原文：
www.kdnuggets.com/2023/06/essential-mlops-free-ebook.html
MLOps，即机器学习操作，是一种促进数据科学家和运营专业人员之间协作和沟通的实践，旨在帮助管理生产环境中的 ML 生命周期。它结合了机器学习、DevOps 和数据工程，以标准化和简化 AI 模型在生产中的部署、测试和监控。
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MLOps 是至关重要的，因为它解决了大规模部署 ML 模型的挑战。它有助于管理 ML 模型的复杂性、多样性和数量，同时确保过程的稳健性、可重复性和可扩展性。机器学习模型的价值取决于它们在实际应用中的表现，而 MLOps 使企业能够持续监控和改进模型。
此外，MLOps 强调自动化、可重复性以及持续集成和部署，这些都是满足现代企业快节奏需求所必需的。这些实践有助于缩短上市时间，确保模型的准确性和可靠性。没有 MLOps，组织可能会在部署和维护机器学习模型时面临困难，从而导致错失机会或无效的 AI 应用。因此，MLOps 在将 AI 落实到实际操作中起着关键作用，为过程带来更多的准确性、效率和可预测性。
现在有多种资源可以学习 MLOps 的基础知识，而现在还有一本新书加入其中。数据科学地平线 最近发布了一本关于 MLOps 基础知识的免费电子书，标题为 Essential MLOps：成功实施所需了解的要点。
《Essential MLOps: What You Need to Know for Successful Implementation》 涵盖了广泛的主题，从 MLOps 的基础概念及数据科学家和工程师在这一领域的角色，到数据管理、模型训练与评估以及持续集成和部署等关键技能。此外，我们深入探讨了促进 MLOps 实施的工具和技术，包括数据版本控制系统、CI/CD 工具和监控解决方案。最后，通过一系列案例研究，我们展示了 MLOps 在各个行业的实际影响，突出它如何提高效率、更具信息的决策和更好的整体性能。
这本电子书在相对较少的页面中涵盖了大量内容，简明扼要地向读者介绍了 MLOps 领域的重要话题。
如果你对机器学习操作的初学者介绍感兴趣，可以查看 《Essential MLOps: What You Need to Know for Successful Implementation》。
Matthew Mayo (@mattmayo13) 是数据科学家及 KDnuggets 的主编，这是一个开创性的在线数据科学和机器学习资源。他的兴趣包括自然语言处理、算法设计与优化、无监督学习、神经网络以及机器学习的自动化方法。Matthew 拥有计算机科学硕士学位和数据挖掘研究生文凭。可以通过 editor1 at kdnuggets[dot]com 联系他。