编排

ML编排指的是管理和协调机器学习生命周期中涉及的各项任务和工作流程的过程，从数据准备和模型训练到部署和监控。它涉及集成多个工具和平台，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，组织可以增强可重复性、可扩展性和效率，从而能够管理复杂的机器学习管道，并提高生产中模型的整体质量。这确保了模型能够持续更新和维护，促进快速迭代和适应不断变化的数据和业务需求。