Defined Term
MLOps（机器学习运维）
机器学习运维，管理模型全生命周期的工程实践
详细定义
MLOps 是 DevOps 在 ML 领域的延伸，涵盖数据管理、模型训练、部署、监控、迭代全流程。是 FDE 现场落地的核心能力之一。包括：特征管理（Feature Store）、模型注册（Model Registry）、A/B 测试、监控告警、漂移检测。
实例
- SageMaker / Vertex AI：云厂商 MLOps 平台。
- MLflow：开源 MLOps 工具。
- BentoML：模型部署框架。
来自行业的实例
SageMaker / Vertex AI：云厂商 MLOps 平台。
MLflow：开源 MLOps 工具。
BentoML：模型部署框架。
关联术语
关于 MLOps（机器学习运维） 的常见问题
MLOps（机器学习运维） 的核心定义是什么？
机器学习运维，管理模型全生命周期的工程实践
MLOps（机器学习运维） 在 FDE 工作流中扮演什么角色？
MLOps 是 DevOps 在 ML 领域的延伸，涵盖数据管理、模型训练、部署、监控、迭代全流程。是 FDE 现场落地的核心能力之一。包括：特征管理（Feature Store）、模型注册（Model Registry）、A/B 测试、监控告警、漂移检测。