机器学习算法和架构在MLOps框架下的工程实践
本文主要介绍机器学习（以下简写为ML）算法和架构在MLOps框架下的工程实践。当从业者具备了足够丰富的知识储备时，就可以开始尝试ML了。通常情况下，ML实践会涉及研究和生产两个主要环境。研究环境可以在本地计算机或工作站上，这通常是为了进行小规模的模型分析和探索。生产环境是模型投产的环境，ML在生产环境中通常需要相对长期的持续运行，生产环境中的任务一般需要自动化和持续迭代。下面举个仅需要在研究环境中进行数据分析或建模即可满足需求的例子，即在文章标题中找到与较高点击率相关的关键词。数据分析师的交付方
