本书介绍

当今组织创建的分析和机器学习(ML)模型有一半以上从未投入生产环境。现实存在很多技术性的挑战和障碍，不能在实际生产环境中部署模型。

这本书介绍了MLOps的关键概念，以帮助数据科学家和应用工程师不仅操作ML模型来推动真正的业务变化，而且随着时间的推移维护和改进这些模型。通过基于世界各地大量多层操作系统应用的经验教训，九位机器学习专家提供了模型生命周期五个步骤的见解-构建、预生产、部署、监控和治理-揭示了如何在整个过程中注入强大的多层操作系统流程。

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这本书帮助你:

通过减少ML管道和工作流中的摩擦来实现数据科学价值。

通过再训练、定期调整和完全重塑来完善ML模型，以确保长期准确性。

设计MLOps生命周期，用不偏不倚、公平和可解释的模型来最小化组织风险。

为管道部署和更复杂、标准化程度更低的外部业务系统操作ML模型。

 

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