标签：mlops

2026-02-04andy阅读(55)评论(0)

在现代MLOps实践中，模型性能监控（如准确率、延迟、数据漂移）已成为标配。然而，仅仅知道模型表现不好是不够的，我们更需要知道为什么。这时，模型可解释性（Explainable AI, XAI）的持续监控就显得尤为重要。 本文将深入探讨如何...

2025-12-03andy阅读(175)评论(0)

在传统的软件开发（DevOps）领域，将安全（SecOps）左移（Shift Left）已是行业标准。然而，MLOps管道引入了独特的新挑战：数据隐私、模型投毒（Poisoning）、依赖性膨胀以及训练环境的瞬态漏洞。要建立一个真正健壮的M...

2025-11-25andy阅读(181)评论(0)

AI基础设施的自动化部署是加速模型从实验到生产的关键。MLOps工具链，如Kubeflow、MLFlow或Seldon，涉及复杂的组件依赖和跨云资源的配置。本篇文章将聚焦于如何结合使用Terraform进行云基础设施（AWS EKS）的快速...