从模型开发到部署和维护的过程充满挑战，包括：
可扩展性：大规模管理 ML 模型的 MLOps 生命周期。
可靠性：确保部署模型的一致性能和可靠性。
治理：解决法规遵从性、道德考虑和数据隐私问题。
协作：促进数据科学家、机器学习工程师和业务利益相关者之间的工作。
MLOps 通过建立标准化 喀麦隆 Whatsapp 数据 流程、MLOps 最佳实践和自动化技术来解决这些挑战。最终目标是简化 ML 模型的端到端生命周期。此过程中的关键阶段（因此也是 MLOps 架构的重要组成部分）包括：
模型开发
模型开发是将数据转化为可操作见解的关键。此过程不仅包括传统 ML 模型的开发，还包括 LLM 的开发。因此，在 MLOps 中，模型开发涵盖了多种方法，从训练预测分析模型到探索生成式 AI 的创造性可能性。
在传统的 ML 模型开发中，数据预处理起着至关重要的作用。这不仅涉及任何优秀的数据操作平台提供的功能（访问、连接、清理数据等），还涉及更专业的数据转换，例如数据集重塑、将非结构化文本或图像编码为数字向量，或将分类值转换为虚拟变量，以确保数据的结构适合模型训练。