Machine Learning Operations（MLOps）是持續性機器學習模型管理與部署的實踐，可以幫助機器學習模型開發團隊有效地執行模型的實驗、管理、部署等任務。任務細節多半依據團隊的實際需求客製化各種功能，並利用網路上各種不同專攻功能的套件，整合成一個 MLOps 系統。本文將從開發團隊的需求出發，依序先介紹 MLOps 系統的基本功能需求，並據此挑選套件，最後利用這些套件搭建一個實用 MLOps 系統。幫助讀者快速暸解一個實用的 MLOps 系統的設計過程。

MLOps是近來極為熱門的單字，在許多討論專案的文章或是論壇中都可以聽到，不過，實際上對於專案的幫助是什麼呢？這篇文章希望透過宏觀的角度來介紹MLOps，以及不管是完全沒接觸過AI、或是正開始學習AI的學生，甚至是熟稔AI技術但正在觀望是否要導入MLOps的工程師或主管們，都希望能透過這篇文章來讓你能更了解它。