随着人工智能技术的快速发展，为了使AI算法应用于生产环境，解决模型落地的问题，IT与AI运维团队开始了一项寻求跨界协作的工作，这支团队拥有了一个新名字——MLOps。
那么MLOps概念是什么意思呢？它代表的是AI模型落地所需要的技术和流程，其中ML指Machine Learning（机器学习），Ops指Operations（运维），MLOps的作用是将企业数据科学家和软件工程师合作来加速模型开发和运行，将AI应用快速部署，整合和实现自动化管理，极大提高了AI落地的速度，效率和质量。
MLOps将传统的软件工程和机器学习领域的技能结合在一起，可以更加有效地发现问题和更快地协作解决问题。MLOps的开发和部署流程是一个多阶段的过程，包括数据收集，模型训练，应用部署和流程监控等环节，每个环节都需要高度有效的协作，依赖高效的工具和流程来保证。
MLOps在人工智能应用中正变得越来越重要，帮助企业更好地应用AI技术，并将其成功部署到生产环境中，发挥其巨大的商业价值。
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