近年来，随着人工智能和机械学习的快速生长，MLOPS（Machine Learning Operations）看法逐渐引起了普遍关注。那么，MLOPS事实是什么意思呢？
MLOPS是将机械学习和运维相连系的一种新趋势，旨在实现对机械学习模子的开发、部署和治理的自动化和尺度化。通过MLOPS，可以加速从模子训练到模子上线的流程，提高模子的稳固性和可扩展性。
在传统的机械学习开发中，通常由数据科学家认真模子的开发和调试，然后将模子交给工程师举行部署和集成。这种分层和手动的流程容易导致模子在现实生产情形中遇到问题，无法快速响应变化。
MLOPS的焦点目的是实现机械学习事情流程的自动化和尺度化。通过使用自动化的工具和流程，可以削减开发和部署的时间，同时提高模子的可维护性和可重复性。此外，MLOPS还强调监控和治理模子的整个生命周期，包罗数据质量监控、模子性能监控和模子版本治理等。
总的来说，MLOPS看法将机械学习和运维买通，实现了模子的自动化开发、部署和治理，提高了模子的稳固性和可扩展性，是将机械学习应用落地的重要一环。