📄️ 功能介绍
企业机器学习项目涉及海量动态资产（数据版本、特征工程、模型参数等），传统管理方式依赖人工记录实验、分散部署脚本和手动性能监控，导致流程割裂、实验难复现、响应延迟等问题，显著拖慢模型交付速度并影响生产稳定性。为解决这一瓶颈，MLOps（机器学习运维）通过构建自动化流水线框架，统一管理从数据准备到模型监控的全生命周期。结合持续集成/持续部署（CI/CD）和容器化技术，MLOps实现了实验可追溯、一键式部署及实时漂移检测，大幅提升模型生产化效率与系统可靠性，推动AI从实验室原型转化为可持续释放业务价值的核心引擎。