编排

ML 编排是指管理和协调机器学习生命周期中涉及的各种任务和工作流的过程，涵盖从数据准备、模型训练到部署和监控。它涉及集成多种工具和平台，以简化操作、自动化重复任务，并确保数据科学家、工程师和运维团队之间的无缝协作。通过使用编排框架，组织可以增强可复现性、可扩展性和效率，从而管理复杂的机器学习管道，并提升生产环境中模型的整体质量。这确保模型得到持续更新和维护，促进快速迭代，以适应不断变化的数据和业务需求。