部署确保模型在实时或批处理环境中可用且正常运行。
模型监控/维护
即使在部署之后，工作也不会停止。随着时间的推移，模型可能会经历概念漂移，即数据中的模式发生变化，导致模型的预测变得不那么准确。如果性能下降，系统会自动触发维护任务，例如重新训练模型或根据新数据进行调整，以保持模型的准确性。
保持最佳性能。
模型监控意味着持续跟踪模型在生产环境中的性能。
并非所有机器学习流水线都需要实时处理。有两种常见流水线类型：
批处理流水线：按设定的 萨尔瓦多 whatsapp 数据库 时间间隔（例如每日或每周）处理数据。适用于在大型数据集上训练模型。
实时流水线：在数据生成时进行处理。非常适合欺诈检测、推荐或动态定价。
许多公司同时使用批处理流水线进行训练和实时流水线进行推理。
机器学习流水线中的常见挑战（以及如何克服它们）
正如大多数机器学习流水线在组件和步骤上具有相似性一样，它们也往往面临着一系列共同的挑战。
数据质量
挑战：输入垃圾，输出垃圾。质量差或不一致的数据会导致模型不准确、不可靠。
解决方案：在每个阶段实施可靠的数据验证。使用分析工具及早发现异常，并建立清晰的数据所有权和治理策略。