MLOps（Machine Learning Operations，机器学习运维）是人工智能领域中的一套实践和方法论，旨在标准化和自动化机器学习模型的整个生命周期管理，包括开发、测试、部署、监控和维护等环节。它借鉴DevOps的理念，通过工具链如版本控制、持续集成/持续部署（CI/CD）、容器化和模型监控，确保模型在生产环境中的高效、可靠运行，提升模型的迭代速度和稳定性。
在AI产品开发的实际落地中，MLOps帮助产品经理和团队应对模型漂移、数据变更等挑战，实现快速部署和自动回滚，从而降低风险、优化资源利用。随着企业AI应用的深化，MLOps已成为提升产品可扩展性和业务价值的关键技术，推动从实验到生产的无缝过渡。
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