机器学习运维（MLOps）是一种系统性的实践方法，它将软件工程的原则和实践智慧地应用于机器学习系统的全生命周期管理中。MLOps的诞生，标志着数据科学领域的一大飞跃。
MLOps理念强调团队间的协同合作，将DevOps和GitOps的原则巧妙地结合在一起，旨在构建一个持续演进的过程，使得机器学习模型能够无缝地集成到软件开发流程中。这不仅涉及数据处理、模型训练等核心环节，更囊括了模型部署、监控以及更新等关键步骤。通过这样的组织方式，MLOps旨在提升机器学习系统的四大关键属性：可靠性、可重复性、可扩展性和安全性。
在MLOps的框架之下，数据科学家、工程师和IT团队得以携手共进，他们共同努力，以简化的迭代训练环节确保机器学习模型的准确性和时效性。这一实践可实现模型的持续监控、再训练和部署，使模型能够灵活应对数据的不断变化，确保模型在时间的洗礼下依然保持最佳性能。
更为重要的是，MLOps的实践能够显著提高预测模型的质量和准确性，它能够帮助团队优化管理流程，有效避免数据漂移现象的发生。借助MLOps，数据科学家能够更高效地工作，从而推动整个机器学习项目的进展。
MLOps是一种系统性的方法，旨在从开发到生产部署的每一个环节都优化机器学习模型的管理和运维。它的目标不仅是缩短模型的开发周期，更在于提高模型的质量和可靠性，推动机器学习项目的成功实施。
