MLOps是通过构建和运行机器学流水线（Pipeline），统一机器学（ML）项目研发（Dev）和运营（Ops）过程的一种方法，目的是为了提高AI模型生产质效，推动AI从满足基本需求的能用变为满足高效率、高性能的“好用”。其旨在帮助AI团队更有效地开发、部署和维护机器学模型，因此，被视为AI领域“掘金铲子”。
MLOps产品提供方和应用方不同程度地受益于MLOps体系的蓬勃发展。随着工具市场和行业