主要观点：作者通过领导多个机器学习团队从原型到生产的过渡，见证了 MLOps 从概念到关键企业功能的演变，分享了在不同规模和成熟度组织中实施 MLOps 的见解，包括当前趋势和实际指导。

关键信息：

• MLOps 结合多种原则创建可持续的 ML 系统，实施因组织而异，成功的关键是关注整个模型生命周期。
• 七个关键 MLOps 趋势：特征库从可有可无到必需；模型监控超越基本指标；AutoML 从模型选择扩展；GitOps 用于 ML 版本控制；平台工程标准化工作流程；无服务器 ML 推理优化成本和规模；负责任的 MLOps 融入伦理。
• 实施 MLOps 的经验教训：从实际基础开始，逐步推进；建立可重复性工作流程；投资全面监控；设计增量改进机制。

重要细节：

• 在金融服务客户中，最初只注重快速部署模型，后来意识到监控和治理的重要性。
• 特征库的价值在于保证训练和推理的一致性、特征重用和治理追踪。
• 现代 ML 监控关注数据漂移、性能退化和运营指标等。
• AutoML 在模型选择、特征工程和流水线自动化方面有重要应用，但应与数据科学家专业知识相结合。
• GitOps 应用于 ML 解决了可重复性挑战，包括基础设施代码化等。
• 平台工程有内部平台、商业平台和 Kubernetes 原生等形式，选择取决于团队规模等。
• 无服务器 ML 推理在营销分析中降低成本和提高扩展性。
• 负责任的 MLOps 包括公平性指标监测等实践。
• 实施 MLOps 要从实际出发，逐步自动化，注重可重复性和监控，设计增量改进机制。