扩大，使得手动治理变得难以实现，比以往任何时候都更有必要寻求自动化、可审计的策略执行 MLOps 实践。这些实践使团队能够在可证明的系统合规性和可追溯性下更快地交付人工智能系统。
为什么它将成为 2026 年的关键？