浅述MLOps的价值通过明确定义的获取数据的位置和类型来标准化元数据管理实现模型注册表（仓库）并将其链接到每个实验生成的其他参数将元数据与生成它的源代码匹配对您的输入数据进行版本控制识别常见/可重复的操作（例如：数据预处理）并激励团队将它们迁移到可重用的组件中标准化模型格式以进行部署在流水线中打包和标准化您的实验在实验阶段从训练模型切换到部署可以训练它的整个 (CD) 流水线监控和日志通过数据验证增强流水线（用于实验和 CD/CT 的流水线）通过模型分析和验证增强流水线
通过明确定义的获取数据的位置和类型来标准化元数据管理加快了解哪些输入和参数是有效的，哪些是无效的时间。极大地改善了数据科学团队成员之间的协作。这是实验跟踪和模型可重现性的第一步。实现模型注册表（仓库）并将其链接到每个实验生成的其他参数现在您知道了每个模型的训练参数和指标。模型可以直接从模型注册表获取到服务（生产/staging）环境。可以在模型之间快速切换或同时提供多个版本将元数据与生成它的源代码匹配现在您知道了用于生成元数据和训练模型的源代码（实验）。这是模型可重现性的另一个
