MLOps 衔接

模型注册、监控与再训练——与 mlops-essentials 课对照学习。 路线图节点精简；本课扩展实验到生产的完整数据科学路径。

学习目标

• Experiment tracking
• Model registry
• Serving 概览
• Drift 监控

核心概念

本课对齐 /roadmaps/ai-data-scientist 对应节点。

示例

mlflow.log_metric('f1', f1)
mlflow.register_model(...)

练习

• 在路线图页面定位本课覆盖的节点
• 完成一个最小示例或文档交付
• 写 2 条与 CodeRoadMap 的对照笔记

小结

MLOps 衔接（ads-mlops）完成后进入下一课。