1）成本优化 MLOps 实践发挥着关键作用，通过自动化工作流程、监控资源分配以及微调模型训练和部署，组织可以减少与其机器学习解决方案相关的基础设施和运营费用。 2）增强模型质量 MLOps 方法优先考虑持续集成和持续部署 (CI/CD) 原则，确保模型在部署前经过持续测试和验证程序。这种细致的方法提高了模型的质量，并降低了生产环境中出现错误或复杂情况的可能性。 https://www.wsdata.co.uk