機器學習運作MLOPs

🎙️ Podcast EP.156｜機器學習運作：持續推送更新與自動化管線⚙️ 從 DevOps 到 MLOps，讓 AI 也能「自動學習、自動部署」

隨著 AI 系統逐漸走向生產應用，MLOps（Machine Learning Operations） 成為連接資料科學與工程實務的關鍵。本集將帶你深入了解 Google Cloud 架構中心對 MLOps 的完整解析，掌握如何讓模型持續學習、持續部署、持續進化。

📌 本集重點：

• MLOps 與 DevOps 的關鍵差異：AI 模型不只是「程式碼」，還需要處理 資料漂移（Data Drift） 與 持續訓練（Continuous Training）。

• MLOps 三大成熟度等級：1️⃣ Level 0：手動程序 — 資料與模型更新全靠人工。2️⃣ Level 1：自動化機器學習管線 — 提升效率但仍需人工監控。3️⃣ Level 2：CI/CD/CT 完整自動化 — 實現模型的即時迭代與交付。

• 核心組件：

  • 資料驗證與版本控制

  • 模型驗證與評估

  • 特徵儲存庫（Feature Store）

  • 中繼資料管理（Metadata Tracking）

• 雲端實務應用：如何在 Google Cloud 中實作 MLOps 管線

💡 核心啟示：MLOps 不只是自動化，更是一套讓 AI 持續學習與優化的工程哲學。當你的模型能「自己更新」，你離智慧系統又更近一步。

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💬 你目前的 AI 系統是「一次訓練」還是「持續演進」？MLOps 也許是你該邁出的下一步。

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